Programming Machine Learning

by Paolo Perrotta

You’ve decided to tackle machine learning — because you’re job hunting, embarking on a new project, or just think self-driving cars are cool. But where to start? It’s easy to be intimidated, even as a software developer. The good news is that it doesn’t have to be that hard. Master machine learning by writing code one line at a time, from simple learning programs all the way to a true deep learning system. Tackle the hard topics by breaking them down so they’re easier to understand, and build your confidence by getting your hands dirty.

Genres: Computer Science, Artificial Intelligence, Technology

300 pages, ebook

Published January 1, 2019

Reviews

[Shunichi Kanade]

This book was a really engaging & practical introduction to machine learning. I had taken a course on Machine Learning before and knew some of the theoretical concepts, but did not truly understand how to create a machine learning program. By actually implementing a simple machine learning model and improving it bit by bit, this book made it easier to remember & understand the concepts, configurations and models involved in machine learning.

[Juande · Rating 5 out of 5]

Wow! This was an amazing read with all the nuts and bolts explained from the ground up. The author did a pretty good job. If you want to step into machine learning from scratch, this is the book to go for. You won't regret it.

[Gal · Rating 5 out of 5]

This is a great resource to any programmer that wants to understand the principles of machine learning. The author writing is easy to understand and very enjoyable.

[Héctor Iván Patricio Moreno · Rating 5 out of 5]

En este libro se tratan bastante bien las bases de lo que actualmente se le conoce como Machine Learning, un conjunto de técnicas para aproximar funciones matemáticas a un conjunto de datos y aplicarlo a problemas que serían casi imposibles de resolver (o por lo menos impráctico) por los medios tradicionales de programación. Se empieza desde la parte más básica (regresiones lineales) y se termina en redes neuronales profundas, con todos los conceptos que conlleva entenderlas. También te ayuda a empezar con las herramientas que se necesitarán para que trabajes en ello tú mismo y puedas continuar aprendiendo o poniendo en práctica lo que aprendiste.

No es un libro básico en el sentido de que requieres saber programar bien y matemáticas para entenderlo y sacarle el mejor provecho.

Se explican los conceptos desde lo más básico, pero se requiere conocimiento de matemáticas para poder sacarle el mayor provecho al libro. Lo bueno es que el autor da las referencias necesarias para empaparse de los conceptos antes de meterse en la explicación profunda, aún así, creo que si no tienes idea de matemáticas, pasarás un mal rato.

Es increíble el avance que se ve en la introducción de conceptos y lo mejor es que todo se hace con código, para que puedas ir experimentando con lo que acabas de aprender. Esto te lleva a tener un entendimiento sólido e intuitivo de las cosas que se explican. Más allá de un muy buen libro técnico es un ejemplo de cómo deberían estar escritos todos los libros técnicos.

Finalmente, el autor tiene un muy buen sentido del humor que hace todo el libro divertido de leer. Lo recomiendo bastante a cualquier programador que quiera introducirse en el campo de Machine Learning.