Pembelajaran mesin telah meledak dalam pentingnya selama dekade terakhir. Buku-buku ini mencakup teori ML klasik, pembelajaran mendalam, metode probabilistik, pembelajaran penguatan, dan karya terbaru tentang model fondasi dan LLM.

Buku Teks ML Dasar

Buku teks komprehensif yang mencakup luasnya pembelajaran mesin.

BukuPenulisTahunTingkatDeskripsi
Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin
Springer
Christopher M. Bishop2006AdvancedBuku teks ML Bayesian - perlakuan matematis yang ketat masih banyak digunakan dalam kursus pascasarjana lebih dari 15 tahun kemudian.
Elemen Pembelajaran Statistik
Edisi ke-2, Springer
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman2009AdvancedReferensi pembelajaran statistik definitif oleh fakultas statistik Stanford. Mencakup regresi, klasifikasi, pohon, SVM, boosting, dan lainnya. Tersedia secara gratis sebagai PDF.
Pengantar Pembelajaran Statistik
Edisi ke-2, Springer
Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jonathan Taylor2021Menengah'ESL tingkat pemula' - pengantar yang mudah diakses dengan kode R dan Python. Titik awal terbaik untuk ML.
Pembelajaran Mesin: Perspektif Probabilistik
Penerbit MIT
Kevin P. Murphy2012AdvancedPembahasan probabilistik terpadu tentang ML. Diperbarui dalam dua volume 2022-2023 sebagai 'Pembelajaran Mesin Probabilistik'.

Pembelajaran Mendalam

Jaringan saraf, arsitektur pembelajaran mendalam, dan metode modern.

BukuPenulisTahunTingkatDeskripsi
Pembelajaran Mendalam
Penerbit MIT
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville2016AdvancedBuku teks pembelajaran mendalam definitif oleh tiga pelopor, tersedia secara gratis secara online. Pembahasan komprehensif tentang teori dan praktik.
Menyelami Pembelajaran Mendalam
Cambridge University Press
Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola2023MenengahBuku teks interaktif dengan kode yang dapat dijalankan dalam berbagai kerangka kerja. Selalu diperbarui.
Pembelajaran Mendalam dengan Python
Edisi ke-2, Manning
François Chollet2021MenengahOleh pencipta Keras. Pengantar praktis dengan pembangunan intuisi yang sangat baik.

Pembelajaran Penguatan

Agen yang belajar dari interaksi dengan lingkungan.

BukuPenulisTahunTingkatDeskripsi
Pembelajaran Penguatan: Sebuah Pengantar
Edisi ke-2, Penerbit MIT
Richard S. Sutton, Andrew G. Barto2018Menengah-LanjutanBuku teks RL kanonik oleh pendiri bidang ini. PDF tersedia secara gratis.
Pembelajaran Penguatan Mendalam
Springer
Aske Plaat2022AdvancedPembahasan modern tentang RL mendalam dengan cakupan metode gaya AlphaGo.
Algoritma untuk Pembelajaran Penguatan
Morgan and Claypool
Csaba Szepesvari2010AdvancedPembahasan teoritis ringkas tentang algoritma RL.

ML Praktis dan Topik Khusus

Pembelajaran mesin terapan dan subdomain khusus.

BukuPenulisTahunTingkatDeskripsi
Praktik Pembelajaran Mesin dengan Scikit-Learn, Keras, dan TensorFlow
Edisi ke-3, O'Reilly
Aurélien Géron2022Pemula-MenengahBuku ML praktis yang paling populer. Mencakup scikit-learn, Keras, dan TensorFlow dengan contoh kode yang sangat baik.
Merancang Sistem Pembelajaran Mesin
O'Reilly
Chip Huyen2022MenengahDesain sistem ML untuk produksi termasuk jalur data, penyajian, dan pemantauan.
Pembelajaran Mesin Probabilistik: Sebuah Pengantar
Penerbit MIT
Kevin P. Murphy2022AdvancedBuku teks ML yang diperbarui oleh Murphy. Tersedia secara gratis sebagai PDF.

Topik Modern: LLM, Model Fondasi, Keamanan

Area penelitian terkini dan ML produksi.

BukuPenulisTahunTingkatDeskripsi
Pemrosesan Bahasa Alami dengan Transformers
O'Reilly
Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf2022MenengahPanduan praktis transformers dan LLM dari tim Hugging Face.
Rekayasa AI: Membangun Aplikasi dengan Model Fondasi
O'Reilly
Chip Huyen2024MenengahPanduan modern untuk membangun sistem produksi pada model fondasi.
Pembelajaran Mesin yang Dapat Diinterpretasikan
Online
Christoph Molnar2020MenengahBuku gratis tentang interpretabilitas dan penjelasan ML.