I 15 migliori libri di Machine Learning da leggere nel 2026

Se ti interessa la data science, probabilmente avrai sentito parlare di machine learning. Il machine learning è un ramo dell’intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di imparare a svolgere compiti senza essere programmati in modo esplicito. 

Dai suggerimenti di Spotify ai filtri di Instagram, il machine learning è presente nella vita di tutti i giorni. L’uso sempre più diffuso di sistemi di machine learning sta facendo crescere la domanda di professionisti dei dati con competenze in questo ambito.

Se vuoi iniziare nel campo o portare le tue competenze al livello successivo, abbiamo preparato un elenco dei migliori libri di machine learning da leggere nel 2026. Iniziamo!

Riepilogo dei migliori libri di Machine Learning

Ideali per principianti assoluti:

• Machine Learning for Absolute Beginners di Oliver Theobald

• The Hundred-Page Machine Learning Book di Andriy Burkov

• Machine Learning for Dummies di John Paul Mueller e Luca Massaron

Ideali per principianti con esperienza in Python:

• Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists di Andreas C. Müller e Sarah Guido

• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow di Aurélien Géron

Ideali per programmatori senza conoscenze teoriche:

• Machine Learning for Hackers di Drew Conway e John Myles White

• AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence di Laurence Moroney

• Machine Learning in Action di Peter Harrington

Ideali per approfondire la teoria:

• Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics di John D. Kelleher, Brian Mac Namee e Aoife D'Arcy

• Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques di Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall  e Christopher J. Pal

Ideali per studenti avanzati:

• Artificial Intelligence: A Modern Approach di Stuart Rusell e Peter Norvig 

• Machine Learning: A Probabilistic Perspective di Kevin P. Murphy

• Advanced Machine Learning with Python di John Hearty

• Reinforcement Learning: An Introduction di Richard S. Sutton e Andrew G. Barto

• Causal Inference in Statistics: A Primer di Judea Pearl, Madelyn Glymour e Nicholas P. Jewell

I migliori libri di Machine Learning per principianti assoluti

Machine Learning for Absolute Beginners di Oliver Theobald

Se sei un principiante assoluto e vuoi imparare le basi del machine learning, questo è ciò che fa per te. Machine Learning for Absolute Beginners è pensato per chi non ha esperienza di coding o un background matematico. È scritto in un inglese semplice e accessibile, così non verrai sommerso dal gergo tecnico.

La terza edizione del libro, pubblicata nel 2021, presenta capitoli ampliati con quiz, video tutorial online gratuiti per programmare modelli in Python, esercizi di coding scaricabili e altre risorse. In breve, un ottimo libro che rende il machine learning alla portata di tutti. 

The Hundred-Page Machine Learning Book di Andriy Burkov

The hundred-page machine learning book di Andry Burkov è il libro perfetto per scoprire il machine learning senza addentrarti nei dettagli più spigolosi. Non è facile riassumere gli elementi fondamentali di una disciplina complessa e ampia come il machine learning. Proprio per questo il lavoro di Andriy Burkov è ancora più encomiabile. 

Dopo aver letto il libro, sarai pronto a discutere ogni tipo di argomento legato al machine learning, compresi apprendimento supervisionato e non supervisionato, i più popolari algoritmi di machine learning e cosa serve per costruire e mettere a punto un modello. Matematica, intuizioni e illustrazioni, il tutto in appena cento pagine!

Se ti interessano le basi teoriche del machine learning, ti consigliamo vivamente di iscriverti al nostro corso Understanding Machine Learning.

Machine Learning for Dummies di John Paul Mueller e Luca Massaron

È sempre una buona notizia quando la popolare collana "For Dummies" dedica un libro a un argomento. Scritto da grandi data scientist, Machine Learning for Dummies offre un ottimo punto di partenza per chi non ha background in coding e matematica. 

Il libro presenta i concetti e le teorie chiave alla base del machine learning e come vengono applicati nel mondo reale, fornendo molti esempi, tra cui rilevamento frodi, risultati di ricerca, annunci in tempo reale e molto altro. Offre anche una leggera introduzione ai linguaggi e agli strumenti più comuni usati nel machine learning.

I migliori libri di Machine Learning per principianti con esperienza in Python

Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists di Andreas C. Müller e Sarah Guido

Se hai competenze in Python e vuoi far crescere le tue abilità di machine learning, questo libro fa per te. Introduction to Machine Learning with Python è una delle migliori risorse per costruire le basi per lavorare con il machine learning in Python. 

Co-firmato da data scientist di fama mondiale, Andreas C. Müller e Sara Guido, il libro insegna i concetti e gli algoritmi fondamentali del machine learning. Presenta anche il workflow del machine learning e fornisce best practice per attività che vanno dal data cleaning al feature engineering. Tutti i concetti sono illustrati con esempi che utilizzano scikit-learn, il pacchetto Python più popolare per il machine learning.

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems di Aurélien Géron

Chi pratica il machine learning in Python amerà questo libro. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow è un’ottima risorsa per avere una panoramica del machine learning e affinare le competenze pratiche.

Ogni capitolo si concentra su una tecnica di machine learning, fornendo informazioni dettagliate sull’intuizione alla base, come funziona, a cosa serve e numerosi esempi in Python. Il libro copre non solo il machine learning, ma anche il deep learning, offrendo un’ottima introduzione a Keras e Tensorflow, due dei framework Python più popolari per sviluppare modelli di deep learning.

I migliori libri di Machine Learning per approfondimenti teorici

Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies di John D. Kelleher, Brian Mac Namee e Aoife D'Arcy

Questo manuale si adatta particolarmente bene a professionisti con un background analitico. La seconda edizione di Machine Learning for Predictive Data Analytics offre un’introduzione completa agli approcci di machine learning, coprendo sia la teoria sia la pratica.

Le spiegazioni tecniche e matematiche sono supportate da esempi dettagliati che illustrano le applicazioni dei modelli di machine learning nel mondo reale. Gli esempi spaziano dalla previsione dei prezzi e valutazione del rischio alla classificazione di documenti e alla previsione del comportamento dei clienti. La seconda edizione include anche nuovi capitoli sul deep learning e su tecniche di machine learning oltre l’ambito predittivo, tra cui apprendimento non supervisionato e reinforcement learning.

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques di Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall  e Christopher J. Pal

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques offre un’introduzione estremamente accessibile ai concetti di machine learning, insieme alla teoria matematica e a consigli pratici su come applicare queste tecniche in situazioni reali. 

La quarta edizione del libro include nuovi capitoli che riflettono gli ultimi sviluppi del settore, tra cui metodi probabilistici e deep learning. Vale anche la pena menzionare che il libro è accompagnato dal software degli autori, WEKA, una raccolta completa di algoritmi di machine learning per compiti di data mining con un’interfaccia interattiva facile da usare.

I migliori libri di Machine Learning per programmatori senza conoscenze teoriche

Machine Learning for Hackers di Drew Conway e John Myles White

Il machine learning è un argomento complesso perché richiede una profonda comprensione sia del coding sia della matematica. Se sei un programmatore esperto che vuole entrare nel machine learning ma non è ferrato in matematica, questo è il libro perfetto.

Machine Learning for Hackers mette da parte la teoria matematica. Affronta la disciplina attraverso applicazioni pratiche e reali, come la costruzione di un sistema di raccomandazione basato sui dati di Twitter e un filtro antispam per email. Usando il linguaggio R, ogni capitolo è incentrato su un problema specifico di machine learning, tra cui classificazione, previsione, ottimizzazione e raccomandazione. Puoi ascoltare uno degli autori, Drew Conway, parlare della costruzione di team di data science nel podcast DataFramed. 

AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence di Laurence Moroney

Sei uno sviluppatore software che vuole cambiare carriera ed entrare nell’intelligenza artificiale e nel machine learning? Questo libro è un punto di partenza ideale. AI and Machine Learning for Coders si basa sui popolari corsi di IA di Laurance Monorey, offrendo un’introduzione accessibile al machine learning con un approccio pratico e orientato al codice. Ogni capitolo presenta un caso d’uso concreto per illustrare i diversi scenari in cui il machine learning è utile, ad esempio computer vision, elaborazione del linguaggio naturale e cloud computing.

Machine Learning in Action di Peter Harrington

Sullo stesso filone dei due libri precedenti, Machine Learning in Action di Peter Harrington offre un eccellente tutorial per i professionisti IT che vogliono imparare le basi del machine learning. Evita il linguaggio accademico e ti porta dritto alle tecniche che userai nel lavoro quotidiano. Il libro è ricco di esempi in Python per presentare gli algoritmi e i compiti fondamentali del machine learning, tra cui preprocessing dei dati, analisi dei dati e visualizzazione dei dati. 

I migliori libri di Machine Learning per studenti avanzati

Artificial Intelligence: A Modern Approach di Stuart Rusell e Peter Norvig 

Se dovessi avere un solo libro sull’intelligenza artificiale, questo è quello da avere. Considerato un classico nel campo, Artificial Intelligence: A Modern Approach dei massimi esperti Stuart Rusell e Peter Norvig è una delle introduzioni più complete e aggiornate alla teoria e alla pratica dell’intelligenza artificiale. 

La quarta edizione del libro offre copertura nuova e ampliata su machine learning, deep learning, robotica, elaborazione del linguaggio naturale e molti altri concetti tecnici, oltre ad argomenti intrinsecamente legati al campo, come privacy, equità ed etica dell’IA. Il libro include anche versioni in pseudo-codice di tutti i principali algoritmi di IA, presentati in modo chiaro e uniforme.

Machine Learning: A Probabilistic Perspective di Kevin P. Murphy

Pubblicato nel 2012 e vincitore del DeGroot Prize 2013 assegnato dalla International Society for Bayesian Analysis, questo libro è un classico per chi è interessato alle fondamenta matematiche del machine learning. 

Machine learning: a probabilistic perspective di Kevin P. Murphy, ricercatore in Google, è un viaggio nella matematica alla base dei più comuni algoritmi di machine learning. Offre una spiegazione informale ma dettagliata di temi chiave come probabilità, ottimizzazione e algebra lineare. Il libro contiene pseudo-codice completo per gli algoritmi più importanti, immagini ed esempi che coprono applicazioni del machine learning in biologia, computer vision, robotica e altro.

Advanced Machine Learning with Python: Solve data science problems by mastering cutting-edge machine learning techniques in Python di John Hearty 

Advanced Machine Learning with Python è una guida attraverso gli algoritmi di machine learning più rilevanti e potenti. Il libro include molti esempi di codice dettagliati che lavorano su applicazioni reali. Coprendo alcune delle tecniche più innovative per trattare ogni tipo di dato non strutturato, incluse immagini, musica, testo e dati finanziari, è un’ottima risorsa per i professionisti del machine learning che vogliono portare le proprie competenze al livello successivo. 

Reinforcement Learning: An Introduction di Richard S. Sutton e Andrew G. Barto

Uno dei campi del machine learning che ha visto maggiori progressi di recente è il reinforcement learning, ovvero un metodo di machine learning in cui un agente impara a eseguire determinate azioni in un ambiente che lo portano alla ricompensa massima. Se ti interessa questo campo, dovresti leggere questo libro. 

Nonostante la parola "Introduction" compaia nel titolo, Reinforcement Learning offre un resoconto approfondito delle idee e degli algoritmi chiave del reinforcement learning. La seconda edizione, pubblicata nel 2018, include nuovi argomenti emersi negli ultimi anni. Sebbene alcune parti siano piuttosto matematiche, il libro è molto chiaro e piacevole da leggere.

Causal Inference in Statistics: A Primer di Judea Pearl, Madelyn Glymour e Nicholas P. Jewell

La causalità sta diventando rapidamente un tema centrale nel machine learning. Ecco perché questo libro merita un posto in questa lista. Scritto da alcuni dei massimi esperti del settore, Causal Inference in Statistics contiene un’introduzione completa al campo della causalità. 

Nonostante la natura complessa, è un libro piacevole, ricco di esempi tratti dalla statistica classica per illustrare la necessità della causalità nell’affrontare i dilemmi decisionali che i data scientist incontrano spesso. 

Parlare di causalità significa parlare del perché le cose accadono. In questo senso, il libro è pieno di domande stimolanti che ti inviteranno a riflettere più a fondo su questo tema importante. 

Diventa un esperto di Machine Learning

Il machine learning è una delle competenze più utili all’interno della data science. Esiste un numero crescente di libri di machine learning che possono aiutarti a entrare nel campo o diventare un esperto. Oltre ai libri, puoi anche imparare in modo interattivo su DataCamp. Dai un’occhiata alle seguenti risorse:

• Un ampio catalogo di corsi che copre una varietà di corsi di machine learning, sia in Python sia in R
• Dai un’occhiata alla nostra cheat sheet di machine learning
• Leggi la nostra guida su come diventare machine learning engineer
• Lasciati ispirare con la nostra guida sulle migliori domande di colloquio di machine learning
• Inizia il tuo percorso nell’intelligenza artificiale tramite il nostro learn AI hub
• Ascolta il podcast DataFramed