En aquest apartat, proporcionarem una llista de llibres recomanats que cobreixen diversos aspectes del Machine Learning, des dels conceptes bàsics fins a tècniques avançades. Aquests llibres són recursos valuosos per aprofundir en els coneixements adquirits durant el curs i per mantenir-se actualitzat en aquest camp en constant evolució.

Descripció: Aquest llibre és una introducció completa al camp del reconeixement de patrons i el Machine Learning. Cobreix una àmplia gamma de tècniques, incloent-hi models probabilístics, xarxes neuronals, i mètodes de clustering.

Punts clau:

• Models probabilístics
• Xarxes bayesianes
• Mètodes de clustering
• Xarxes neuronals

Nivell: Intermedi a avançat

Descripció: Aquest llibre ofereix una perspectiva probabilística del Machine Learning. És ideal per a aquells que volen comprendre els fonaments matemàtics i estadístics darrere dels algorismes de Machine Learning.

Punts clau:

• Fonaments de probabilitat
• Models gràfics
• Algorismes de Machine Learning
• Inferència bayesiana

Nivell: Intermedi a avançat

Descripció: Aquest llibre és una referència essencial per a aquells interessats en el Deep Learning. Cobreix des dels conceptes bàsics fins a les tècniques més avançades, incloent-hi xarxes neuronals convolucionals i xarxes generatives adversàries.

Punts clau:

• Xarxes neuronals
• Xarxes convolucionals
• Xarxes recurrents
• Xarxes generatives adversàries

Nivell: Intermedi a avançat

Descripció: Aquest llibre és ideal per a aquells que volen una introducció pràctica al Machine Learning. Utilitza les biblioteques Scikit-Learn, Keras, i TensorFlow per construir i entrenar models de Machine Learning.

Punts clau:

• Introducció pràctica al Machine Learning
• Ús de Scikit-Learn, Keras, i TensorFlow
• Exemples de codi i projectes pràctics

Nivell: Principiant a intermedi

Descripció: Aquest llibre és una referència clàssica en el camp del Machine Learning i l'estadística. Cobreix una àmplia gamma de tècniques, incloent-hi regressió, classificació, i mètodes no supervisats.

Punts clau:

• Regressió i classificació
• Mètodes no supervisats
• Mètodes de reducció de dimensionalitat
• Mètodes de selecció de variables

Nivell: Intermedi a avançat

Descripció: Aquest llibre és una introducció accessible al Machine Learning utilitzant Python. És ideal per a aquells que volen començar a construir models de Machine Learning amb la biblioteca Scikit-Learn.

Punts clau:

• Introducció al Machine Learning amb Python
• Ús de la biblioteca Scikit-Learn
• Exemples de codi i projectes pràctics

Nivell: Principiant a intermedi

Descripció: Aquest llibre ofereix una introducció al Machine Learning i la ciència de dades des d'una perspectiva empresarial. És ideal per a aquells que volen comprendre com aplicar tècniques de Machine Learning per resoldre problemes empresarials.

Punts clau:

• Aplicacions empresarials del Machine Learning
• Processos de ciència de dades
• Estudis de cas i exemples pràctics

Nivell: Principiant a intermedi

Descripció: Aquest llibre ofereix una introducció pràctica al Machine Learning amb Python. Cobreix una àmplia gamma de tècniques, incloent-hi xarxes neuronals i Deep Learning.

Punts clau:

• Introducció pràctica al Machine Learning amb Python
• Xarxes neuronals i Deep Learning
• Exemples de codi i projectes pràctics

Nivell: Principiant a intermedi

Aquests llibres proporcionen una base sòlida per a qualsevol persona interessada en el Machine Learning, des dels conceptes bàsics fins a les tècniques més avançades. Recomanem començar amb els llibres d'introducció si ets nou en el camp i progressar cap als llibres més avançats a mesura que adquireixis més coneixements i experiència.