15 Cuốn sách Machine Learning hay nhất nên đọc vào năm 2026

Nếu bạn quan tâm đến khoa học dữ liệu, có lẽ bạn đã nghe đến machine learning. Machine learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc phát triển các thuật toán có khả năng học để thực hiện tác vụ mà không cần được lập trình tường minh. 

Từ gợi ý bài hát trên Spotify đến các bộ lọc trên Instagram, machine learning hiện diện trong đời sống hằng ngày của bạn. Việc sử dụng ngày càng nhiều các hệ thống machine learning đang dẫn đến nhu cầu gia tăng đối với các chuyên gia dữ liệu sở hữu kỹ năng về machine learning.

Nếu bạn muốn bắt đầu hoặc nâng tầm chuyên môn của mình, chúng tôi đã chuẩn bị danh sách những cuốn sách machine learning hàng đầu nên đọc trong năm 2026. Giờ thì hãy bắt đầu nào!

Tóm tắt các sách Machine Learning hay nhất

Phù hợp nhất cho người mới hoàn toàn:

• Machine Learning for Absolute Beginners của Oliver Theobald

• The Hundred-Page Machine Learning Book của Andriy Burkov

• Machine Learning for Dummies của John Paul Mueller và Luca Massaron

Phù hợp cho người mới có kinh nghiệm Python:

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

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

Phù hợp cho lập trình viên chưa vững lý thuyết:

• Machine Learning for Hackers của Drew Conway và John Myles White

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

• Machine Learning in Action của Peter Harrington

Phù hợp để đào sâu lý thuyết:

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

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

Phù hợp cho người học nâng cao:

• Artificial Intelligence: A Modern Approach của Stuart Rusell và Peter Norvig 

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

• Advanced Machine Learning with Python của John Hearty

• Reinforcement Learning: An Introduction của Richard S. Sutton và Andrew G. Barto

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

Những cuốn sách Machine Learning hay nhất cho người mới hoàn toàn

Machine Learning for Absolute Beginners của Oliver Theobald

Nếu bạn là người mới hoàn toàn và muốn học những điều cơ bản về machine learning, đây là lựa chọn phù hợp. Machine Learning for Absolute Beginners dành cho những ai không có kinh nghiệm lập trình hoặc nền tảng toán học. Sách được viết bằng tiếng Anh giản dị, dễ tiếp cận, giúp bạn không bị ngợp bởi thuật ngữ kỹ thuật.

Ấn bản thứ ba xuất bản năm 2021 có các chương mở rộng kèm câu đố, video hướng dẫn trực tuyến miễn phí để lập trình mô hình bằng Python, bài tập mã nguồn tải về, và nhiều tài nguyên khác. Tóm lại, đây là một cuốn sách tuyệt vời giúp machine learning trở nên dễ tiếp cận với mọi người. 

The Hundred-Page Machine Learning Book của Andriy Burkov

The hundred-page machine learning book của Andry Burkov là cuốn sách lý tưởng để khám phá machine learning mà không cần đào sâu tiểu tiết. Không dễ để tóm lược các yếu tố cốt lõi của một lĩnh vực vừa phức tạp vừa rộng như machine learning, và đó là lý do khiến tác phẩm của Andriy Burkov càng đáng khen ngợi. 

Sau khi đọc xong, bạn sẽ sẵn sàng thảo luận về đủ loại chủ đề liên quan đến machine learning, bao gồm học có giám sát và không giám sát, các thuật toán phổ biến nhất, cũng như những gì cần có để xây dựng và tinh chỉnh một mô hình. Toán học, trực giác và minh họa — tất cả gói gọn trong khoảng một trăm trang!

Nếu bạn quan tâm đến nền tảng lý thuyết của machine learning, chúng tôi khuyến nghị bạn tham gia khóa Understanding Machine Learning.

Machine Learning for Dummies của John Paul Mueller và Luca Massaron

Việc loạt sách “Dummies” nổi tiếng có thêm một cuốn về chủ đề này luôn là tin vui. Do các nhà khoa học dữ liệu hàng đầu viết, Machine Learning for dummies là điểm khởi đầu tuyệt vời cho những ai không có nền tảng lập trình và toán học. 

Sách trình bày các khái niệm và lý thuyết then chốt đằng sau machine learning và cách ứng dụng trong thực tế, đưa ra nhiều ví dụ như phát hiện gian lận, kết quả tìm kiếm, quảng cáo thời gian thực, và nhiều hơn nữa. Sách cũng giới thiệu nhẹ nhàng về các ngôn ngữ và công cụ lập trình thường dùng trong machine learning.

Những cuốn sách Machine Learning hay nhất cho người mới có kinh nghiệm Python

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

Nếu bạn đã có kỹ năng Python và muốn phát triển kỹ năng machine learning, cuốn sách này dành cho bạn. Introduction to Machine Learning with Python là một trong những tài nguyên tốt nhất để xây dựng nền tảng làm việc với machine learning trong Python. 

Đồng tác giả là các nhà khoa học dữ liệu đẳng cấp thế giới Andreas C. Müller và Sara Guido, cuốn sách dạy các khái niệm và thuật toán nền tảng của machine learning. Sách cũng giới thiệu quy trình làm việc machine learning và đưa ra thực tiễn tốt trong các tác vụ từ làm sạch dữ liệu đến kỹ thuật đặc trưng. Tất cả khái niệm đều được minh họa bằng ví dụ sử dụng scikit-learn, gói Python phổ biến nhất cho machine learning.

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

Những người thực hành machine learning bằng Python sẽ yêu thích cuốn này. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow là nguồn tham khảo tuyệt vời để có cái nhìn tổng quan về machine learning và trau dồi kỹ năng thực hành.

Mỗi chương tập trung vào một kỹ thuật machine learning, cung cấp thông tin chi tiết về trực giác đằng sau, cách hoạt động, mục đích sử dụng và nhiều ví dụ Python. Sách không chỉ đề cập machine learning mà còn cả deep learning, mang đến phần giới thiệu hấp dẫn về Keras và Tensorflow, hai framework Python phổ biến để phát triển mô hình học sâu.

Những cuốn sách Machine Learning hay nhất để đào sâu lý thuyết

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

Giáo trình này đặc biệt phù hợp với các chuyên gia có nền tảng phân tích. Ấn bản thứ hai của Machine Learning for Predictive Data Analytics mang đến một phần giới thiệu toàn diện về các phương pháp machine learning, bao quát cả lý thuyết lẫn thực hành.

Các giải thích kỹ thuật và toán học được hỗ trợ bằng những ví dụ chi tiết minh họa ứng dụng của mô hình machine learning trong thực tế. Ví dụ trải rộng từ dự đoán giá và đánh giá rủi ro đến phân loại tài liệu và dự đoán hành vi khách hàng. Ấn bản thứ hai cũng bổ sung các chương mới về deep learning và những kỹ thuật machine learning ngoài phạm vi phân tích dự đoán, bao gồm học không giám sát và học tăng cường.

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

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques mang đến phần giới thiệu rất dễ tiếp cận về các khái niệm machine learning, cùng với lý thuyết toán học và lời khuyên thực tiễn để áp dụng các kỹ thuật này trong tình huống đời thực. 

Ấn bản thứ tư bổ sung các chương mới phản ánh những phát triển gần đây trong lĩnh vực, bao gồm các phương pháp xác suất và học sâu. Cũng đáng chú ý là sách đi kèm phần mềm do chính các tác giả phát triển, WEKA, một bộ sưu tập toàn diện các thuật toán machine learning cho tác vụ khai phá dữ liệu với giao diện tương tác dễ dùng.

Những cuốn sách Machine Learning hay nhất cho lập trình viên chưa vững lý thuyết

Machine Learning for Hackers của Drew Conway và John Myles White

Machine learning là chủ đề phức tạp vì đòi hỏi hiểu biết sâu cả về lập trình lẫn toán. Nếu bạn là lập trình viên giàu kinh nghiệm muốn lấn sân sang machine learning nhưng chưa thông thạo toán học, đây là cuốn sách hoàn hảo cho bạn.

Machine Learning for Hackers gác lại phần lý thuyết toán. Sách tiếp cận lĩnh vực thông qua các ứng dụng thực tế, như xây dựng hệ thống gợi ý dựa trên dữ liệu Twitter và bộ lọc thư rác email. Sử dụng ngôn ngữ R, mỗi chương tập trung vào một vấn đề cụ thể trong machine learning, bao gồm phân loại, dự đoán, tối ưu hóa và gợi ý. Bạn có thể nghe một trong các tác giả, Drew Conway, chia sẻ về xây dựng đội ngũ khoa học dữ liệu trên podcast DataFramed. 

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

Bạn là nhà phát triển phần mềm muốn chuyển hướng sự nghiệp sang trí tuệ nhân tạo và machine learning? Cuốn sách này là điểm khởi đầu lý tưởng. AI and Machine Learning for Coders dựa trên các khóa học AI phổ biến của Laurance Monorey, cung cấp phần giới thiệu dễ tiếp cận về machine learning thông qua cách tiếp cận thực hành, ưu tiên viết mã. Mỗi chương đưa ra một trường hợp sử dụng thực tiễn để minh họa các kịch bản mà machine learning phát huy tác dụng, ví dụ như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và điện toán đám mây.

Machine Learning in Action của Peter Harrington

Tương tự hai cuốn trên, Machine Learning in Action của Peter Harrington là hướng dẫn xuất sắc cho các chuyên gia CNTT muốn học nền tảng machine learning. Sách tránh dùng ngôn ngữ hàn lâm và đi thẳng vào những kỹ thuật bạn sẽ dùng trong công việc hằng ngày. Cuốn sách đầy ắp ví dụ dựa trên Python để trình bày các thuật toán và tác vụ cốt lõi của machine learning, bao gồm tiền xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. 

Những cuốn sách Machine Learning hay nhất cho người học nâng cao

Artificial Intelligence: A Modern Approach của Stuart Rusell và Peter Norvig 

Nếu bạn chỉ sở hữu một cuốn sách về trí tuệ nhân tạo, đây là cuốn bạn nên có. Được xem là kinh điển trong lĩnh vực, Artificial Intelligence: A Modern Approach của hai chuyên gia hàng đầu Stuart Rusell và Peter Norvig là một trong những phần giới thiệu toàn diện, cập nhật nhất về lý thuyết và thực hành AI. 

Ấn bản thứ tư cung cấp nội dung mới và mở rộng về machine learning, deep learning, robot, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều khái niệm kỹ thuật khác, cũng như các chủ đề liên quan mật thiết đến lĩnh vực như quyền riêng tư, công bằng và AI đạo đức. Sách cũng bao gồm mã giả cho tất cả các thuật toán AI chính, được trình bày rõ ràng và nhất quán.

Machine Learning: A Probabilistic Perspective của Kevin P. Murphy

Xuất bản năm 2012 và giành Giải DeGroot năm 2013 do Hiệp hội Quốc tế về Phân tích Bayes trao tặng, cuốn sách này là kinh điển cho những ai quan tâm đến nền tảng toán học của machine learning. 

Machine learning: a probabilistic perspective của Kevin P. Murphy, nhà nghiên cứu tại Google, là chuyến hành trình qua toán học đằng sau các thuật toán machine learning phổ biến nhất. Sách mang đến phần giải thích phi hình thức nhưng chi tiết về các chủ đề then chốt như xác suất, tối ưu hóa và đại số tuyến tính. Cuốn sách chứa mã giả hoàn chỉnh cho các thuật toán quan trọng, hình ảnh và ví dụ bao phủ các ứng dụng machine learning trong sinh học, thị giác máy tính, robot, v.v.

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

Advanced Machine Learning with Python là cẩm nang về những thuật toán machine learning quan trọng và mạnh mẽ nhất. Cuốn sách có nhiều mẫu mã chi tiết làm việc với các ứng dụng thực tế. Bao quát các kỹ thuật machine learning tiên tiến để xử lý mọi loại dữ liệu phi cấu trúc, bao gồm hình ảnh, âm nhạc, văn bản và dữ liệu tài chính, cuốn sách là tài nguyên xuất sắc cho những người thực hành muốn nâng tầm kỹ năng. 

Reinforcement Learning: An Introduction của Richard S. Sutton và Andrew G. Barto

Một trong những mảng của machine learning tiến bộ mạnh mẽ gần đây là học tăng cường, tức là phương pháp trong đó một tác tử học thực hiện các hành động trong môi trường để đạt phần thưởng tối đa. Nếu bạn quan tâm đến mảng này, bạn nên đọc cuốn sách này. 

Mặc dù tiêu đề có chữ “Introduction”, Reinforcement Learning trình bày toàn diện các ý tưởng và thuật toán cốt lõi của học tăng cường. Ấn bản thứ hai xuất bản năm 2018 bao gồm các chủ đề mới xuất hiện trong vài năm gần đây. Dù một số phần tương đối nặng về toán, cuốn sách vẫn rất rõ ràng và dễ đọc.

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

Suy luận nhân quả đang nhanh chóng trở thành chủ đề lớn trong machine learning. Đó là lý do cuốn sách này xứng đáng có mặt trong danh sách. Do các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực chắp bút, Causal Inference in Statistics cung cấp phần giới thiệu toàn diện về lĩnh vực nhân quả. 

Dù mang tính phức tạp, đây là cuốn sách thú vị, đầy ắp ví dụ từ thống kê cổ điển để minh họa sự cần thiết của nhân quả trong việc giải quyết các nan đề ra quyết định mà các nhà khoa học dữ liệu thường gặp. 

Nói về nhân quả là nói về lý do tại sao sự việc xảy ra. Theo nghĩa đó, cuốn sách đầy những câu hỏi gợi suy, mời bạn suy ngẫm sâu hơn về chủ đề quan trọng này. 

Trở thành chuyên gia Machine Learning

Machine learning là một trong những kỹ năng hữu ích nhất trong khoa học dữ liệu. Ngày càng có nhiều sách về machine learning có thể giúp bạn bước vào lĩnh vực này hoặc trở thành chuyên gia. Bên cạnh sách, bạn cũng có thể học tương tác trên DataCamp. Hãy xem các tài nguyên sau:

• Một danh mục khóa học lớn bao phủ nhiều khóa học machine learning bằng cả Python và R
• Xem cheat sheet machine learning của chúng tôi
• Đọc hướng dẫn về cách trở thành kỹ sư machine learning
• Tìm cảm hứng với hướng dẫn về các câu hỏi phỏng vấn machine learning hàng đầu
• Bắt đầu hành trình trí tuệ nhân tạo qua trung tâm học AI của chúng tôi
• Nghe podcast DataFramed