15 meilleurs livres sur l'apprentissage automatique à lire en 2024

Si vous vous intéressez à la science des données, vous avez probablement entendu parler de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle axée sur le développement d'algorithmes qui apprennent à effectuer des tâches sans être explicitement programmés. 

Des recommandations de Spotify aux filtres Instagram, l'apprentissage automatique fait partie intégrante de votre vie quotidienne. L'utilisation croissante des systèmes d'apprentissage automatique entraîne une augmentation de la demande de professionnels des données ayant des compétences en matière d'apprentissage automatique.

Si vous souhaitez vous lancer dans le domaine ou faire passer votre expertise au niveau supérieur, nous avons préparé une liste des meilleurs livres sur l'apprentissage automatique à lire en 2024. Maintenant, commençons !

Résumé des meilleurs livres sur l'apprentissage automatique

Idéal pour les débutants absolus :

• L'apprentissage automatique pour les débutants absolus par Oliver Theobald

• Le livre de cent pages sur l'apprentissage automatique par Andriy Burkov

• Machine Learning for Dummies par John Paul Mueller et Luca Massaron

Idéal pour les débutants ayant une expérience de Python :

• Introduction à l'apprentissage automatique avec Python : Un guide pour les scientifiques des données par Andreas C. Müller et Sarah Guido

• Apprentissage machine pratique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow par Aurélien Géron

Idéal pour les programmeurs qui n'ont pas de connaissances théoriques :

• Machine Learning for Hackers par Drew Conway et John Myles White

• L'IA et l'apprentissage automatique pour les codeurs : Guide du programmeur pour l'intelligence artificielle par Laurence Moroney

• L'apprentissage automatique en action par Peter Harrington

Meilleur pour une théorie plus approfondie :

• Fondamentaux de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive des données par John D. Kelleher, Brian Mac Namee, et Aoife D'Arcy

• Exploration de données : Outils et techniques pratiques d'apprentissage automatique par Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall et Christopher J. Pal

Idéal pour les apprenants avancés :

• L'intelligence artificielle : Une approche moderne par Stuart Rusell et Peter Norvig 

• Apprentissage automatique : Une perspective probabiliste par Kevin P. Murphy

• Apprentissage automatique avancé avec Python par John Hearty

• Apprentissage par renforcement : Une introduction par Richard S. Sutton et Andrew G. Barto

• Inférence causale en statistique : A Primer par Judea Pearl, Madelyn Glymour et Nicholas P. Jewell

Les meilleurs livres sur l'apprentissage automatique pour les débutants absolus

L'apprentissage automatique pour les débutants absolus par Oliver Theobald

Si vous êtes un débutant absolu et que vous souhaitez apprendre les bases de l'apprentissage automatique, c'est ce que vous recherchez. Machine Learning for Absolute Beginners est destiné à ceux qui n'ont pas d'expérience en codage ou en mathématiques. Il est également rédigé dans un anglais accessible et simple, ce qui signifie que vous ne serez pas submergé par le jargon technique.

La troisième édition de l'ouvrage, publiée en 2021, propose des chapitres étendus avec des quiz, des tutoriels vidéo complémentaires gratuits en ligne pour coder des modèles en Python, des exercices de codage téléchargeables, ainsi que d'autres ressources. En résumé, un excellent livre qui rend l'apprentissage automatique accessible à tous. 

Le livre de cent pages sur l'apprentissage automatique par Andriy Burkov

Le livre de cent pages sur l' apprentissage automatique d'Andry Burkov est l'ouvrage idéal pour découvrir l'apprentissage automatique sans entrer dans les détails. Il n'est pas facile de résumer les éléments essentiels d'une discipline aussi vaste et complexe que l'apprentissage automatique. C'est pourquoi le travail d'Andriy Burkov est encore plus louable. 

Après avoir lu ce livre, vous serez prêt à aborder toutes sortes de sujets liés à l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, les algorithmes d'apprentissage automatique les plus populaires et ce qu'il faut pour construire et affiner un modèle. Mathématiques, intuition et illustrations, le tout en une centaine de pages !

Si vous êtes intéressé par les fondements théoriques de l'apprentissage automatique, nous vous recommandons vivement de vous inscrire à notre cours Comprendre l'apprentissage automatique.

Machine Learning for Dummies par John Paul Mueller et Luca Massaron

C'est toujours une bonne nouvelle que la célèbre série "Dummies" propose un livre sur le sujet. Rédigé par d'éminents data scientists, Machine Learning for dummies constitue un excellent point de départ pour ceux qui n'ont pas de connaissances en codage et en mathématiques. 

L'ouvrage présente les concepts et théories clés qui sous-tendent l'apprentissage automatique et la manière dont ils sont appliqués dans le monde réel, en fournissant de nombreux exemples, notamment la détection des fraudes, les résultats de recherche, les publicités en temps réel, et bien d'autres encore. Il offre également une introduction légère aux langages de programmation et aux outils les plus courants utilisés dans l'apprentissage automatique.

Meilleurs livres sur l'apprentissage automatique pour les débutants ayant une expérience de Python.

Introduction à l'apprentissage automatique avec Python : Un guide pour les scientifiques des données par Andreas C. Müller et Sarah Guido

Si vous avez des compétences en Python et que vous cherchez à développer vos compétences en apprentissage automatique, ce livre est fait pour vous. Introduction à l'apprentissage automatique avec Python est l'une des meilleures ressources pour construire les fondamentaux pour travailler avec l'apprentissage automatique en Python. 

Co-écrit par Andreas C. Müller et Sara Guido, data scientists de renommée mondiale, ce livre enseigne les concepts et algorithmes fondamentaux de l'apprentissage automatique. Il présente également le flux de travail de l'apprentissage automatique et fournit les meilleures pratiques pour des tâches allant du nettoyage des données à l'ingénierie des fonctionnalités. Tous les concepts présentés dans le livre sont illustrés par des exemples utilisant scikit-learn, le package Python le plus populaire pour l'apprentissage automatique.

Apprentissage automatique pratique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow : Concepts, outils et techniques pour construire des systèmes intelligents par Aurélien Géron

Les praticiens de l'apprentissage automatique Python vont adorer ce livre. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow est une excellente ressource pour obtenir une vue d'ensemble de l'apprentissage automatique et affiner vos compétences pratiques.

Chaque chapitre se concentre sur une technique d'apprentissage automatique, fournissant des informations détaillées sur l'intuition qui la sous-tend, son fonctionnement, son utilisation, ainsi qu'un bon nombre d'exemples en Python. Le livre couvre non seulement l'apprentissage automatique, mais aussi l'apprentissage profond, offrant une excellente introduction à Keras et Tensorflow, deux des cadres basés sur Python les plus populaires pour développer des modèles d'apprentissage profond.

Meilleurs livres sur l'apprentissage automatique pour une théorie plus approfondie

Fondamentaux de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive des données : Algorithmes, exemples pratiques et études de cas par John D. Kelleher, Brian Mac Namee et Aoife D'Arcy

Ce manuel est particulièrement adapté aux professionnels ayant une formation analytique. La deuxième édition de Machine Learning for Predictive Data Analytics propose une introduction complète aux approches d'apprentissage automatique, couvrant à la fois la théorie et la pratique.

Les explications techniques et mathématiques sont étayées par des exemples détaillés illustrant les applications des modèles d'apprentissage automatique dans le monde réel. Les exemples vont de la prédiction des prix et de l'évaluation des risques à la classification des documents et à la prévision du comportement des clients. La deuxième édition intègre également de nouveaux chapitres sur l'apprentissage profond et les techniques d'apprentissage automatique au-delà de l'analyse prédictive, y compris l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.

Exploration de données : Outils et techniques pratiques d'apprentissage automatique par Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall et Christopher J. Pal

Exploration de données : Practical Machine Learning Tools and Techniques propose une introduction très accessible aux concepts de l'apprentissage automatique, ainsi que la théorie mathématique et des conseils pratiques sur l'application de ces techniques dans des situations réelles. 

La quatrième édition du livre comprend de nouveaux chapitres reflétant les derniers développements dans le domaine, y compris les méthodes probabilistes et l'apprentissage profond. Il convient également de mentionner que le livre est accompagné du logiciel des auteurs, WEKA, une collection complète d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches d'exploration de données dans une interface interactive facile à utiliser.

Meilleurs livres sur l'apprentissage automatique pour les programmeurs sans connaissances théoriques

Machine Learning for Hackers par Drew Conway et John Myles White

L'apprentissage automatique est un sujet complexe car il nécessite une compréhension approfondie du codage et des mathématiques. Si vous êtes un programmeur expérimenté qui souhaite se lancer dans l'apprentissage automatique, mais que vous n'avez pas de connaissances approfondies en mathématiques, ce livre est fait pour vous.

Machine Learning for Hackers laisse de côté la théorie mathématique. Il aborde la discipline par le biais d'applications pratiques et concrètes, telles que la construction d'un système de recommandation basé sur des données Twitter et d'un filtre anti-spam pour les courriels. En utilisant le langage de programmation R, chaque chapitre se concentre sur un problème spécifique de l'apprentissage automatique, y compris la classification, la prédiction, l'optimisation et la recommandation. Vous pouvez écouter l'un des auteurs, Drew Conway, parler de la constitution d'équipes de science des données sur le podcast DataFrame. 

L'IA et l'apprentissage automatique pour les codeurs : Guide de l'intelligence artificielle à l'usage des programmeurs par Laurence Moroney

Vous êtes développeur de logiciels et vous souhaitez faire évoluer votre carrière et percer dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique ? Ce livre est un point de départ idéal. AI and Machine Learning for Coders est basé sur les cours d'IA populaires de Laurance Monorey, offrant une introduction accessible à l'apprentissage automatique par le biais d'une approche pratique, en commençant par le code. Chaque chapitre présente un cas d'utilisation pratique pour illustrer les différents scénarios où l'apprentissage automatique s'avère utile, par exemple la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et le cloud computing.

L'apprentissage automatique en action par Peter Harrington

Dans la même veine que les deux ouvrages précédents, Machine Learning in Action de Peter Harrington constitue un excellent tutoriel pour les professionnels de l'informatique désireux d'apprendre les fondements de l'apprentissage automatique. Il évite le langage académique et vous amène directement aux techniques que vous utiliserez dans votre travail quotidien. Le livre regorge d'exemples basés sur Python pour présenter les principaux algorithmes et tâches d'apprentissage automatique, notamment le prétraitement des données, l'analyse des données et la visualisation des données. 

Meilleurs livres sur l'apprentissage automatique pour les apprenants avancés

L'intelligence artificielle : Une approche moderne par Stuart Rusell et Peter Norvig 

Si vous ne possédez qu'un seul livre sur l'intelligence artificielle, c'est celui-là qu'il vous faut. Considéré comme un classique dans le domaine, Artificial Intelligence : A Modern Approach par les experts de renommée mondiale Stuart Rusell et Peter Norvig est l'une des introductions les plus complètes et les plus récentes à la théorie et à la pratique de l'intelligence artificielle. 

La quatrième édition de l'ouvrage offre une couverture nouvelle et élargie de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond, de la robotique, du traitement du langage naturel et de nombreux autres concepts techniques, ainsi que d'autres sujets intrinsèquement liés au domaine, notamment la vie privée, l'équité et l'IA éthique. Le livre comprend également des versions de pseudo-codes de tous les principaux algorithmes d'IA, présentés de manière claire et uniforme.

Apprentissage automatique : Une perspective probabiliste par Kevin P. Murphy

Publié en 2012 et lauréat du prix DeGroot 2013 décerné par la Société internationale d'analyse bayésienne, ce livre est un classique pour ceux qui s'intéressent aux fondements mathématiques de l'apprentissage automatique. 

Machine learning : a probabilistic perspective de Kevin P. Murphy, chercheur chez Google, est un voyage à travers les mathématiques qui se cachent derrière les algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants. Il offre une explication informelle mais détaillée de sujets clés, tels que les probabilités, l'optimisation et l'algèbre linéaire. Le livre contient le pseudo-code complet des algorithmes les plus importants, des images et des exemples couvrant les applications du domaine de l'apprentissage automatique en biologie, en vision par ordinateur, en robotique, etc.

Apprentissage automatique avancé avec Python : Résolvez les problèmes de science des données en maîtrisant les techniques d'apprentissage automatique de pointe en Python par John Hearty. 

L'apprentissage automatique avancé avec Python est un guide à travers les algorithmes d'apprentissage automatique les plus pertinents et les plus puissants. Le livre contient de nombreux exemples de code détaillés qui fonctionnent avec des applications du monde réel. Couvrant certaines des techniques d'apprentissage automatique les plus innovantes pour traiter toutes sortes de données non structurées, y compris les images, la musique, le texte et les données financières, ce livre est une excellente ressource pour les praticiens de l'apprentissage automatique qui veulent faire passer leurs compétences au niveau supérieur. 

Apprentissage par renforcement : Une introduction par Richard S. Sutton et Andrew G. Barto

L'apprentissage par renforcement est l'un des domaines de l'apprentissage automatique qui a connu le plus de progrès récemment. Il s'agit d'une méthode d'apprentissage automatique dans laquelle un agent apprend à effectuer certaines actions dans un environnement qui lui permettent d'obtenir une récompense maximale. Si vous êtes intéressé par ce domaine, vous devriez lire ce livre. 

Malgré le fait que le mot "Introduction" apparaisse dans le titre, Reinforcement Learning fournit un compte-rendu complet des idées et algorithmes clés de l'apprentissage par renforcement. La deuxième édition de l'ouvrage, publiée en 2018, inclut de nouveaux sujets apparus ces dernières années. Bien que certaines parties soient assez mathématiques, le livre est très clair et agréable à lire.

Inférence causale en statistique : Un abécédaire par Judea Pearl, Madelyn Glymour et Nicholas P. Jewell

L'inférence causale devient rapidement un sujet majeur dans l'apprentissage automatique. C'est pourquoi ce livre mérite de figurer sur cette liste. Rédigé par quelques-uns des plus grands experts dans le domaine, Causal Inference in Statistics contient une introduction complète au domaine de la causalité. 

Malgré sa nature complexe, c'est un livre agréable, plein d'exemples tirés des statistiques classiques pour illustrer la nécessité de la causalité pour répondre aux dilemmes décisionnels que les scientifiques des données rencontrent souvent. 

Parler de pertes, c'est parler de la raison pour laquelle les choses se produisent. En ce sens, le livre est rempli de questions stimulantes qui vous inviteront à réfléchir plus profondément à ce sujet important. 

Devenez un expert en apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est l'une des compétences les plus utiles dans le domaine de la science des données. Il existe un nombre croissant d'ouvrages sur l'apprentissage automatique qui peuvent vous aider à percer dans ce domaine ou à devenir un expert. Au-delà des livres, vous pouvez aussi apprendre de manière interactive sur DataCamp. Consultez les ressources suivantes :

• Un vaste catalogue de cours couvrant une variété de cours d'apprentissage automatique, à la fois en Python et en R.
• Consultez notre aide-mémoire sur l'apprentissage automatique
• Lisez notre guide sur la façon de devenir ingénieur en apprentissage automatique (machine learning).
• Inspirez-vous de notre guide sur les meilleures questions d'entretien sur l'apprentissage automatique.
• Commencez votre voyage vers l'intelligence artificielle grâce à notre centre d'apprentissage de l'IA.
• Écoutez le podcast DataFrame