### 14.4 Saran Buku Lanjutan

Penulis ingin memberikan beberapa rekomendasi bacaan pembelajaran mesin
selanjutnya (teoritis). Buku-buku berikut (diurutkan secara subjektif berdasarkan
kualitas konten dan kemudahan dimengerti):

1. _Deep Learning_ oleh Ian Goodfellow et al. [11]. Banyak yang mengganggap
buku ini sebagai “kitab” _deep learning_ modern. Buku ini juga mencakup
materi matematika dasar (e.g., aljabar linier) yang dibutuhkan untuk
mengerti _deep learning_.
2. _Neural Network Methods in Natural Language Processing_ oleh Goldberg
[1]. Buku ini ditujukan sebagai bahan transisi bagi peneliti bidang
pemrosesan bahasa alami untuk menggunakan metode _neural network_.
Apabila kamu tidak tertarik dengan pemrosesan bahasa alami, kamu bisa
membaca bab 1-5 pada buku ini sebagai pengenalan _neural network_.
3. _Pattern Recognition and Machine Learning_ oleh Bishop [8]. Menurut
penulis, banyak yang tahu buku ini karena dianggap sebagai “kitab”. Penjelasan
buku ini sangat matematis dan relatif berat untuk dimengerti.
Tetapi, kamu dapat menjadi _master_ apabila memahami seluruh materi
pada buku ini. Algoritma _machine learning_ yang disajikan juga relatif
lebih “klasik” dibanding rekomendasi pertama.
4. _Machine Learning_ oleh Tom Mitchel [4]. Buku ini memuat materimachine
_learning_ yang cukup “klasik”. Buku ini cocok sebagai materi pengenalan,
tapi relatif kurang dalam.
Sedikit tambahan pesan sponsor karena penulis berlatar belakang dari
bidang pemrosesan bahasa alami, penulis menya _rank_ an membaca buku-buku
(teoritis) berikut sebagai dasar pengetahuan pemrosesan bahasa alami (diurutkan
dari konten paling dasar):

```
1. _Foundations of Statistical Natural Language Processing_ oleh Christopher
D. Mannning dan Hinrich Schutze [64]. Buku ini dapat dideskripsikan
dengan satu kata,TOP. Buku ini memuat materi pemrosesan bahasa
alami dengan sudut pandang matematis, dapat dianggap sebagai _framework_ berpikir
yang modern.
2. _Speech and Language Processing_ oleh Daniel Jurafsky dan James H. Martin
[12]. Buku ini jauh lebih tebal dari buku pertama dan memuat materi
yang lebih luas. Penulis merekomendasikan buku ini untuk mengetahui
permasalahan-permasalahan pemrosesan bahasa alami.
3. _An introduction to Information Retrieval_ oleh Manning et al. [65]. Walaupun
berjududul _information retrieval_, penulis pertama kali mengenal konsep _embedding_ dari
buku ini. Buku ini ditulis dengan apik.
4. _Neural Network Methods in Natural Language Processing_ oleh Goldberg
[1]. Apabila kamu telah membaca buku-buku yang disebutkan sebelumnya,
kamu dapat membaca buku ini untuk transisi ke metode _neural_
_network_.
```

```
14.4 Saran Buku Lanjutan 225
```
Pada saat menulis buku ini, penulis berharap bisa menulis pada level diantara
buku Tom Mitchel [4] dan Bishop [8] yaitu cukup matematis, lumayan
mudah dipahami, dan lumayan dalam. Mudah-mudahan pembaca merasa tujuan
ini tercapai dan menikmati membaca buku ini. Sebagai kalimat penutup,
terimakasih sudah membaca sampai tahap ini.

