Los 15 mejores libros sobre machine learning para leer en 2026

Si te interesa la ciencia de datos, probablemente habrás oído hablar de machine learning. El machine learning es una rama de la inteligencia artificial centrada en el desarrollo de algoritmos que aprenden a realizar tareas sin haber sido programados explícitamente para ello. 

Desde las recomendaciones de Spotify hasta los filtros de Instagram, machine learning está integrado en tu vida cotidiana. El uso cada vez mayor de los sistemas de machine learning está provocando un aumento de la demanda de profesionales de datos con conocimientos en esta materia.

Si deseas iniciarte en este campo o llevar tus conocimientos al siguiente nivel, hemos preparado una lista con los mejores libros de machine learning para leer en 2026. ¡Ahora, empecemos!

Resumen de los mejores libros sobre machine learning

Lo mejor para principiantes absolutos:

• Machine learning para principiantes absolutos, de Oliver Theobald.

• El libro de cien páginas sobre machine learning, de Andriy Burkov.

• Machine learning para principiantes, de John Paul Mueller y Luca Massaron.

Lo mejor para principiantes con experiencia en Python:

• Introducción a machine learning con Python: Guía para científicos de datos, por Andreas C. Müller y Sarah Guido.

• Aprendizaje automático práctico: machine learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow, de Aurélien Géron.

Lo mejor para programadores sin conocimientos teóricos:

• Machine learning para hackers, de Drew Conway y John Myles White.

• IA y machine learning para programadores: Guía de programación para la inteligencia artificial, de Laurence Moroney.

• Machine learning en acción, por Peter Harrington

Lo mejor para una teoría más profunda:

• Fundamentos de machine learning para el análisis predictivo de datos, por John D. Kelleher, Brian Mac Namee y Aoife D'Arcy.

• Minería de datos: Herramientas y técnicas prácticas de machine learning, de Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall y Christopher J. Pal.

Lo mejor para estudiantes avanzados:

• Inteligencia artificial: Un enfoque moderno por Stuart Rusell y Peter Norvig 

• Machine learning: Una perspectiva probabilística por Kevin P. Murphy

• Machine learning avanzado con Python, por John Hearty

• Aprendizaje por refuerzo: Introducción a « », de Richard S. Sutton y Andrew G. Barto.

• Inferencia causal en estadística: Introducción a la ciencia de la información ( ), por Judea Pearl, Madelyn Glymour y Nicholas P. Jewell.

Los mejores libros de machine learning para principiantes absolutos

Machine learning para principiantes absolutos, de Oliver Theobald.

Si eres un principiante absoluto y quieres aprender los fundamentos de machine learning, esto es lo que estás buscando. Machine Learning for Absolute Beginners está dirigido a personas sin experiencia en programación ni conocimientos de matemáticas. Además, está escrito en un inglés sencillo y accesible, lo que significa que no te sentirás abrumado por la jerga técnica.

La tercera edición del libro, publicada en 2021, incluye capítulos ampliados con cuestionarios, tutoriales en vídeo gratuitos y complementarios en línea para modelar en Python, ejercicios de programación descargables y otros recursos. En resumen, un gran libro que hace que machine learning sea accesible para todos. 

El libro de cien páginas sobre machine learning, de Andriy Burkov.

El libro de cien páginas sobre machine learning de Andry Burkov es perfecto para descubrir machine learning sin entrar en detalles técnicos. No es fácil resumir los elementos fundamentales de una disciplina tan compleja y amplia como machine learning. Por eso, el trabajo de Andriy Burkov es aún más loable. 

Después de leer el libro, estarás listo para debatir todo tipo de temas relacionados con el machine learning, incluyendo el machine learning supervisado y no supervisado, los algoritmos de machine learning más populares y lo que se necesita para crear y ajustar un modelo. ¡Matemáticas, intuición e ilustraciones, todo en solo cien páginas!

Si te interesan los fundamentos teóricos de machine learning, te recomendamos encarecidamente que te inscribas en nuestro curso «Comprender machine learning».

Machine learning para principiantes, de John Paul Mueller y Luca Massaron.

Siempre es una gran noticia que la popular serie «Para Dummies» haya publicado un libro sobre este tema. Escrito por los mejores científicos de datos, Machine Learning for dummies ofrece un excelente punto de partida para quienes no tienen conocimientos de programación ni matemáticas. 

El libro presenta los conceptos y teorías clave que subyacen al machine learning y cómo se aplica en el mundo real, proporcionando numerosos ejemplos, entre los que se incluyen la detección de fraudes, los resultados de búsqueda, los anuncios en tiempo real y muchos más. También ofrece una introducción sencilla a los lenguajes de programación y las herramientas más comunes utilizados en machine learning.

Los mejores libros de machine learning para principiantes con experiencia en Python

Introducción a machine learning con Python: Guía para científicos de datos, por Andreas C. Müller y Sarah Guido.

Si tienes conocimientos de Python y deseas ampliar tus habilidades en machine learning, este libro es para ti. Introducción al machine learning con Python es uno de los mejores recursos para adquirir los fundamentos necesarios para trabajar con machine learning en Python. 

Escrito en colaboración por los científicos de datos de talla mundial Andreas C. Müller y Sara Guido, el libro enseña conceptos y algoritmos fundamentales del machine learning. También presenta el flujo de trabajo del machine learning y ofrece las mejores prácticas en tareas que van desde la limpieza de datos hasta la ingeniería de características. Todos los conceptos presentados en el libro se ilustran con ejemplos que utilizan scikit-learn, el paquete más popular de Python para machine learning.

Aprendizaje automático práctico: machine learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow: Conceptos, herramientas y técnicas para crear sistemas inteligentes, por Aurélien Géron.

A los profesionales del machine learning con Python os encantará este libro. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow es un recurso excelente para obtener una visión general de machine learning y perfeccionar tus habilidades prácticas.

Cada capítulo se centra en una técnica de machine learning y proporciona información detallada sobre la intuición que hay detrás de ella, cómo funciona, para qué se utiliza y un buen número de ejemplos en Python. El libro no solo trata el machine learning, sino también el aprendizaje profundo, y ofrece una excelente introducción a Keras y Tensorflow, dos de los marcos basados en Python más populares para desarrollar modelos de aprendizaje profundo.

Los mejores libros de machine learning para profundizar en la teoría

Fundamentos de machine learning para el análisis predictivo de datos: Algoritmos, ejemplos prácticos y casos prácticos, por John D. Kelleher, Brian Mac Namee y Aoife D'Arcy.

Este libro de texto es especialmente adecuado para profesionales con formación analítica. La segunda edición de Machine Learning for Predictive Data Analytics ofrece una introducción completa a los enfoques del machine learning, abarcando tanto la teoría como la práctica.

Las explicaciones técnicas y matemáticas se complementan con ejemplos detallados que ilustran las aplicaciones de los modelos de machine learning en el mundo real. Los ejemplos van desde la predicción de precios y la evaluación de riesgos hasta la clasificación de documentos y la predicción del comportamiento de los clientes. La segunda edición también incorpora nuevos capítulos sobre técnicas de aprendizaje profundo y machine learning más allá del análisis predictivo, incluyendo el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.

Minería de datos: Herramientas y técnicas prácticas de machine learning, por Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall y Christopher J. Pal.

Minería de datos: Herramientas y técnicas prácticas de machine learning ofrece una introducción muy accesible a los conceptos de machine learning, junto con teoría matemática y consejos prácticos sobre cómo aplicar estas técnicas en situaciones reales. 

La cuarta edición del libro incluye nuevos capítulos que reflejan los últimos avances en el campo, entre ellos los métodos probabilísticos y el aprendizaje profundo. También cabe mencionar que el libro incluye el software propio de los autores, WEKA, una completa colección de algoritmos de machine learning para tareas de minería de datos en una interfaz interactiva fácil de usar.

Los mejores libros de machine learning para programadores sin conocimientos teóricos

Machine learning para hackers, de Drew Conway y John Myles White.

Machine learning es un tema complejo porque requiere un profundo conocimiento tanto de programación como de matemáticas. Si eres un programador experimentado que quiere iniciarse en el machine learning, pero no tienes muchos conocimientos de matemáticas, este es el libro perfecto para ti.

Machine Learning for Hackers deja de lado la teoría matemática. Aborda la disciplina a través de aplicaciones prácticas y reales, como la creación de un sistema de recomendaciones basado en datos de Twitter y un filtro de correo electrónico no deseado. Utilizando el lenguaje de programación R, cada capítulo se centra en un problema específico del machine learning, incluyendo la clasificación, la predicción, la optimización y la recomendación. Puedes escuchar a uno de los autores, Drew Conway, hablar sobre la creación de equipos de ciencia de datos en el podcast DataFrame. 

IA y machine learning para programadores: Guía de inteligencia artificial para programadores, de Laurence Moroney.

¿Eres programador de software y quieres dar un giro a tu carrera profesional y entrar en el mundo de la inteligencia artificial y machine learning? Este libro es un punto de partida ideal. AI and Machine Learning for Coders se basa en los populares cursos de IA de Laurance Monorey y ofrece una introducción accesible al machine learning mediante un enfoque práctico y centrado en el código. Cada capítulo presenta un caso práctico para ilustrar los diferentes escenarios en los que machine learning resulta útil, por ejemplo, la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y la nube.

Machine learning en acción, por Peter Harrington

En la misma línea que los dos libros anteriores, Machine Learning in Action, de Peter Harrington, ofrece un excelente tutorial para los profesionales de TI que desean aprender los fundamentos del machine learning. Evita el lenguaje académico y te lleva directamente a las técnicas que utilizarás en tu trabajo diario. El libro está repleto de ejemplos basados en Python para presentar los algoritmos y tareas fundamentales del machine learning, incluyendo el preprocesamiento, el análisis y la visualización de datos. 

Los mejores libros de machine learning para estudiantes avanzados

Inteligencia artificial: Un enfoque moderno, por Stuart Rusell y Peter Norvig 

Si solo vas a tener un libro sobre inteligencia artificial, este es el que debes tener. Considerado un clásico en el campo, Inteligencia artificial de : A Modern Approach, de los expertos de talla mundial Stuart Rusell y Peter Norvig, es una de las introducciones más completas y actualizadas a la teoría y la práctica de la inteligencia artificial. 

La cuarta edición del libro ofrece una cobertura nueva y ampliada de machine learning, el aprendizaje profundo, la robótica, el procesamiento del lenguaje natural y muchos otros conceptos técnicos, así como otros temas intrínsecamente relacionados con el campo, como la privacidad, la equidad y la IA ética. El libro también incluye versiones en pseudocódigo de todos los principales algoritmos de IA, presentadas de forma clara y uniforme.

Machine learning: Una perspectiva probabilística, por Kevin P. Murphy

Publicado en 2012 y ganador del Premio DeGroot 2013 otorgado por la Sociedad Internacional para el Análisis Bayesiano, este libro es un clásico para quienes estén interesados en los fundamentos matemáticos de machine learning. 

Machine learning: a probabilistic perspective (Aprendizaje automático: una perspectiva probabilística), de Kevin P. Murphy, investigador científico de Google, es un recorrido por las matemáticas que hay detrás de los algoritmos de machine learning más comunes. Ofrece una explicación informal pero detallada de temas clave, como la probabilidad, la optimización y el álgebra lineal. El libro contiene pseudocódigo completo para los algoritmos más importantes, imágenes y ejemplos que abarcan aplicaciones del machine learning en biología, visión artificial, robótica, etc.

Machine learning avanzado con Python: Resuelve problemas de ciencia de datos dominando las técnicas más avanzadas de machine learning en Python, por John Hearty. 

Aprendizaje automático avanzado con Python es una guía sobre los algoritmos de machine learning más relevantes y potentes. El libro contiene numerosos ejemplos de código detallados que funcionan con aplicaciones del mundo real. El libro, que abarca algunas de las técnicas de machine learning más innovadoras para tratar todo tipo de datos no estructurados, incluyendo imágenes, música, texto y datos financieros, es un recurso excelente para los profesionales del machine learning que desean llevar sus habilidades al siguiente nivel. 

Aprendizaje por refuerzo: Una introducción de Richard S. Sutton y Andrew G. Barto

Uno de los campos del machine learning que más ha avanzado recientemente es el aprendizaje por refuerzo, es decir, un método de machine learning en el que un agente aprende a realizar determinadas acciones en un entorno que le llevan a obtener la máxima recompensa. Si te interesa este campo, deberías leer este libro. 

A pesar de que la palabra «Introducción» aparece en el título, Reinforcement Learning ofrece una descripción exhaustiva de las ideas y algoritmos clave del aprendizaje por refuerzo. La segunda edición del libro, publicada en 2018, incluye nuevos temas que han surgido en los últimos años. Aunque algunas partes son bastante matemáticas, el libro es muy claro y agradable de leer.

Inferencia causal en estadística: Una introducción por Judea Pearl, Madelyn Glymour y Nicholas P. Jewell

La inferencia causal se está convirtiendo rápidamente en un tema importante en machine learning. Por eso este libro merece un lugar en esta lista. Escrito por algunos de los principales expertos en la materia, Causal Inference in Statistics contiene una introducción completa al campo de la causalidad. 

A pesar de su naturaleza compleja, es un libro encantador, lleno de ejemplos de estadística clásica para ilustrar la necesidad de la causalidad para abordar los dilemas de toma de decisiones con los que a menudo se encuentran los científicos de datos. 

Hablar de víctimas es hablar de la razón por la que suceden las cosas. En este sentido, el libro está repleto de preguntas que invitan a la reflexión y que te animarán a pensar más profundamente sobre este importante tema. 

Conviértete en un experto en machine learning

Machine learning es una de las habilidades más útiles dentro de la ciencia de datos. Cada vez hay más libros de machine learning que pueden ayudarte a iniciarte en este campo o a convertirte en un experto. Además de los libros, también puedes aprender de forma interactiva en DataCamp. Echa un vistazo a los siguientes recursos:

• Un amplio catálogo de cursos que abarca una gran variedad de cursos de machine learning, tanto en Python como en R.
• Echa un vistazo a nuestra hoja de referencia sobre machine learning.
• Lee nuestra guía sobre cómo convertirte en ingeniero de machine learning.
• Inspírate con nuestra guía sobre las preguntas más frecuentes en las entrevistas sobre machine learning.
• Comienza tu viaje por la inteligencia artificial a través de nuestro centro de aprendizaje de IA.
• Escucha el podcast DataFramed.