A Aprendizagem de máquina tem concedido poder incrível aos seres humanos. O poder de executar tarefas de forma automatizada, o poder de tornar nossas vidas confortáveis, o poder de melhorar as coisas continuamente, estudando as decisões em grande escala. E por isso apresentamos a você uma Bibliografia Machine Learning e Inteligência Artificial, uma lista com a seleção dos melhores livros sobre Machine Learning e IA.

Aqueles que já perceberam que Machine Learning e Inteligência Artificial estão transformando o mundo, estão buscando capacitação, pois sabem que em um futuro próximo (muito próximo), as máquinas estarão desempenhando funções hoje sob a responsabilidade de seres humanos e aqueles com habilidades para trabalhar com estas tecnologias estarão claramente em uma posição de destaque. E uma das melhores formas de se manter atualizado e aprender a programar as máquinas é através da aquisição de conhecimento.

Ahh sim, você é muito ocupado? Não tem tempo de ler livros? Eu entendo!

Quando Elon Musk, um dos homens mais ocupados do planeta, foi questionado sobre seu segredo do sucesso, ele respondeu: “Eu costumava ler livros. MUITOS”. Mais tarde, Kimbal Musk, o irmão de Elon disse: “Ele concluía a leitura de até dois livros em um dia”. Pense nisso!

Neste post, listamos os melhores livros sobre Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. Os livros não estão em ordem específica e nosso objetivo não é promover nenhum livro em particular, mas sim apresentar a você uma rica bibliografia disponível para quem busca conhecimento nas tecnologias que estão transformando o mundo!

Boa leitura!

Machine Learning	The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction
Pattern Recognition and Machine Learning	Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications
Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy	Combining Pattern Classifiers: Methods and Algorithms
Learning From Data	Machine Learning: A Probabilistic Perspective
Cost-Sensitive Machine Learning	Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics
Data Analysis and Approximate Models: Model Choice, Location-Scale, Analysis of Variance, Nonparametric Regression and Image Analysis	Data Clustering: Algorithms and Applications
Artificial Intelligence: A Modern Approach	Artificial Intelligence for Humans
Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp	Artificial Intelligence: A New Synthesis
The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind	Artificial Intelligence

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Equipe DSA