15 melhores livros sobre aprendizado de máquina para você ler em 2024

Se você tem interesse em ciência de dados, provavelmente já ouviu falar em aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial voltado para o desenvolvimento de algoritmos que aprendem a executar tarefas sem serem explicitamente programados. 

De recomendações do Spotify a filtros do Instagram, o aprendizado de máquina está incorporado em sua vida cotidiana. O uso crescente de sistemas de aprendizado de máquina está levando a uma demanda cada vez maior por profissionais de dados com habilidades de aprendizado de máquina.

Se você quiser começar a trabalhar na área ou levar sua experiência para o próximo nível, preparamos uma lista dos principais livros de aprendizado de máquina para ler em 2024. Agora, vamos começar!

Resumo dos melhores livros sobre aprendizado de máquina

Melhor para iniciantes absolutos:

• Aprendizado de máquina para iniciantes por Oliver Theobald

• O livro de aprendizado de máquina de cem páginas de Andriy Burkov

• Machine Learning for Dummies (Aprendizado de máquina para leigos ), de John Paul Mueller e Luca Massaron

Ideal para iniciantes com experiência em python:

• Introdução ao aprendizado de máquina com Python: Um Guia para Cientistas de Dados por Andreas C. Müller e Sarah Guido

• Aprendizado de máquina prático com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow por Aurélien Géron

Ideal para programadores sem conhecimento teórico:

• Aprendizado de máquina para hackers por Drew Conway e John Myles White

• IA e aprendizado de máquina para programadores: Guia do Programador para Inteligência Artificial por Laurence Moroney

• Aprendizado de máquina em ação por Peter Harrington

Melhor para uma teoria mais aprofundada:

• Fundamentos de aprendizado de máquina para análise de dados preditivos por John D. Kelleher, Brian Mac Namee e Aoife D'Arcy

• Mineração de dados: Practical Machine Learning Tools and Techniques por Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall e Christopher J. Pal

Ideal para alunos avançados:

• Inteligência Artificial: Uma abordagem moderna por Stuart Rusell e Peter Norvig 

• Aprendizado de máquina: Uma perspectiva probabilística por Kevin P. Murphy

• Aprendizado de máquina avançado com Python por John Hearty

• Aprendizagem por reforço: An Introduction por Richard S. Sutton e Andrew G. Barto

• Inferência causal em estatística: A Primer por Judea Pearl, Madelyn Glymour e Nicholas P. Jewell

Os melhores livros de aprendizado de máquina para iniciantes

Aprendizado de máquina para iniciantes por Oliver Theobald

Se você for um iniciante absoluto e quiser aprender os conceitos básicos de aprendizado de máquina, é isso que você está procurando. O Machine Learning for Absolute Beginners é dedicado àqueles que não têm experiência em codificação ou formação em matemática. Ele também foi escrito em inglês simples e acessível, o que significa que você não ficará sobrecarregado com jargões técnicos.

A terceira edição do livro, publicada em 2021, apresenta capítulos estendidos com questionários, tutoriais em vídeo on-line gratuitos e complementares para modelos de codificação em Python, exercícios de codificação para download e outros recursos. Em suma, um ótimo livro que torna o aprendizado de máquina acessível a todos. 

O livro de aprendizado de máquina de cem páginas de Andriy Burkov

O livro de cem páginas sobre aprendizado de máquina de Andry Burkov é o livro perfeito para você descobrir o aprendizado de máquina sem entrar em detalhes minuciosos. Não é fácil resumir os principais elementos de uma disciplina complexa e ampla como o aprendizado de máquina. É por isso que o trabalho de Andriy Burkov é ainda mais louvável. 

Depois de ler o livro, você estará pronto para discutir todos os tipos de tópicos relacionados ao aprendizado de máquina, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado, os algoritmos de aprendizado de máquina mais populares e o que é necessário para criar e ajustar um modelo. Matemática, intuição e ilustrações, tudo em apenas cem páginas!

Se você estiver interessado nos fundamentos teóricos do aprendizado de máquina, recomendamos que se inscreva em nosso curso Entendendo o aprendizado de máquina.

Aprendizado de máquina para leigos, por John Paul Mueller e Luca Massaron

É sempre uma ótima notícia o fato de a popular série "Dummies" ter lançado um livro sobre o assunto. Escrito pelos principais cientistas de dados, o Machine Learning for dummies oferece um ótimo ponto de partida para quem não tem experiência em codificação e matemática. 

O livro apresenta os principais conceitos e teorias por trás do aprendizado de máquina e como ele é aplicado no mundo real, fornecendo muitos exemplos, incluindo detecção de fraudes, resultados de pesquisa, anúncios em tempo real e muitos outros. Ele também oferece uma introdução leve às linguagens de programação e ferramentas mais comuns usadas no aprendizado de máquina.

Melhores livros de aprendizado de máquina para iniciantes com experiência em Python

Introdução ao aprendizado de máquina com Python: Um guia para cientistas de dados por Andreas C. Müller e Sarah Guido

Se você tem conhecimentos de Python e deseja aumentar suas habilidades de aprendizado de máquina, este livro é para você. O Introduction to Machine Learning with Python é um dos melhores recursos para você desenvolver os fundamentos do trabalho com aprendizado de máquina em Python. 

Com coautoria dos cientistas de dados de classe mundial Andreas C. Müller e Sara Guido, o livro ensina conceitos e algoritmos fundamentais de aprendizado de máquina. Ele também apresenta o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina e fornece práticas recomendadas em tarefas que vão desde a limpeza de dados até a engenharia de recursos. Todos os conceitos apresentados no livro são ilustrados com exemplos usando o scikit-learn, o pacote mais popular do Python para aprendizado de máquina.

Aprendizado de máquina prático com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow: Conceitos, ferramentas e técnicas para criar sistemas inteligentes por Aurélien Géron

Os profissionais de aprendizado de máquina em Python vão adorar este livro. O aprendizado de máquina prático com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow é um ótimo recurso para você ter uma visão geral do aprendizado de máquina e aprimorar suas habilidades práticas.

Cada capítulo se concentra em uma técnica de aprendizado de máquina, fornecendo informações detalhadas sobre a intuição por trás dela, como funciona, para que é usada e um bom número de exemplos em Python. O livro abrange não apenas o aprendizado de máquina, mas também o aprendizado profundo, oferecendo uma ótima introdução ao Keras e ao Tensorflow, duas das estruturas mais populares baseadas em Python para o desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo.

Melhores livros de aprendizado de máquina para uma teoria mais aprofundada

Fundamentos de aprendizado de máquina para análise preditiva de dados: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies (Algoritmos, exemplos práticos e estudos de caso) por John D. Kelleher, Brian Mac Namee e Aoife D'Arcy

Este livro didático é especialmente adequado para profissionais com formação analítica. A segunda edição do Machine Learning for Predictive Data Analytics oferece uma introdução abrangente às abordagens de aprendizado de máquina, abrangendo tanto a teoria quanto a prática.

As explicações técnicas e matemáticas são apoiadas por exemplos detalhados que ilustram as aplicações dos modelos de aprendizado de máquina no mundo real. Os exemplos vão desde a previsão de preços e avaliação de riscos até a classificação de documentos e a previsão do comportamento do cliente. A segunda edição também incorpora novos capítulos sobre técnicas de aprendizagem profunda e aprendizagem de máquina além da análise preditiva, incluindo aprendizagem não supervisionada e aprendizagem por reforço.

Mineração de dados: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Ferramentas e técnicas práticas de aprendizado de máquina) por Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall e Christopher J. Pal

Mineração de dados: Practical Machine Learning Tools and Techniques oferece uma introdução altamente acessível aos conceitos de aprendizado de máquina, juntamente com a teoria matemática e conselhos práticos sobre a aplicação dessas técnicas em situações do mundo real. 

A quarta edição do livro inclui novos capítulos para refletir os mais recentes desenvolvimentos no campo, incluindo métodos probabilísticos e aprendizagem profunda. Também vale a pena mencionar que o livro vem com o software dos próprios autores, o WEKA, uma coleção abrangente de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas de mineração de dados em uma interface interativa fácil de usar.

Melhores livros sobre aprendizado de máquina para programadores sem conhecimento teórico

Aprendizado de máquina para hackers por Drew Conway e John Myles White

O aprendizado de máquina é um tópico complexo porque requer um profundo conhecimento de codificação e matemática. Se você é um programador experiente que deseja ingressar no aprendizado de máquina, mas não é muito versado em matemática, este é o livro perfeito para você.

O aprendizado de máquina para hackers deixa de lado a teoria matemática. Ele aborda a disciplina por meio de aplicativos práticos do mundo real, como a criação de um sistema de recomendação baseado em dados do Twitter e um filtro de spam de e-mail. Usando a linguagem de programação R, cada capítulo se concentra em um problema específico de aprendizado de máquina, incluindo classificação, previsão, otimização e recomendação. Você pode ouvir um dos autores, Drew Conway, falar sobre a criação de equipes de ciência de dados no podcast DataFramed. 

IA e aprendizado de máquina para programadores: Guia do Programador para Inteligência Artificial, de Laurence Moroney

Você é um desenvolvedor de software que deseja dar um salto na carreira e ingressar na inteligência artificial e no aprendizado de máquina? Este livro é um ponto de partida ideal para você. O AI and Machine Learning for Coders é baseado nos populares cursos de IA de Laurance Monorey, oferecendo uma introdução acessível ao aprendizado de máquina por meio de uma abordagem prática e que prioriza o código. Cada capítulo apresenta um caso de uso prático para ilustrar os diferentes cenários em que o aprendizado de máquina é útil, por exemplo, visão computacional, processamento de linguagem natural e computação em nuvem.

Aprendizado de máquina em ação por Peter Harrington

Na mesma linha dos dois livros anteriores, Machine Learning in Action, de Peter Harrington, oferece um excelente tutorial para profissionais de TI que desejam aprender os fundamentos do aprendizado de máquina. Ele evita a linguagem acadêmica e o leva diretamente às técnicas que você usará no seu trabalho diário. O livro está repleto de exemplos baseados em Python para apresentar os principais algoritmos e tarefas de aprendizado de máquina, incluindo pré-processamento de dados, análise de dados e visualização de dados. 

Melhores livros de aprendizado de máquina para alunos avançados

Inteligência Artificial: Uma abordagem moderna por Stuart Rusell e Peter Norvig 

Se você possui apenas um livro sobre inteligência artificial, este é o livro que você deve ter. Considerado um clássico da área, Artificial Intelligence: A Modern Approach, dos especialistas de classe mundial Stuart Rusell e Peter Norvig, é uma das introduções mais abrangentes e atualizadas à teoria e à prática da inteligência artificial. 

A quarta edição do livro oferece uma cobertura nova e ampliada de aprendizado de máquina, aprendizado profundo, robótica, processamento de linguagem natural e muitos outros conceitos técnicos, bem como outros tópicos intrinsecamente relacionados ao campo, incluindo privacidade, justiça e IA ética. O livro também inclui versões em pseudocódigo de todos os principais algoritmos de IA, apresentados de forma clara e uniforme.

Aprendizado de máquina: Uma perspectiva probabilística por Kevin P. Murphy

Publicado em 2012 e vencedor do Prêmio DeGroot 2013 concedido pela International Society for Bayesian Analysis, este livro é um clássico para os interessados nos fundamentos matemáticos do aprendizado de máquina. 

Aprendizado de máquina: uma perspectiva probabilística, de Kevin P. Murphy, um cientista pesquisador do Google, é uma jornada pela matemática por trás dos algoritmos mais comuns de aprendizado de máquina. Ele oferece uma explicação informal, porém detalhada, dos principais tópicos, como probabilidade, otimização e álgebra linear. O livro contém pseudocódigo completo para os algoritmos mais importantes, imagens e exemplos que abrangem aplicações no domínio do aprendizado de máquina em biologia, visão computacional, robótica e assim por diante.

Aprendizado de máquina avançado com Python: Resolva problemas de ciência de dados dominando técnicas de aprendizado de máquina de ponta em Python por John Hearty 

O Advanced Machine Learning with Python é um guia para você conhecer os algoritmos de aprendizado de máquina mais relevantes e poderosos. O livro tem muitos exemplos de códigos detalhados que funcionam com aplicativos do mundo real. Abrangendo algumas das técnicas mais inovadoras de aprendizado de máquina para lidar com todos os tipos de dados não estruturados, incluindo imagens, música, texto e dados financeiros, o livro é um excelente recurso para os profissionais de aprendizado de máquina que desejam levar suas habilidades para o próximo nível. 

Aprendizagem por reforço: Uma introdução de Richard S. Sutton e Andrew G. Barto

Um dos campos do aprendizado de máquina que tem tido mais progresso recentemente é o aprendizado por reforço, ou seja, um método de aprendizado de máquina em que um agente aprende a executar determinadas ações em um ambiente que o leva à recompensa máxima. Se você se interessa por essa área, deve ler este livro. 

Apesar do fato de a palavra "Introdução" aparecer no título, o Reinforcement Learning fornece um relato completo das principais ideias e algoritmos do aprendizado por reforço. A segunda edição do livro, publicada em 2018, inclui novos tópicos que surgiram nos últimos anos. Embora algumas partes sejam bastante matemáticas, o livro é muito claro e agradável de ler.

Inferência causal em estatística: Uma cartilha por Judea Pearl, Madelyn Glymour e Nicholas P. Jewell

A inferência causal está se tornando rapidamente um tópico importante no aprendizado de máquina. É por isso que esse livro merece um lugar nesta lista. Escrito por alguns dos maiores especialistas da área, o Causal Inference in Statistics contém uma introdução abrangente ao campo da causalidade. 

Apesar de sua natureza complexa, é um livro encantador, repleto de exemplos da estatística clássica para ilustrar a necessidade de causalidade para lidar com os dilemas de tomada de decisão que os cientistas de dados frequentemente encontram. 

Falar sobre casualidade é falar sobre o motivo pelo qual as coisas acontecem. Nesse sentido, o livro está repleto de perguntas instigantes que convidarão você a pensar mais profundamente sobre esse importante assunto. 

Torne-se um especialista em aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma das habilidades mais úteis da ciência de dados. Há um número crescente de livros sobre aprendizado de máquina que podem ajudar você a entrar no campo ou a se tornar um especialista. Além dos livros, você também pode aprender de forma interativa no DataCamp. Confira os seguintes recursos:

• Um grande catálogo de cursos que abrange uma variedade de cursos de aprendizado de máquina, tanto em Python quanto em R
• Confira nossa folha de dicas sobre aprendizado de máquina
• Leia nosso guia sobre como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina
• Inspire-se com nosso guia sobre as principais perguntas da entrevista sobre aprendizado de máquina
• Comece sua jornada de inteligência artificial em nosso hub de aprendizado de IA
• Ouça o podcast do DataFramed