5 Rekomendasi Buku untuk Belajar Machine Learning, Mudah Dipahami!

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow ditulis oleh Aurélien Géron, seorang insinyur perangkat lunak dan konsultan machine learning yang telah bekerja di berbagai perusahaan teknologi besar seperti Google. Géron memiliki latar belakang kuat dalam data science dan rekayasa perangkat lunak, yang membuatnya sangat ahli dalam menyampaikan konsep machine learning secara praktis. Dalam bukunya, ia menggunakan contoh kasus nyata dan contoh kode untuk membantu pembaca memahami bagaimana menerapkan machine learning dalam proyek nyata.

Buku ini cocok untuk pemula dan pengembang yang ingin mempelajari machine learning dengan Python. Géron menjelaskan berbagai teknik, mulai dari regresi linear sederhana hingga jaringan saraf mendalam, dengan menggunakan framework Python populer seperti Scikit-Learn, Keras, dan TensorFlow. Banyak contoh kode dan latihan yang disertakan dalam buku ini membantu pembaca untuk langsung menerapkan apa yang telah dipelajari.

Pattern Recognition and Machine Learning ditulis oleh Christopher M. Bishop, seorang ahli di bidang machine learning dan penasihat di Microsoft Research. Bishop adalah salah satu tokoh terkemuka dalam bidang ini dan telah banyak berkontribusi pada perkembangan teori dan praktik machine learning. Buku ini pertama kali diterbitkan pada tahun 2006 dan telah menjadi referensi penting bagi banyak mahasiswa, peneliti, dan praktisi di bidang ini.

Buku ini memberikan panduan mendalam tentang pengenalan pattern recognition dan machine learning. Bishop menjelaskan berbagai konsep penting seperti probabilistic graphical models, Bayesian inference, dan deterministic inference methods. Buku ini juga dilengkapi dengan banyak latihan dan soal eksperimen yang membantu pembaca memahami materi dengan lebih baik. 

Machine Learning for Absolute Beginners ditulis oleh Oliver Theobald, seorang pengarang dan pengembang teknologi yang berfokus pada memudahkan konsep-konsep kompleks menjadi mudah dipahami. Theobald telah menulis beberapa buku populer yang membantu banyak orang memulai karier mereka di bidang teknologi dan machine learning. Dalam bukunya, ia menggunakan bahasa yang sederhana dan mudah dipahami untuk menjelaskan konsep-konsep dasar machine learning tanpa asumsi pengetahuan sebelumnya.

Buku ini sangat cocok bagi mereka yang baru memulai dan ingin memahami dasar-dasar machine learning. Isi buku ini mencakup pengenalan konsep fundamental machine learning, seperti supervised learning, unsupervised learning, data preprocessing, hingga algoritma dasar seperti regresi linear dan decision trees. Selain itu, buku ini juga menyediakan latihan dan kode yang dapat diunduh secara gratis, sehingga pembaca dapat langsung menerapkan apa yang telah dipelajari.

Machine Learning Yearning ditulis oleh Andrew Ng, salah satu tokoh terkenal di bidang machine learning dan AI. Andrew adalah pendiri Coursera dan juga mantan direktur di Google Brain serta Baidu Research. Buku ini berfokus pada pendekatan praktis untuk membangun sistem AI dengan cara yang efisien dan menghindari kesalahan-kesalahan umum yang sering dilakukan oleh para praktisi, terutama mereka yang masih baru di bidang ini.

Buku ini sangat bagus karena memberikan panduan praktis dan strategis yang dapat langsung diterapkan dalam proyek nyata. Andrew menjelaskan berbagai aspek penting dalam pengembangan sistem machine learning, termasuk bagaimana menyusun set latih dan uji, serta bagaimana mengatasi masalah ketika set latih tidak sesuai dengan set uji. Dengan pendekatan yang sistematis dan fokus pada praktik, buku ini sangat membantu pembaca untuk memahami bagaimana mengembangkan dan mengoptimalkan sistem machine learning mereka sendiri.

The Hundred-Page Machine Learning Book ditulis oleh Andriy Burkov, seorang ahli machine learning dengan pengalaman bertahun-tahun di industri dan penelitian. Burkov memiliki gelar Ph.D. dalam Artificial Intelligence dan telah berpengalaman lebih dari 20 tahun di bidang ini, termasuk memimpin tim pengembang machine learning di Gartner. Buku ini menjadi panduan yang efisien bagi mereka yang ingin mendapatkan gambaran menyeluruh tentang topik ini tanpa harus membaca ribuan halaman.

Dalam 100 halaman, Burkov mencakup berbagai pendekatan utama dalam machine learning, mulai dari regresi linear dan logistik hingga deep learning, boosting, dan random forests. Meskipun hanya terdiri dari 100 halaman, Burkov mampu menyajikan informasi yang padat dan relevan. Dengan pendekatan yang praktis dan fokus pada aplikasi nyata, buku ini sangat cocok bagi mereka yang ingin memulai belajar machine learning dengan cepat dan efektif.

Kelima buku di atas dirancang untuk memudahkan siapa pun, baik pemula maupun profesional, untuk mempelajari machine learning dengan cara yang efektif dan mudah dipahami. Kamu bisa belajar mulai dari konsep inti, algoritma, hingga aplikasinya dalam kehidupan nyata. Hanya dengan membaca buku diatas, kamu bisa memiliki fondasi dasar dalam dunia machine learning.