5 libros esenciales sobre machine learning

El machine learning, traducido al castellano como «aprendizaje automático», es un campo derivado de la inteligencia artificial que consiste, a grandes rasgos, en desarrollar procesos que permitan a las máquinas aprender de manera autónoma. Las máquinas aprenden por sí solas a partir de un conjunto de datos que un instructor introduce en primer lugar para después corregirlo manualmente. A lo largo de este proceso es cuando el ordenador va extrayendo información que transforma en conocimiento a partir de la experiencia.

Este es un campo relativamente nuevo pero que tiene una importancia trascendental para todas las grandes empresas del mundo, pero también, por ejemplo, para algunas instituciones públicas. Dado que su interés es global, existe una bibliografía completa acerca de la materia, tanto para iniciarse en ella como para expertos, si bien es cierto que la gran mayoría está escrita en inglés por este mismo motivo. Te recomendamos a continuación 5 libros sobre machine learning que no puedes dejar pasar si te interesa esta materia:

Predictive Analytics: the Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die

Este libro publicado en 2013 y escrito por Eirc Siegel es una revisión del funcionamiento del machine learning y de cómo afecta a prácticamente cualquier persona en el día a día, ya sea de una manera o de otra. El libro trata las últimas técnicas en la materia hasta la fecha y se centra en casos de estudio. Siegel destaca la importancia de la predicción para el mundo de la empresa desde la irrupción del machine learning, ya que les permite adelantarse a cómo va a ser el comportamiento humano, lo que les permite optimizar su rendimiento.

Undestanding machine learning. From theory to algorithms

El machine learning es una disciplinas más importantes en la actualidad en el ámbito de las ciencias computacionales, de modo que es necesario para cualquier persona relacionada con ellas sumergirse en este mundo y dominarlo en la medida de lo posible. Este libro del año 2014 escrito por Shai Shalev-Shwartz y Shai Ben-David explica muy bien lo que hay detrás de las bambalinas del teatro del machine learning. Explican el cómo y los porqués de los algoritmos que están detrás de este aprendizaje con un lenguaje accesible para todo el mundo interesado, desde estudiantes a profesionales.

Machine learning control: taming nonlinear dynamics and turbulence

El libro publicado en 2016 escrito por Thomas Duriez, Steven L. Brunton y Bernd R. Noack es uno de los primeros acerca de una estrategia de control concreta aplicable a la turbulencia y otros sistemas no lineales. Es por lo tanto un libro especializado en machine learning para leyes de control no lineales óptimas. Hace un repaso por el tema en general de entrada para a continuación revisar diferentes métodos de la teoría de control lineal y seguir profundizando en ello en el resto del libro. Está muy bien documentado porque incluye testimonios de expertos mundiales en control de turbulencia y machine learning y además completa bien cada capítulo con ejercicios y material audiovisual de fácil acceso a través de Youtube.

Machine Learning. A probabilistic perspective

La cantidad de datos que se manejan en la actualidad requieren de procesos y métodos automatizados para su análisis y tratamiento, algo que es precisamente lo que proporciona esta disciplina. Éste es otro título ideal para introducirse en el machine learning, pero con otro punto de vista, más probabilístico. El estilo, de nuevo, es accesible independientemente del nivel del lector, siempre y cuando se hayan iniciado en la materia evidentemente, y destaca por la forma en la que acompaña a la teoría gracias a ejemplos concretos ilustrados a su vez con imágenes.

Machine Learning: a guide to current research

Este libro publicado en 2012 tiene un enfoque diferente de la materia ya que es una recopilación de artículos sobre investigaciones acerca del machine learning, de modo que facilita al lector obtener una visión propia de la materia mediante un acercamiento al mismo desde distintos puntos de vista reflejados en trabajos de investigación. Son un conjunto de 77 artículos asimilables que resumen el esfuerzo de la indagación actual en todos y cada uno de los campos que abarca el machine learning. Para que no sea difícil para el lector encontrar aquellos artículos que traten en detalle algún punto en concreto sobre el que esté interesado, el libro incluye un índice con los 77 artículos incluidos bien referenciados.

Estos 5 libros esenciales sobrre machine learning por el momentosolo pueden adquirirse en España en inglés porque no están traducidos, si bien pueden conseguirse de manera sencilla en cualquier tienda especializada en la venta de libros a través de internet. Evidentemente es una selección sobre un campo del que cada vez hay más bibliografía y de mejor calidad, por lo que bien podrían encontrarse en este ránking algunos títulos más. Esta recopilación trata de buscar la calidad de los títulos, su sentido práctico y también su variedad en lo que trata dentro de que todos los contenidos estén englobados dentro del ámbito del machine learning.

Si estás interesado en dedicarte profesionalmente al machine learning, te recomendamos que leas nuestro post titulado Salidas profesionales tras hacer un máster en inteligencia artificial.