月薪10W的人，才會收藏的深度學習最佳書單

陳正興 2020-07-07

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這里是 2020年最佳機器學習和深度學習書籍的名單：

《深度學習》
《探索深度學習》
《Python 深度學習》
《Scikit-Learn與TensorFLow機器學習實用指南》
《百頁機器學習》
《強化學習：導論（第二版）》
《深入強化學習實踐》
《從數(shù)據(jù)中學習》
《解釋為什么》
《機器學習秘籍》

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這本暢銷書第 2 版使用了兩個面向生產(chǎn)的 Python 框架 Scikit Learn 和 TensorFlow 2.0 幫助您直觀地理解構建智能系統(tǒng)的概念和工具。實踐者將學習一系列可以快速投入工作中使用的技術。第 1 部分使用 Scikit Learn 介紹基本的機器學習任務，例如簡單線性回歸。第 2 部分已經(jīng)有了顯著的更新，它使用了 Keras 和 TensorFlow 2.0，通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡的更先進的機器學習方法來指導讀者。通過每一章中的練習幫助您應用所學內(nèi)容，您所需要的只是開始編程的經(jīng)驗。

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這本書被廣泛認為是深度學習的“圣經(jīng)”。《深度學習》由全球知名的三位專家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠基性的經(jīng)典教材。

適合各類讀者閱讀，包括相關專業(yè)的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統(tǒng)計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際產(chǎn)品或平臺中應用的軟件工程師。

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探索深度學習教會你從頭開始建立深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡！經(jīng)驗豐富的深度學習專家 Andrew W. Trask 將向你展示了深度學習背后的科學，所以你可以自己摸索并訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的每一個細節(jié)。只使用 Python 及其數(shù)學支持庫 Numpy，就可以訓練自己的神經(jīng)網(wǎng)絡，將文本翻譯成不同的語言，甚至像莎士比亞一樣寫作！完成后，您將準備好掌握深度學習框架。

資源地址：
https://github.com/iamtrask/Grokking-Deep-Learning

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本書由Keras之父、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦·肖萊（Fran?ois Chollet）執(zhí)筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由于本書立足于人工智能的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書后，讀者將具備搭建自己的深度學習環(huán)境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力

這本書誕生于 LinkedIn 上的一個挑戰(zhàn)（Andriy 是一個有影響力的人）。他的書不需要太多的介紹：亞馬遜同類產(chǎn)品的暢銷書，可能還是這一主題的最好的書面知識總結。

如果說《深度學習》是深度學習領域的圣經(jīng)，那么這本書就是強化學習的圣經(jīng)。這是一個相當專業(yè)的讀物。我們的建議是在每一章結束后休息一下，把咖啡倒上，然后實際執(zhí)行算法。

資源：
https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction
https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning

強化學習（RL）與深度學習（DL）相結合的最新發(fā)展，使機器以類似人類的方式解決復雜問題取得了前所未有的進展。谷歌使用算法來玩和擊敗著名的 Atari 街機游戲，推動了該領域的突出，研究人員正在快速產(chǎn)生新的想法。

深入強化學習實踐是對最新 DL 工具及其局限性的全面指導。在將方法應用到實際環(huán)境之前，您將評估方法，包括交叉熵和策略梯度。同時使用 Atari 虛擬游戲集和家庭最喜愛的游戲，如 Connect 4。本書介紹了 RL 的基本知識，讓您了解如何編寫智能學習代理代碼，以完成一系列強大的實際任務。了解如何在“網(wǎng)格世界”環(huán)境中實施 Q-Learning，教你交易股票，并了解自然語言模型如何推動聊天機器人的繁榮。

資源：
https://github.com/PacktPublishing/Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On

如果你想開始學習機器學習的關鍵概念，那么你會喜歡這本書：簡單易懂，簡潔明了。這可能是繼吳恩達課程之后最好的學習資源！這是我第一本關于機器學習的書和課程。

“相關性不是因果關系?！边@句科學家們一個多世紀以來一直在唱的咒語，實際上已經(jīng)導致了對因果關系對話的禁止。今天，這個禁忌已經(jīng)消失了。Judea Pearl 及其同事發(fā)起的因果革命，突破了一個世紀的混亂，在堅實的科學基礎上確立了因果關系——因果關系的研究。他的工作解釋了我們?nèi)绾沃篮唵蔚氖虑?，比如是下雨還是讓人行道濕了的灑水器；以及如何回答棘手的問題，比如藥物是否治愈了疾病。Pearl的工作不僅使我們知道一件事是否會導致另一件事：它讓我們探索了現(xiàn)實世界和本來可能存在的世界。它向我們展示了人類思想的本質(zhì)和人工智能的關鍵。任何一個想了解的人都需要一本關于原因的書。