Os 15 melhores livros sobre machine learning para ler em 2026

Se você curte ciência de dados, provavelmente já ouviu falar em machine learning. Machine learning é um ramo da inteligência artificial que se concentra em desenvolver algoritmos que aprendem a fazer tarefas sem precisar ser programados explicitamente. 

Das recomendações do Spotify aos filtros do Instagram, machine learning está presente no seu dia a dia. O uso crescente de sistemas de machine learning está levando a uma demanda cada vez maior por profissionais de dados com habilidades em machine learning.

Se você quer começar nessa área ou levar seus conhecimentos para o próximo nível, a gente preparou uma lista dos melhores livros sobre machine learning para ler em 2026. Agora, vamos começar!

Resumo dos melhores livros sobre machine learning

Ideal para quem tá começando:

• Machine learning para iniciantes, por Oliver Theobald

• O livro de cem páginas sobre machine learning, de Andriy Burkov

• Machine learning para leigos, de John Paul Mueller e Luca Massaron

Ideal para iniciantes com experiência em Python:

• Introdução ao machine learning com Python: Um guia para cientistas de dados por Andreas C. Müller e Sarah Guido

• Machine learning prático com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow, por Aurélien Géron

Ideal para programadores sem conhecimentos teóricos:

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

• IA e machine learning para programadores: Guia do Programador para Inteligência Artificial por Laurence Moroney

• Machine learning em ação, por Peter Harrington

Melhor para uma teoria mais aprofundada:

• Fundamentos de machine learning para Análise Preditiva de Dados, por John D. Kelleher, Brian Mac Namee e Aoife D'Arcy

• Mineração de dados: Ferramentas e técnicas práticas de machine learning 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 

• Machine Learning: Uma Perspectiva Probabilística por Kevin P. Murphy

• Machine learning avançado com Python, por John Hearty

• Aprendizado por reforço: Uma introdução ao aprendizado por reforço ( ), por Richard S. Sutton e Andrew G. Barto

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

Os melhores livros sobre machine learning para quem tá começando

Machine learning para iniciantes, por Oliver Theobald

Se você é um iniciante e quer aprender o básico sobre machine learning, isso é o que você está procurando. Machine learning para iniciantes é pra quem não tem experiência com programação ou conhecimentos de matemática. Também está escrito em inglês acessível e simples, o que significa que você não ficará sobrecarregado com jargões técnicos.

A terceira edição do livro, publicada em 2021, traz capítulos ampliados com questionários, tutoriais em vídeo online gratuitos para codificação de modelos em Python, exercícios de codificação para download e outros recursos. Resumindo, um ótimo livro que torna o machine learning acessível para todo mundo. 

O livro de cem páginas de machine learning, de Andriy Burkov

O livro de cem páginas sobre machine learning, escrito por Andry Burkov, é perfeito pra descobrir machine learning sem entrar em detalhes minuciosos. Não é fácil resumir os elementos essenciais de uma disciplina complexa e ampla como o machine learning. É por isso que o trabalho de Andriy Burkov é ainda mais incrível. 

Depois de ler o livro, você vai estar pronto para discutir todos os tipos de assuntos relacionados ao machine learning, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado, os algoritmos de machine learning mais populares e o que é preciso para construir e ajustar um modelo. Matemática, intuição e ilustrações, tudo em apenas cem páginas!

Se você está interessado nos fundamentos teóricos do machine learning, a gente recomenda que você se inscreva no nosso curso Entendendo o machine learning.

Machine learning para leigos, de John Paul Mueller e Luca Massaron

É sempre uma ótima notícia que a famosa série “Para Leigos” tenha lançado um livro sobre o assunto. Escrito por cientistas de dados renomados, Machine Learning para leigos oferece um ótimo ponto de partida para quem não tem conhecimentos de programação e matemática. 

O livro mostra os principais conceitos e teorias por trás do machine learning e como ele é usado no mundo real, com vários exemplos, como detecção de fraudes, resultados de pesquisa, anúncios em tempo real e muito mais. Ele também oferece uma introdução simples às linguagens de programação e ferramentas mais comuns usadas no machine learning.

Os melhores livros sobre machine learning para quem tá começando e já sabe um pouco de Python

Introdução ao machine learning com Python: Um guia para cientistas de dados, por Andreas C. Müller e Sarah Guido

Se você tem conhecimentos em Python e quer melhorar suas habilidades em machine learning, este livro é pra você. Introdução ao machine learning com Python é um dos melhores recursos para aprender o básico sobre como trabalhar com machine learning em Python. 

Escrito em parceria pelos cientistas de dados de renome mundial Andreas C. Müller e Sara Guido, o livro ensina conceitos e algoritmos básicos de machine learning. Ele também apresenta o fluxo de trabalho do machine learning e dá dicas sobre as melhores práticas 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 machine learning.

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

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

Cada capítulo foca em uma técnica de machine learning, trazendo informações detalhadas sobre a ideia por trás dela, como funciona, pra que serve e vários exemplos em Python. O livro fala não só sobre machine learning, mas também sobre aprendizado profundo, oferecendo uma ótima introdução ao Keras e ao Tensorflow, duas das estruturas mais populares baseadas em Python para desenvolver modelos de aprendizado profundo.

Os melhores livros de machine learning para uma teoria mais aprofundada

Fundamentos de machine learning para análise preditiva de dados: Algoritmos, exemplos práticos e estudos de caso por John D. Kelleher, Brian Mac Namee e Aoife D'Arcy

Esse livro didático é especialmente adequado para profissionais com formação analítica. A segunda edição de Machine Learning for Predictive Data Analytics traz uma introdução completa às abordagens de machine learning, falando tanto da teoria quanto da prática.

As explicações técnicas e matemáticas são apoiadas por exemplos detalhados que mostram como os modelos de machine learning são usados no mundo real. Os exemplos vão desde previsão de preços e avaliação de riscos até classificação de documentos e previsão do comportamento do cliente. A segunda edição também traz novos capítulos sobre técnicas de deep learning e machine learning além da análise preditiva, incluindo aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

Mineração de dados: Ferramentas e técnicas práticas de machine learning, por Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall e Christopher J. Pal

Mineração de dados: Ferramentas e técnicas práticas de machine learning oferece uma introdução super acessível aos conceitos de machine learning, junto com teoria matemática e dicas práticas sobre como usar essas técnicas na vida real. 

A quarta edição do livro traz novos capítulos pra mostrar as últimas novidades na área, como métodos probabilísticos e aprendizado profundo. Também vale a pena mencionar que o livro vem com o software dos próprios autores, o WEKA, uma coleção abrangente de algoritmos de machine learning para tarefas de mineração de dados em uma interface interativa fácil de usar.

Os melhores livros de machine learning para programadores sem conhecimentos teóricos

Machine learning para hackers, de Drew Conway e John Myles White

Machine learning é um assunto complicado porque precisa de um conhecimento profundo tanto de programação quanto de matemática. Se você é um programador experiente que quer entrar no mundo do machine learning, mas não é muito bom em matemática, esse livro é perfeito pra você.

O livro Machine Learning for Hackers deixa de lado a teoria matemática. Ele aborda a disciplina por meio de aplicações práticas e reais, como a criação de um sistema de recomendações baseado em dados do Twitter e um filtro de spam de e-mail. Usando a linguagem de programação R, cada capítulo foca em um problema específico do machine learning, incluindo classificação, previsão, otimização e recomendação. Você pode ouvir um dos autores, Drew Conway, falar sobre como montar equipes de ciência de dados no podcast DataFrame. 

IA e machine learning para programadores: Guia do Programador para Inteligência Artificial, por Laurence Moroney

Você é um desenvolvedor de software querendo mudar de carreira e entrar no mundo da inteligência artificial e do machine learning? Esse livro é um ponto de partida ideal. IA e Machine Learning para Programadores é baseado nos cursos populares de IA de Laurance Monorey, oferecendo uma introdução acessível ao machine learning por meio de uma abordagem prática e focada em código. Cada capítulo mostra um caso prático pra ilustrar os diferentes cenários em que o machine learning é útil, tipo visão computacional, processamento de linguagem natural e computação em nuvem.

Machine learning em ação, por Peter Harrington

Na mesma linha dos dois livros anteriores, Machine Learning in Action, de Peter Harrington, é um tutorial excelente para profissionais de TI que querem aprender o básico sobre machine learning. Evita linguagem acadêmica e leva você direto às técnicas que você vai usar no seu dia a dia de trabalho. O livro está cheio de exemplos baseados em Python para mostrar os principais algoritmos e tarefas de machine learning, incluindo pré-processamento, análise e visualização de dados . 

Os melhores livros sobre machine learning para quem já tá avançado

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

Se você só puder ter um livro sobre inteligência artificial, esse é o que você precisa ter. Considerado um clássico na área, Inteligência Artificial de : Uma abordagem moderna, dos especialistas de renome mundial Stuart Rusell e Peter Norvig, é uma das introduções mais completas e atualizadas à teoria e à prática da inteligência artificial. 

A quarta edição do livro traz uma cobertura nova e mais ampla sobre machine learning, aprendizado profundo, robótica, processamento de linguagem natural e muitos outros conceitos técnicos, além de outros assuntos que estão bem ligados à área, como privacidade, justiça e IA ética. O livro também inclui versões em pseudocódigo de todos os principais algoritmos de IA, apresentadas de forma clara e uniforme.

Machine Learning: Uma Perspectiva Probabilística por Kevin P. Murphy

Publicado em 2012 e vencedor do Prêmio DeGroot 2013, concedido pela Sociedade Internacional para Análise Bayesiana, este livro é um clássico para quem se interessa pelos fundamentos matemáticos do machine learning. 

Machine learning: uma perspectiva probabilística, de Kevin P. Murphy, um cientista pesquisador do Google, é uma viagem pela matemática por trás dos algoritmos de machine learning mais comuns. Ele oferece uma explicação informal, mas detalhada, de tópicos importantes, como probabilidade, otimização e álgebra linear. O livro tem pseudocódigo completo dos algoritmos mais importantes, imagens e exemplos que cobrem aplicações do machine learning em biologia, visão computacional, robótica e assim por diante.

Machine learning avançado com Python: Resolva problemas de ciência de dados dominando técnicas de machine learning de ponta em Python, por John Hearty 

Aprendizado de máquina avançado com Python é um guia pelos algoritmos de machine learning mais relevantes e poderosos. O livro tem vários exemplos de código detalhados que funcionam com aplicativos do mundo real. Cobrindo algumas das técnicas mais inovadoras de machine learning 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 machine learning que querem levar suas habilidades para o próximo nível. 

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

Uma das áreas do machine learning que tem avançado bastante ultimamente é o machine learning por reforço, ou seja, um jeito de machine learning em que um agente aprende a fazer certas coisas num ambiente que o leva a ganhar o máximo de recompensa. Se você curte esse assunto, vale a pena dar uma olhada nesse livro. 

Mesmo que o título tenha a palavra “Introdução”, o livro Reinforcement Learning dá uma explicação completa 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 bem matemáticas, o livro é bem claro e fácil de ler.

Inferência causal em estatística: Um manual básico por Judea Pearl, Madelyn Glymour e Nicholas P. Jewell

A inferência causal está rapidamente se tornando um tema importante no machine learning. É por isso que esse livro merece um lugar nessa lista. Escrito por alguns dos maiores especialistas na área, Causal Inference in Statistics traz uma introdução completa ao campo da causalidade. 

Apesar de ser um livro complexo, é super legal, cheio de exemplos de estatística clássica pra mostrar como a causalidade é importante pra resolver os dilemas de tomada de decisão que os cientistas de dados sempre enfrentam. 

Falar sobre acidentes é falar sobre o motivo pelo qual as coisas acontecem. Nesse sentido, o livro está cheio de perguntas instigantes que vão te fazer pensar mais a fundo sobre esse assunto importante. 

Torne-se um especialista em machine learning

Machine learning é uma das habilidades mais úteis na ciência de dados. Tem cada vez mais livros sobre machine learning que podem te ajudar a entrar nessa área ou se tornar um especialista. Além dos livros, você também pode aprender de forma interativa no DataCamp. Dá uma olhada nesses recursos:

• Um grande catálogo de cursos que abrange uma variedade de cursos de machine learning, tanto em Python quanto em R.
• Dá uma olhada na nossa folha de dicas sobre machine learning
• Dá uma olhada no nosso guia sobre como se tornar um engenheiro de machine learning.
• Inspire-se com o nosso guia sobre as principais perguntas em entrevistas sobre machine learning.
• Comece sua jornada na inteligência artificial através do nosso centro de aprendizagem de IA.
• Ouça o podcast DataFramed