यदि आप डेटा साइंस में रुचि रखते हैं, तो आपने संभवतः मशीन लर्निंग के बारे में सुना होगा। मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वह शाखा है जो ऐसे एल्गोरिद्म विकसित करने पर केंद्रित है जो बिना स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए कार्य करना सीखते हैं।
Spotify की सिफारिशों से लेकर Instagram फिल्टर तक, मशीन लर्निंग आपकी रोज़मर्रा की ज़िंदगी में समाहित है। मशीन लर्निंग सिस्टम्स के बढ़ते उपयोग के कारण मशीन लर्निंग कौशल वाले डेटा प्रोफेशनल्स की मांग तेजी से बढ़ रही है।
यदि आप इस क्षेत्र में शुरुआत करना चाहते हैं या अपनी विशेषज्ञता को अगले स्तर पर ले जाना चाहते हैं, तो हमने 2026 में पढ़ने के लिए शीर्ष मशीन लर्निंग पुस्तकों की सूची तैयार की है। तो चलिए शुरू करते हैं!
सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग पुस्तकों का सारांश
बिलकुल शुरुआती लोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ:
Python अनुभव वाले शुरुआती लोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ:
सैद्धांतिक ज्ञान के बिना प्रोग्रामरों के लिए सर्वश्रेष्ठ:
-
Machine Learning for Hackers लेखक: Drew Conway और John Myles White
-
AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence लेखक: Laurence Moroney
-
Machine Learning in Action लेखक: Peter Harrington
अधिक गहन सिद्धांत के लिए सर्वश्रेष्ठ:
-
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics लेखक: John D. Kelleher, Brian Mac Namee, और Aoife D'Arcy
-
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques लेखक: Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall और Christopher J. Pal
उन्नत शिक्षार्थियों के लिए सर्वश्रेष्ठ:
-
Artificial Intelligence: A Modern Approach लेखक: Stuart Rusell और Peter Norvig
-
Machine Learning: A Probabilistic Perspective लेखक: Kevin P. Murphy
-
Advanced Machine Learning with Python लेखक: John Hearty
-
Reinforcement Learning: An Introduction लेखक: Richard S. Sutton और Andrew G. Barto
-
Causal Inference in Statistics: A Primer लेखक: Judea Pearl, Madelyn Glymour और Nicholas P. Jewell
बिलकुल शुरुआती लोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग किताबें
Machine Learning for Absolute Beginners लेखक: Oliver Theobald
यदि आप बिलकुल शुरुआत कर रहे हैं और मशीन लर्निंग की मूल बातें सीखना चाहते हैं, तो यही वह किताब है जिसकी आपको तलाश है। Machine Learning for Absolute Beginners उन लोगों के लिए समर्पित है जिनके पास कोडिंग का अनुभव या गणित का बैकग्राउंड नहीं है। यह सरल, सुलभ अंग्रेज़ी में लिखी गई है, यानी आप तकनीकी शब्दावली से अभिभूत नहीं होंगे।
2021 में प्रकाशित इस पुस्तक के तीसरे संस्करण में विस्तारित अध्यायों के साथ क्विज़, Python में कोडिंग मॉडल्स के लिए मुफ्त अतिरिक्त ऑनलाइन वीडियो ट्यूटोरियल, डाउनलोड करने योग्य कोडिंग अभ्यास और अन्य संसाधन शामिल हैं। संक्षेप में, यह एक बेहतरीन किताब है जो सभी के लिए मशीन लर्निंग को सुलभ बनाती है।
The Hundred-Page Machine Learning Book लेखक: Andriy Burkov
The hundred-page machine learning book लेखक Andry Burkov मशीन लर्निंग को बिना सूक्ष्म तकनीकी विवरणों में जाए समझने के लिए एक उत्तम किताब है। मशीन लर्निंग जैसी जटिल और व्यापक विधा के मूल तत्वों का सार बताना आसान नहीं है। यही वजह है कि Andriy Burkov का काम और भी सराहनीय है।
पुस्तक पढ़ने के बाद, आप मशीन लर्निंग से संबंधित सभी तरह के विषयों पर चर्चा करने के लिए तैयार होंगे, जिनमें सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म, और एक मॉडल बनाने व उसे फाइन-ट्यून करने के लिए जरूरी बातें शामिल हैं। गणित, अंतर्ज्ञान और चित्र—सब कुछ केवल सौ पन्नों में!
यदि आप मशीन लर्निंग की सैद्धांतिक बुनियाद में रुचि रखते हैं—तो हम आपको हमारा Understanding Machine Learning कोर्स करने की जोरदार सलाह देते हैं।
Machine Learning for Dummies लेखक: John Paul Mueller और Luca Massaron
यह हमेशा अच्छी खबर होती है जब लोकप्रिय “Dummies” सीरीज़ इस विषय पर किताब लेकर आती है। शीर्ष डेटा वैज्ञानिकों द्वारा लिखी गई Machine Learning for dummies उन लोगों के लिए एक बेहतरीन शुरुआती बिंदु देती है जिनके पास कोडिंग और गणित का बैकग्राउंड नहीं है।
यह किताब मशीन लर्निंग के पीछे के प्रमुख सिद्धांतों और अवधारणाओं तथा उनके वास्तविक दुनिया में उपयोग को प्रस्तुत करती है, और धोखाधड़ी का पता लगाना, सर्च परिणाम, रियल-टाइम विज्ञापन आदि जैसे अनेक उदाहरण देती है। यह मशीन लर्निंग में इस्तेमाल होने वाली सबसे आम प्रोग्रामिंग भाषाओं और टूल्स का हल्का-फुल्का परिचय भी कराती है।
Python अनुभव वाले शुरुआती लोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग किताबें
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists लेखक: Andreas C. Müller और Sarah Guido
यदि आपके पास Python कौशल है और आप अपनी मशीन लर्निंग स्किल्स बढ़ाना चाहते हैं, तो यह किताब आपके लिए है। Introduction to Machine Learning with Python Python में मशीन लर्निंग के साथ काम करने की बुनियाद बनाने के लिए सबसे अच्छे संसाधनों में से एक है।
विश्व-स्तरीय डेटा वैज्ञानिक Andreas C. Müller और Sara Guido द्वारा सह-लेखित, यह किताब बुनियादी मशीन लर्निंग अवधारणाएँ और एल्गोरिद्म सिखाती है। यह मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो का परिचय कराती है और डेटा क्लीनिंग से लेकर फीचर इंजीनियरिंग तक के कार्यों के लिए सर्वोत्तम प्रथाएँ बताती है। पुस्तक में प्रस्तुत सभी अवधारणाएँ scikit-learn—Python के सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग पैकेज—के उदाहरणों के साथ समझाई गई हैं।
Python में मशीन लर्निंग करने वाले प्रैक्टिशनर्स को यह किताब बहुत पसंद आएगी। Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow मशीन लर्निंग का अवलोकन पाने और अपनी व्यावहारिक कौशल को निखारने के लिए एक उत्कृष्ट संसाधन है।
हर अध्याय एक मशीन लर्निंग तकनीक पर केंद्रित है और उसके पीछे की अंतर्दृष्टि, यह कैसे काम करती है, किसलिए उपयोग होती है, और पर्याप्त Python उदाहरणों पर विस्तृत जानकारी देता है। यह किताब केवल मशीन लर्निंग ही नहीं बल्कि डीप लर्निंग को भी कवर करती है, और Keras तथा Tensorflow—डीप लर्निंग मॉडल विकसित करने के दो लोकप्रिय Python-आधारित फ्रेमवर्क—का बढ़िया परिचय कराती है।
अधिक गहन सिद्धांत के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग किताबें
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies लेखक: John D. Kelleher, Brian Mac Namee, और Aoife D'Arcy
यह पाठ्यपुस्तक विशेष रूप से विश्लेषणात्मक पृष्ठभूमि वाले पेशेवरों के लिए उपयुक्त है। Machine Learning for Predictive Data Analytics के दूसरे संस्करण में मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों का व्यापक परिचय दिया गया है, जो सिद्धांत और व्यवहार दोनों को कवर करता है।
तकनीकी और गणितीय व्याख्याएँ विस्तृत उदाहरणों के साथ समर्थित हैं जो वास्तविक दुनिया में मशीन लर्निंग मॉडलों के अनुप्रयोगों का चित्रण करती हैं। उदाहरणों में कीमत का पूर्वानुमान और जोखिम आकलन से लेकर दस्तावेज़ वर्गीकरण और ग्राहक व्यवहार का पूर्वानुमान शामिल हैं। दूसरे संस्करण में डीप लर्निंग और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स से परे मशीन लर्निंग तकनीकों—जैसे अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और रिइनफोर्समेंट लर्निंग—पर नए अध्याय भी जोड़े गए हैं।
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques मशीन लर्निंग अवधारणाओं का अत्यंत सुलभ परिचय प्रदान करती है, साथ ही गणितीय सिद्धांत और वास्तविक दुनिया की स्थितियों में इन तकनीकों को लागू करने पर व्यावहारिक सलाह भी देती है।
किताब के चौथे संस्करण में इस क्षेत्र के नवीनतम विकासों को समेटते हुए नए अध्याय शामिल हैं, जिनमें प्रायिक विधियाँ और डीप लर्निंग भी आते हैं। यह उल्लेखनीय है कि किताब के साथ लेखकों का अपना सॉफ़्टवेयर WEKA भी आता है—डेटा माइनिंग कार्यों के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का एक व्यापक संग्रह—जो एक आसान इंटरैक्टिव इंटरफ़ेस में उपलब्ध है।
सैद्धांतिक ज्ञान के बिना प्रोग्रामरों के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग किताबें
Machine Learning for Hackers लेखक: Drew Conway और John Myles White
मशीन लर्निंग एक जटिल विषय है क्योंकि इसमें कोडिंग और गणित दोनों की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। यदि आप एक अनुभवी प्रोग्रामर हैं जो मशीन लर्निंग में आना चाहते हैं लेकिन गणित में पारंगत नहीं हैं, तो यह किताब आपके लिए एकदम उपयुक्त है।
Machine Learning for Hackers गणितीय सिद्धांत को अलग रखती है। यह इस क्षेत्र को हाथों-हाथ, वास्तविक अनुप्रयोगों के माध्यम से समझाती है, जैसे Twitter डेटा पर आधारित एक रिकमेंडेशन सिस्टम बनाना और ईमेल स्पैम फ़िल्टर तैयार करना। R प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करते हुए, हर अध्याय मशीन लर्निंग की एक विशिष्ट समस्या—क्लासिफिकेशन, प्रेडिक्शन, ऑप्टिमाइज़ेशन और रिकमेंडेशन—पर केंद्रित है। आप लेखकों में से एक, Drew Conway, को DataFramed पॉडकास्ट पर डेटा साइंस टीमें बनाने के बारे में बोलते हुए सुन सकते हैं।
AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence लेखक: Laurence Moroney
क्या आप एक सॉफ्टवेयर डेवलपर हैं जो करियर में बदलाव कर कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में आना चाहते हैं? यह किताब एक आदर्श शुरुआती बिंदु है। AI and Machine Learning for Coders Laurance Monorey के लोकप्रिय AI कोर्सेज पर आधारित है, जो कोड-फर्स्ट, हैंड्स-ऑन दृष्टिकोण के माध्यम से मशीन लर्निंग का सुलभ परिचय देती है। प्रत्येक अध्याय एक व्यावहारिक उपयोग-मामला प्रस्तुत करता है ताकि वे अलग-अलग परिदृश्य दिखाए जा सकें जहाँ मशीन लर्निंग उपयोगी सिद्ध होती है, जैसे कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा संसाधन, और क्लाउड कंप्यूटिंग।
Machine Learning in Action लेखक: Peter Harrington
पिछली दो पुस्तकों की ही तरह, Peter Harrington की Machine Learning in Action उन आईटी प्रोफेशनल्स के लिए उत्कृष्ट ट्यूटोरियल है जो मशीन लर्निंग की बुनियाद सीखना चाहते हैं। यह अकादमिक भाषा से बचती है और आपको सीधे उन तकनीकों तक ले जाती है जिनका उपयोग आप अपने दैनिक काम में करेंगे। यह किताब Python-आधारित उदाहरणों से भरी है जो प्रमुख मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म और कार्यों—जैसे डेटा प्रीप्रोसेसिंग, डेटा विश्लेषण, और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन—को प्रस्तुत करती है।
उन्नत शिक्षार्थियों के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग किताबें
Artificial Intelligence: A Modern Approach लेखक: Stuart Rusell और Peter Norvig
यदि आपके पास कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केवल एक ही किताब हो, तो यह वही होनी चाहिए। इस क्षेत्र की क्लासिक मानी जाने वाली Artificial Intelligence: A Modern Approach, विश्व-स्तरीय विशेषज्ञ Stuart Rusell और Peter Norvig द्वारा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिद्धांत और व्यवहार का सबसे व्यापक और नवीनतम परिचय देती है।
पुस्तक के चौथे संस्करण में मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, रोबोटिक्स, प्राकृतिक भाषा संसाधन और कई अन्य तकनीकी अवधारणाओं के नए और विस्तृत अध्याय जोड़े गए हैं, साथ ही इस क्षेत्र से जुड़े अन्य विषय—जैसे गोपनीयता, निष्पक्षता और नैतिक AI—भी शामिल हैं। पुस्तक में सभी प्रमुख AI एल्गोरिद्म के स्यूडो-कोड संस्करण स्पष्ट और एकरूप शैली में दिए गए हैं।
Machine Learning: A Probabilistic Perspective लेखक: Kevin P. Murphy
2012 में प्रकाशित और 2013 में International Society for Bayesian Analysis द्वारा दिए गए DeGroot Prize से सम्मानित यह पुस्तक उन लोगों के लिए क्लासिक है जो मशीन लर्निंग की गणितीय बुनियाद में रुचि रखते हैं।
Machine learning: a probabilistic perspective, Google के शोध वैज्ञानिक Kevin P. Murphy द्वारा, सबसे आम मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म के पीछे की गणित का सफर कराती है। यह प्रायिकता, ऑप्टिमाइज़ेशन और रैखिक बीजगणित जैसे प्रमुख विषयों की अनौपचारिक किंतु विस्तृत व्याख्या देती है। पुस्तक में महत्वपूर्ण एल्गोरिद्म के संपूर्ण स्यूडो-कोड, चित्र और उदाहरण हैं जो जीवविज्ञान, कंप्यूटर विज़न, रोबोटिक्स आदि जैसे डोमेनों में मशीन लर्निंग के अनुप्रयोगों को कवर करते हैं।
Advanced Machine Learning with Python: Solve data science problems by mastering cutting-edge machine learning techniques in Python लेखक: John Hearty
Advanced Machine Learning with Python सबसे प्रासंगिक और शक्तिशाली मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का मार्गदर्शक है। पुस्तक में वास्तविक अनुप्रयोगों के साथ कई विस्तृत कोड उदाहरण दिए गए हैं। सभी प्रकार के असंरचित डेटा—जैसे छवियाँ, संगीत, पाठ, और वित्तीय डेटा—से निपटने के लिए कुछ सबसे नवोन्मेषी मशीन लर्निंग तकनीकों को कवर करते हुए, यह किताब उन प्रैक्टिशनर्स के लिए उत्कृष्ट संसाधन है जो अपनी कौशल को अगले स्तर पर ले जाना चाहते हैं।
Reinforcement Learning: An Introduction लेखक: Richard S. Sutton और Andrew G. Barto
मशीन लर्निंग के उन क्षेत्रों में से एक जिसने हाल ही में सबसे अधिक प्रगति देखी है वह है रिइनफोर्समेंट लर्निंग—यानी ऐसी विधि जिसमें एक एजेंट किसी परिवेश में ऐसे कार्य करना सीखता है जो उसे अधिकतम रिवॉर्ड तक ले जाएँ। यदि आप इस क्षेत्र में रुचि रखते हैं, तो आपको यह किताब ज़रूर पढ़नी चाहिए।
हालाँकि शीर्षक में “Introduction” शब्द है, Reinforcement Learning रिइनफोर्समेंट लर्निंग के प्रमुख विचारों और एल्गोरिद्म का विस्तृत विवरण देती है। 2018 में प्रकाशित दूसरे संस्करण में पिछले कुछ वर्षों में सामने आए नए विषय शामिल हैं। यद्यपि कुछ भाग काफी गणितीय हैं, फिर भी पुस्तक बहुत स्पष्ट और पढ़ने में आनंददायक है।
Causal Inference in Statistics: A Primer लेखक: Judea Pearl, Madelyn Glymour और Nicholas P. Jewell
कारणात्मक निष्कर्ष (Causal Inference) मशीन लर्निंग में तेज़ी से एक प्रमुख विषय बनता जा रहा है। इसलिए इस किताब का इस सूची में होना वाजिब है। इस क्षेत्र के प्रमुख विशेषज्ञों द्वारा लिखी गई Causal Inference in Statistics कारणात्मकता के क्षेत्र का व्यापक परिचय देती है।
अपनी जटिल प्रकृति के बावजूद, यह एक मनभावन किताब है, जिसमें पारंपरिक सांख्यिकी से लिए गए उदाहरण भरे पड़े हैं जो यह दिखाते हैं कि डेटा वैज्ञानिकों के सामने अक्सर आने वाली निर्णय-निर्माण की दुविधाओं को सुलझाने के लिए कारणात्मकता क्यों जरूरी है।
कारणात्मकता की चर्चा करना यानी यह समझना कि चीजें क्यों होती हैं। इस दृष्टि से, यह किताब विचारोत्तेजक प्रश्नों से भरपूर है जो आपको इस महत्वपूर्ण विषय पर और गहराई से सोचने के लिए आमंत्रित करेंगे।
मशीन लर्निंग विशेषज्ञ बनें
डेटा साइंस के भीतर मशीन लर्निंग सबसे उपयोगी कौशलों में से एक है। मशीन लर्निंग पर किताबों की संख्या बढ़ रही है जो आपको इस क्षेत्र में प्रवेश करने या विशेषज्ञ बनने में मदद कर सकती हैं। पुस्तकों से परे, आप DataCamp पर इंटरैक्टिव रूप से भी सीख सकते हैं। निम्नलिखित संसाधन देखें:
यदि आप डेटा साइंस में रुचि रखते हैं, तो आपने संभवतः मशीन लर्निंग के बारे में सुना होगा। मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वह शाखा है जो ऐसे एल्गोरिद्म विकसित करने पर केंद्रित है जो बिना स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए कार्य करना सीखते हैं।
Spotify की सिफारिशों से लेकर Instagram फिल्टर तक, मशीन लर्निंग आपकी रोज़मर्रा की ज़िंदगी में समाहित है। मशीन लर्निंग सिस्टम्स के बढ़ते उपयोग के कारण मशीन लर्निंग कौशल वाले डेटा प्रोफेशनल्स की मांग तेजी से बढ़ रही है।
यदि आप इस क्षेत्र में शुरुआत करना चाहते हैं या अपनी विशेषज्ञता को अगले स्तर पर ले जाना चाहते हैं, तो हमने 2026 में पढ़ने के लिए शीर्ष मशीन लर्निंग पुस्तकों की सूची तैयार की है। तो चलिए शुरू करते हैं!
सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग पुस्तकों का सारांश
बिलकुल शुरुआती लोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ:
The Hundred-Page Machine Learning Book लेखक: Andriy Burkov
Machine Learning for Dummies लेखक: John Paul Mueller और Luca Massaron
Python अनुभव वाले शुरुआती लोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ:
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow लेखक: Aurélien Géron
सैद्धांतिक ज्ञान के बिना प्रोग्रामरों के लिए सर्वश्रेष्ठ:
Machine Learning for Hackers लेखक: Drew Conway और John Myles White
AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence लेखक: Laurence Moroney
Machine Learning in Action लेखक: Peter Harrington
अधिक गहन सिद्धांत के लिए सर्वश्रेष्ठ:
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics लेखक: John D. Kelleher, Brian Mac Namee, और Aoife D'Arcy
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques लेखक: Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall और Christopher J. Pal
उन्नत शिक्षार्थियों के लिए सर्वश्रेष्ठ:
Artificial Intelligence: A Modern Approach लेखक: Stuart Rusell और Peter Norvig
Machine Learning: A Probabilistic Perspective लेखक: Kevin P. Murphy
Advanced Machine Learning with Python लेखक: John Hearty
Reinforcement Learning: An Introduction लेखक: Richard S. Sutton और Andrew G. Barto
Causal Inference in Statistics: A Primer लेखक: Judea Pearl, Madelyn Glymour और Nicholas P. Jewell
बिलकुल शुरुआती लोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग किताबें
Machine Learning for Absolute Beginners लेखक: Oliver Theobald
यदि आप बिलकुल शुरुआत कर रहे हैं और मशीन लर्निंग की मूल बातें सीखना चाहते हैं, तो यही वह किताब है जिसकी आपको तलाश है। Machine Learning for Absolute Beginners उन लोगों के लिए समर्पित है जिनके पास कोडिंग का अनुभव या गणित का बैकग्राउंड नहीं है। यह सरल, सुलभ अंग्रेज़ी में लिखी गई है, यानी आप तकनीकी शब्दावली से अभिभूत नहीं होंगे।
2021 में प्रकाशित इस पुस्तक के तीसरे संस्करण में विस्तारित अध्यायों के साथ क्विज़, Python में कोडिंग मॉडल्स के लिए मुफ्त अतिरिक्त ऑनलाइन वीडियो ट्यूटोरियल, डाउनलोड करने योग्य कोडिंग अभ्यास और अन्य संसाधन शामिल हैं। संक्षेप में, यह एक बेहतरीन किताब है जो सभी के लिए मशीन लर्निंग को सुलभ बनाती है।
The Hundred-Page Machine Learning Book लेखक: Andriy Burkov
The hundred-page machine learning book लेखक Andry Burkov मशीन लर्निंग को बिना सूक्ष्म तकनीकी विवरणों में जाए समझने के लिए एक उत्तम किताब है। मशीन लर्निंग जैसी जटिल और व्यापक विधा के मूल तत्वों का सार बताना आसान नहीं है। यही वजह है कि Andriy Burkov का काम और भी सराहनीय है।
पुस्तक पढ़ने के बाद, आप मशीन लर्निंग से संबंधित सभी तरह के विषयों पर चर्चा करने के लिए तैयार होंगे, जिनमें सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म, और एक मॉडल बनाने व उसे फाइन-ट्यून करने के लिए जरूरी बातें शामिल हैं। गणित, अंतर्ज्ञान और चित्र—सब कुछ केवल सौ पन्नों में!
यदि आप मशीन लर्निंग की सैद्धांतिक बुनियाद में रुचि रखते हैं—तो हम आपको हमारा Understanding Machine Learning कोर्स करने की जोरदार सलाह देते हैं।
Machine Learning for Dummies लेखक: John Paul Mueller और Luca Massaron
यह हमेशा अच्छी खबर होती है जब लोकप्रिय “Dummies” सीरीज़ इस विषय पर किताब लेकर आती है। शीर्ष डेटा वैज्ञानिकों द्वारा लिखी गई Machine Learning for dummies उन लोगों के लिए एक बेहतरीन शुरुआती बिंदु देती है जिनके पास कोडिंग और गणित का बैकग्राउंड नहीं है।
यह किताब मशीन लर्निंग के पीछे के प्रमुख सिद्धांतों और अवधारणाओं तथा उनके वास्तविक दुनिया में उपयोग को प्रस्तुत करती है, और धोखाधड़ी का पता लगाना, सर्च परिणाम, रियल-टाइम विज्ञापन आदि जैसे अनेक उदाहरण देती है। यह मशीन लर्निंग में इस्तेमाल होने वाली सबसे आम प्रोग्रामिंग भाषाओं और टूल्स का हल्का-फुल्का परिचय भी कराती है।
Python अनुभव वाले शुरुआती लोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग किताबें
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists लेखक: Andreas C. Müller और Sarah Guido
यदि आपके पास Python कौशल है और आप अपनी मशीन लर्निंग स्किल्स बढ़ाना चाहते हैं, तो यह किताब आपके लिए है। Introduction to Machine Learning with Python Python में मशीन लर्निंग के साथ काम करने की बुनियाद बनाने के लिए सबसे अच्छे संसाधनों में से एक है।
विश्व-स्तरीय डेटा वैज्ञानिक Andreas C. Müller और Sara Guido द्वारा सह-लेखित, यह किताब बुनियादी मशीन लर्निंग अवधारणाएँ और एल्गोरिद्म सिखाती है। यह मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो का परिचय कराती है और डेटा क्लीनिंग से लेकर फीचर इंजीनियरिंग तक के कार्यों के लिए सर्वोत्तम प्रथाएँ बताती है। पुस्तक में प्रस्तुत सभी अवधारणाएँ scikit-learn—Python के सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग पैकेज—के उदाहरणों के साथ समझाई गई हैं।
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems लेखक: Aurélien Géron
Python में मशीन लर्निंग करने वाले प्रैक्टिशनर्स को यह किताब बहुत पसंद आएगी। Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow मशीन लर्निंग का अवलोकन पाने और अपनी व्यावहारिक कौशल को निखारने के लिए एक उत्कृष्ट संसाधन है।
हर अध्याय एक मशीन लर्निंग तकनीक पर केंद्रित है और उसके पीछे की अंतर्दृष्टि, यह कैसे काम करती है, किसलिए उपयोग होती है, और पर्याप्त Python उदाहरणों पर विस्तृत जानकारी देता है। यह किताब केवल मशीन लर्निंग ही नहीं बल्कि डीप लर्निंग को भी कवर करती है, और Keras तथा Tensorflow—डीप लर्निंग मॉडल विकसित करने के दो लोकप्रिय Python-आधारित फ्रेमवर्क—का बढ़िया परिचय कराती है।
अधिक गहन सिद्धांत के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग किताबें
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies लेखक: John D. Kelleher, Brian Mac Namee, और Aoife D'Arcy
यह पाठ्यपुस्तक विशेष रूप से विश्लेषणात्मक पृष्ठभूमि वाले पेशेवरों के लिए उपयुक्त है। Machine Learning for Predictive Data Analytics के दूसरे संस्करण में मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों का व्यापक परिचय दिया गया है, जो सिद्धांत और व्यवहार दोनों को कवर करता है।
तकनीकी और गणितीय व्याख्याएँ विस्तृत उदाहरणों के साथ समर्थित हैं जो वास्तविक दुनिया में मशीन लर्निंग मॉडलों के अनुप्रयोगों का चित्रण करती हैं। उदाहरणों में कीमत का पूर्वानुमान और जोखिम आकलन से लेकर दस्तावेज़ वर्गीकरण और ग्राहक व्यवहार का पूर्वानुमान शामिल हैं। दूसरे संस्करण में डीप लर्निंग और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स से परे मशीन लर्निंग तकनीकों—जैसे अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और रिइनफोर्समेंट लर्निंग—पर नए अध्याय भी जोड़े गए हैं।
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques लेखक: Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall और Christopher J. Pal
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques मशीन लर्निंग अवधारणाओं का अत्यंत सुलभ परिचय प्रदान करती है, साथ ही गणितीय सिद्धांत और वास्तविक दुनिया की स्थितियों में इन तकनीकों को लागू करने पर व्यावहारिक सलाह भी देती है।
किताब के चौथे संस्करण में इस क्षेत्र के नवीनतम विकासों को समेटते हुए नए अध्याय शामिल हैं, जिनमें प्रायिक विधियाँ और डीप लर्निंग भी आते हैं। यह उल्लेखनीय है कि किताब के साथ लेखकों का अपना सॉफ़्टवेयर WEKA भी आता है—डेटा माइनिंग कार्यों के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का एक व्यापक संग्रह—जो एक आसान इंटरैक्टिव इंटरफ़ेस में उपलब्ध है।
सैद्धांतिक ज्ञान के बिना प्रोग्रामरों के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग किताबें
Machine Learning for Hackers लेखक: Drew Conway और John Myles White
मशीन लर्निंग एक जटिल विषय है क्योंकि इसमें कोडिंग और गणित दोनों की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। यदि आप एक अनुभवी प्रोग्रामर हैं जो मशीन लर्निंग में आना चाहते हैं लेकिन गणित में पारंगत नहीं हैं, तो यह किताब आपके लिए एकदम उपयुक्त है।
Machine Learning for Hackers गणितीय सिद्धांत को अलग रखती है। यह इस क्षेत्र को हाथों-हाथ, वास्तविक अनुप्रयोगों के माध्यम से समझाती है, जैसे Twitter डेटा पर आधारित एक रिकमेंडेशन सिस्टम बनाना और ईमेल स्पैम फ़िल्टर तैयार करना। R प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करते हुए, हर अध्याय मशीन लर्निंग की एक विशिष्ट समस्या—क्लासिफिकेशन, प्रेडिक्शन, ऑप्टिमाइज़ेशन और रिकमेंडेशन—पर केंद्रित है। आप लेखकों में से एक, Drew Conway, को DataFramed पॉडकास्ट पर डेटा साइंस टीमें बनाने के बारे में बोलते हुए सुन सकते हैं।
AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence लेखक: Laurence Moroney
क्या आप एक सॉफ्टवेयर डेवलपर हैं जो करियर में बदलाव कर कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में आना चाहते हैं? यह किताब एक आदर्श शुरुआती बिंदु है। AI and Machine Learning for Coders Laurance Monorey के लोकप्रिय AI कोर्सेज पर आधारित है, जो कोड-फर्स्ट, हैंड्स-ऑन दृष्टिकोण के माध्यम से मशीन लर्निंग का सुलभ परिचय देती है। प्रत्येक अध्याय एक व्यावहारिक उपयोग-मामला प्रस्तुत करता है ताकि वे अलग-अलग परिदृश्य दिखाए जा सकें जहाँ मशीन लर्निंग उपयोगी सिद्ध होती है, जैसे कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा संसाधन, और क्लाउड कंप्यूटिंग।
Machine Learning in Action लेखक: Peter Harrington
पिछली दो पुस्तकों की ही तरह, Peter Harrington की Machine Learning in Action उन आईटी प्रोफेशनल्स के लिए उत्कृष्ट ट्यूटोरियल है जो मशीन लर्निंग की बुनियाद सीखना चाहते हैं। यह अकादमिक भाषा से बचती है और आपको सीधे उन तकनीकों तक ले जाती है जिनका उपयोग आप अपने दैनिक काम में करेंगे। यह किताब Python-आधारित उदाहरणों से भरी है जो प्रमुख मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म और कार्यों—जैसे डेटा प्रीप्रोसेसिंग, डेटा विश्लेषण, और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन—को प्रस्तुत करती है।
उन्नत शिक्षार्थियों के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग किताबें
Artificial Intelligence: A Modern Approach लेखक: Stuart Rusell और Peter Norvig
यदि आपके पास कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केवल एक ही किताब हो, तो यह वही होनी चाहिए। इस क्षेत्र की क्लासिक मानी जाने वाली Artificial Intelligence: A Modern Approach, विश्व-स्तरीय विशेषज्ञ Stuart Rusell और Peter Norvig द्वारा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिद्धांत और व्यवहार का सबसे व्यापक और नवीनतम परिचय देती है।
पुस्तक के चौथे संस्करण में मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, रोबोटिक्स, प्राकृतिक भाषा संसाधन और कई अन्य तकनीकी अवधारणाओं के नए और विस्तृत अध्याय जोड़े गए हैं, साथ ही इस क्षेत्र से जुड़े अन्य विषय—जैसे गोपनीयता, निष्पक्षता और नैतिक AI—भी शामिल हैं। पुस्तक में सभी प्रमुख AI एल्गोरिद्म के स्यूडो-कोड संस्करण स्पष्ट और एकरूप शैली में दिए गए हैं।
Machine Learning: A Probabilistic Perspective लेखक: Kevin P. Murphy
2012 में प्रकाशित और 2013 में International Society for Bayesian Analysis द्वारा दिए गए DeGroot Prize से सम्मानित यह पुस्तक उन लोगों के लिए क्लासिक है जो मशीन लर्निंग की गणितीय बुनियाद में रुचि रखते हैं।
Machine learning: a probabilistic perspective, Google के शोध वैज्ञानिक Kevin P. Murphy द्वारा, सबसे आम मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म के पीछे की गणित का सफर कराती है। यह प्रायिकता, ऑप्टिमाइज़ेशन और रैखिक बीजगणित जैसे प्रमुख विषयों की अनौपचारिक किंतु विस्तृत व्याख्या देती है। पुस्तक में महत्वपूर्ण एल्गोरिद्म के संपूर्ण स्यूडो-कोड, चित्र और उदाहरण हैं जो जीवविज्ञान, कंप्यूटर विज़न, रोबोटिक्स आदि जैसे डोमेनों में मशीन लर्निंग के अनुप्रयोगों को कवर करते हैं।
Advanced Machine Learning with Python: Solve data science problems by mastering cutting-edge machine learning techniques in Python लेखक: John Hearty
Advanced Machine Learning with Python सबसे प्रासंगिक और शक्तिशाली मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का मार्गदर्शक है। पुस्तक में वास्तविक अनुप्रयोगों के साथ कई विस्तृत कोड उदाहरण दिए गए हैं। सभी प्रकार के असंरचित डेटा—जैसे छवियाँ, संगीत, पाठ, और वित्तीय डेटा—से निपटने के लिए कुछ सबसे नवोन्मेषी मशीन लर्निंग तकनीकों को कवर करते हुए, यह किताब उन प्रैक्टिशनर्स के लिए उत्कृष्ट संसाधन है जो अपनी कौशल को अगले स्तर पर ले जाना चाहते हैं।
Reinforcement Learning: An Introduction लेखक: Richard S. Sutton और Andrew G. Barto
मशीन लर्निंग के उन क्षेत्रों में से एक जिसने हाल ही में सबसे अधिक प्रगति देखी है वह है रिइनफोर्समेंट लर्निंग—यानी ऐसी विधि जिसमें एक एजेंट किसी परिवेश में ऐसे कार्य करना सीखता है जो उसे अधिकतम रिवॉर्ड तक ले जाएँ। यदि आप इस क्षेत्र में रुचि रखते हैं, तो आपको यह किताब ज़रूर पढ़नी चाहिए।
हालाँकि शीर्षक में “Introduction” शब्द है, Reinforcement Learning रिइनफोर्समेंट लर्निंग के प्रमुख विचारों और एल्गोरिद्म का विस्तृत विवरण देती है। 2018 में प्रकाशित दूसरे संस्करण में पिछले कुछ वर्षों में सामने आए नए विषय शामिल हैं। यद्यपि कुछ भाग काफी गणितीय हैं, फिर भी पुस्तक बहुत स्पष्ट और पढ़ने में आनंददायक है।
Causal Inference in Statistics: A Primer लेखक: Judea Pearl, Madelyn Glymour और Nicholas P. Jewell
कारणात्मक निष्कर्ष (Causal Inference) मशीन लर्निंग में तेज़ी से एक प्रमुख विषय बनता जा रहा है। इसलिए इस किताब का इस सूची में होना वाजिब है। इस क्षेत्र के प्रमुख विशेषज्ञों द्वारा लिखी गई Causal Inference in Statistics कारणात्मकता के क्षेत्र का व्यापक परिचय देती है।
अपनी जटिल प्रकृति के बावजूद, यह एक मनभावन किताब है, जिसमें पारंपरिक सांख्यिकी से लिए गए उदाहरण भरे पड़े हैं जो यह दिखाते हैं कि डेटा वैज्ञानिकों के सामने अक्सर आने वाली निर्णय-निर्माण की दुविधाओं को सुलझाने के लिए कारणात्मकता क्यों जरूरी है।
कारणात्मकता की चर्चा करना यानी यह समझना कि चीजें क्यों होती हैं। इस दृष्टि से, यह किताब विचारोत्तेजक प्रश्नों से भरपूर है जो आपको इस महत्वपूर्ण विषय पर और गहराई से सोचने के लिए आमंत्रित करेंगे।
मशीन लर्निंग विशेषज्ञ बनें
डेटा साइंस के भीतर मशीन लर्निंग सबसे उपयोगी कौशलों में से एक है। मशीन लर्निंग पर किताबों की संख्या बढ़ रही है जो आपको इस क्षेत्र में प्रवेश करने या विशेषज्ञ बनने में मदद कर सकती हैं। पुस्तकों से परे, आप DataCamp पर इंटरैक्टिव रूप से भी सीख सकते हैं। निम्नलिखित संसाधन देखें: