🤖 10 libros para aprender Machine Learning [2021]
10 libros para aprender Machine Learning y entrar al futuro

10 libros para aprender Machine Learning y entrar al futuro

Última actualización 22 de Abril del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Fernando Machuca

Si quieres estudiar ciencias de la computación para hacer carrera de programador y especializarte en Inteligencia Artificial, debes saber cuáles son los libros para aprender Machine Learning y de qué manera te pueden ayudar cada uno de ellos.

Las herramientas para dominar el aprendizaje automático y los modelos de Machine Learning están al alcance de tus manos, sólo debes empezar a leer un poco.

En este post te contaremos cuáles son los mejores libros para aprender Machine Learning.

¡Empecemos! 🤖

¿Qué es Machine Learning?

Antes de acercarte a cualquiera de los libros para aprender Machine Learning que te vamos a recomendar, es importante que cuentes con un conocimiento mínimo sobre este sistema.

En una traducción literal del inglés al español, podríamos decir que el Machine Learning se puede conocer también por el nombre de aprendizaje de máquinas, así que es probable que ya tengas idea sobre qué va el tema.

El Machine Learning es una de las ramas de las ciencias de la computación, y se encarga esencialmente de todo lo que tiene que ver con la Inteligencia Artificial y el desarrollo de sistemas o programas que trabajan prácticamente sin intervención humana.

Seguro que te estás preguntando cómo funciona todo este asunto, porque la verdad es que a simple vista puede ser complicado de entender. Pero no te dejes asustar por los términos complejos, que ya te vamos a explicar.

Los fundamentos del Machine Learning son el desarrollo de algoritmos que ejecutan cierto tipo de tareas, pero no sólo eso, sino que cada vez que recibe datos, el programa o máquina puede aprender de la experiencia y adaptarse a cualquier alteración que se produzca. 🤯

Aprender Machine learning

Fuente: Unsplash

Aunque parece que estamos hablando como en un libro de ciencia ficción, la Inteligencia Artificial forma parte de nuestra cotidianeidad actualmente, además viene desarrollándose desde hace más de 70 años.

La primera vez que se intentó probar las capacidades de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning fue en 1950, por nada más y nada menos que el padre de la computación, Alan Turing. Es probable que hayas escuchado del Test de Turing al menos una vez en tu vida.

Con el paso de los años los algoritmos de Machine Learning se han incluido en casi todos los desarrollos de la tecnología, así que es probable que todos los días estemos disfrutando de los avances del conocimiento en Inteligencia Artificial sin darnos cuenta.

Importancia del Machine Learning

Aunque todos los libros para aprender Machine Learning nos hablan de la importancia que tiene esta herramienta para el funcionamiento de nuestro modo de vida actual, consideramos que es una buena idea resaltar algunos puntos de interés.

  • La Historia de la Inteligencia Artificial como puedes haber observado, tiene mucho tiempo desarrollándose con nosotros. Aunque en la actualidad está en su momento cumbre gracias al uso del Big Data.
  • Para que tengas una idea de lo que hablamos sólo tenemos que recordarte que hay vehículos que se manejan por sí mismos, que seguro utilizaste el motor de búsqueda de Google para llegar hasta este post, y que los patrones de reconocimiento del Big Data y el Machine Learning están determinando incluso las estrategias de marketing actual.
  • Algunas personas incluso afirman que la Inteligencia Artificial es tan importante, que durante este siglo el impacto que tendrá en la vida de las personas se podrá comparar al que tuvo la electricidad para las generaciones del pasado. 💡

Tu interés en buscar libros para aprender Machine Learning está totalmente justificado, porque definitivamente contar con las herramientas para desarrollar aplicaciones de Inteligencia Artificial es una necesidad del futuro.

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Tipos de Machine Learning

Existen 4 tipos de Machine Learning en el mundo de la Inteligencia Artificial:

1. Unsupervised learning

2. Supervised learning

3. Deep learning

4. Reinforcement learning

Veamos de qué va cada uno de ellos con más detalle.

1. Unsupervised learning

El modelo de Machine Learning no supervisado el programador no tiene necesidad de seleccionar el tipo de datos que analizará el algoritmo para detectar patrones. Este tipo de aprendizaje automático se suele utilizar para el desarrollo de modelos predictivos.

2. Supervised learning

El aprendizaje supervisado se diferencia porque bajo esta técnica, al algoritmo se le presentan ejemplos a partir de los cuáles detectar información. El tipo de datos que se usa en esta modalidad está cuidadosamente seleccionado para entrenar al sistema y permitirle aprender.

3. Deep learning

Uno de los conceptos más importantes asociados a la Inteligencia Artificial es Deep learning, una forma de Machine Learning que pretende desarrollar la capacidad de aprender en las máquinas tal como lo hacen los seres humanos.

En particular, los esfuerzos dedicados al Deep learning buscan desarrollar la capacidad de abstracción en los sistemas o programas de Inteligencia Artificial.

Caracteristicas del deep learning

Fuente: Unsplash

4. Reinforcement learning

Aunque suene un poco extraño a primera vista, el aprendizaje de refuerzo funciona a través de un sistema de recompensas y de castigos, a partir del cual el programa al que se está entrenando puede aprender de la experiencia para condicionar su funcionamiento.

Tal como si se tratara de seres humanos, este tipo de Machine Learning está basado en los principios de la psicología conductista.

Libros para aprender Machine Learning

Si tienes interés en saber qué es Machine Learning es importante que conozcas cuál es la bibliografía básica para empezar.

Hay una lista infinita de libros para aprender Machine Learning, pero es humanamente imposible llegar a leer toda la bibliografía disponible sobre el tema, así que te preparamos una pequeña selección de libros con los que podrías empezar.

Todo sobre Machine Learning

Fuente: Unsplash

📌 Aunque podemos encontrar algunos libros para aprender Machine Learning en español, la mayor parte de ellos está en inglés. Si deseas empezar tu carrera de programador, es importante que consideres potenciar tus habilidades para aprender a leer en inglés.

Estos son los 10 de los mejores libros para aprender Machine Learning:

1. Aprendizaje Automático: La guía definitiva sobre Aprendizaje Automático para principiantes

Este es uno de los pocos libros para aprender Machine Learning en español, en él podemos obtener conocimiento sobre qué es el aprendizaje automático, cuáles son sus ventajas y desventajas, y cuáles son los lenguajes de programación más populares para desarrollar algoritmos de Machine Learning.

También es un recurso imprescindible para aprender sobre los tipos de Machine Learning, las redes neuronales y su capacidad de procesamiento de datos, las funciones de los algoritmos, y las características del Deep Learning.

2. Machine Learning con Python: Aprendizaje Supervisado

Contar con este libro dentro de tus recursos para aprender Machine Learning te ayudará a desarrollar habilidades y conocimientos sobre el funcionamiento del lenguaje de programación Python.

Podrás aprender paso a paso cuáles son las partes que componen un proyecto de Machine Learning, desde la definición de un problema a resolver hasta la evaluación de los algoritmos desarrollados para resolverlo.

3. Machine Learning: Guía paso a paso para implementar algoritmos de Machine Learning con Python

La lista de libros para aprender Machine Learning estaría incompleta si no incluyéramos este título.

Este libro nos ofrece un repaso general sobre qué es Machine Learning, los tipos de sistema de aprendizaje profundo y cuál es la pertinencia de cada uno de ellos para cada tipo de problema que pensemos resolver.

Además tiene una lista de ejercicios al final de cada capítulo para reforzar lo aprendido durante la lectura, por lo cual resulta una opción perfecta para empezar a tener contacto con el aprendizaje automatizado y la Inteligencia Artificial.

Aprender a programar con Python

Fuente: Unsplash

4. Machine Learning for absolute beginners

Para hacer una lista de libros para aprender Machine Learning es indispensable contar con una opción para principiantes, es decir, para personas que no tienen idea de qué es el Big Data, los algoritmos, o el álgebra lineal.

Para aprender Machine Learning es importante empezar por lo más básico, y eso es lo que hace Oliver Theobald con este libro.

5. Introduction to Machine Learning with Python: A guide for Data Scientists

Este es uno de los libros para aprender Machine Learning de la editorial O’Reilly que se centra en la necesidad de desarrollar habilidades prácticas para la construcción de algoritmos y soluciones de Machine Learning.

Usando este libro podrás conocer los conceptos básicos del Machine Learning y sus aplicaciones en el mundo de la tecnología, además de potenciar tus conocimientos sobre la ciencia de los datos.

6. Machine Learning with Python Cookbook: Practical solutions from preprocessing to Deep Learning

Este libro es fundamental para quienes ya se encuentran desarrollando proyectos de Machine Learning, en particular porque aborda los principales problemas que se presentan en el trabajo del ingeniero o científico de datos y cómo solucionarlos.

Cuenta con una lista de problemas y soluciones para la selección de un modelo de Machine Learning, y la carga de datos.

📌 Incluye el código de programación de algunos ejemplos de Machine Learning para que los pruebes por cuenta propia.

Equipo de programadores Machine Learning

Fuente: Unsplash

7. Understanding Machine Learning: From theory to algorithms

Los buenos libros para aprender Machine Learning no sólo deben enfocarse en desarrollar ejemplos prácticos sobre cómo crear algoritmos para el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial.

En este libro podemos encontrar conocimiento sobre las bases teóricas del Machine Learning y sobre cómo la construcción de algoritmos es el cimiento de los desarrollos tecnológicos con los que contamos actualmente.

8. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, tools, and techniques to build intelligent systems

Con este libro podemos aprender cómo desarrollar algoritmos de Machine Learning utilizando la biblioteca de software de aprendizaje automático Scikit-Learn, la biblioteca de redes neuronales Keras, y la biblioteca de código abierto para aprendizaje automático Tensorflow.

Son pocos los libros para aprender Machine Learning que desarrollan paso a paso las maneras de utilizar el Machine Learning para las aplicaciones de Inteligencia Artificial.

9. Machine Learning Applications Using Python - Cases studies from Healthcare, Retail, and Finance

Este es uno de los libros para aprender Machine Learning que no puede faltar en la biblioteca de cualquier programador.

A partir del estudio de ejemplos concretos en áreas tan diversas como la salud, las ventas y las finanzas, podemos ver cuál es la importancia del Machine Learning y cuál ha sido su impacto para el desarrollo de modelos más eficientes.

Libros para aprender Machine Learning

Fuente: Unsplash

10. Building Machine Learning Powered Applications: Going from idea to product

Con este libro aprenderás lo necesario para diseñar y desarrollar aplicaciones basadas en el Machine Learning.

Este libro está pensado para ayudar a los científicos de datos e ingenieros de software a manejar las herramientas de Machine Learning.

Ahora que ya conoces cuáles son los mejores libros para aprender machine learning estás un paso más cerca de desarrollar tus metas en las ciencias de la computación.

La tecnología avanza a pasos acelerados, el aprendizaje de los algoritmos y las máquinas cada vez es mayor, y definitivamente el futuro va a estar moldeado por los desarrollos en Inteligencia Artificial.

Si te gustó este tema y quieres saber más al respecto, no dudes en inscribirte en nuestro curso online de introducción al Machine Learning, en el cual aprenderás los conceptos básicos del Machine Learning y las oportunidades y retos de implementarlo en las organizaciones.

¡Sigamos aprendiendo juntos! 💪

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