Chcesz wejść w świat machine learningu, ale nie wiesz, od której książki zacząć? To całkiem zrozumiałe. Wybór materiałów do nauki jest dziś ogromny - od krótkich kursów i tutoriali po kilkusetstronicowe podręczniki. Problem w tym, że nie każda książka odpowiada na te same potrzeby.
 

Dwie pozycje szczególnie warte uwagi to „Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch” Auréliena Gérona oraz „Python. Machine learning i deep learning” Sebastiana Raschki i Vahida Mirjaliliego.
 

Obie książki pokazują, jak wykorzystać Pythona do budowania modeli uczenia maszynowego. Obie obejmują również tematykę deep learningu. Różnią się jednak zakresem, sposobem prowadzenia czytelnika oraz wykorzystywanymi narzędziami.
 

Jeśli zastanawiasz się, którą wybrać w 2026 roku, warto przyjrzeć się im nieco bliżej.

Machine learning - od czego zacząć?

Uczenie maszynowe jest dziś jednym z najważniejszych obszarów sztucznej inteligencji. Wykorzystuje się je między innymi do klasyfikowania danych, przewidywania wartości, rozpoznawania obrazów, analizy tekstu czy wykrywania nietypowych zachowań.
 

W najprostszym ujęciu model uczy się zależności na podstawie danych, a następnie wykorzystuje zdobytą wiedzę do pracy z nowymi przypadkami.
 

Brzmi prosto? W praktyce już niekoniecznie.
 

Dobry model to nie tylko odpowiednio wybrany algorytm. Trzeba jeszcze przygotować dane, wybrać właściwe cechy, podzielić zbiór na odpowiednie części, przeprowadzić trening i sprawdzić, czy model rzeczywiście dobrze radzi sobie z nowymi danymi.
 

Dlatego podstawy uczenia maszynowego obejmują znacznie więcej niż poznanie kilku popularnych algorytmów. Ważne są również takie pojęcia jak przeuczenie, walidacja, generalizacja, cechy czy etykiety.
 

I właśnie od tych fundamentów warto zacząć naukę.
 

Géron vs. Raschka - czym różnią się książki?

Na pierwszy rzut oka obie publikacje mogą wydawać się podobne. Python, machine learning, Scikit-Learn i deep learning. Gdy jednak spojrzymy na ich zawartość, różnice są wyraźniejsze.
 

„Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch” Auréliena Gérona to najnowsza z porównywanych książek. Wydanie ukazało się w 2026 roku i liczy 816 stron. Autor wykorzystuje Scikit-Learn oraz PyTorch, prowadząc czytelnika od podstaw uczenia maszynowego do bardziej zaawansowanych zagadnień.
 

„Python. Machine learning i deep learning” Sebastiana Raschki i Vahida Mirjaliliego ma 672 strony. Książka łączy klasyczne metody uczenia maszynowego z tematyką głębokiego uczenia, wykorzystując między innymi Scikit-Learn oraz TensorFlow 2.
 

To nie jest więc pojedynek „lepsza kontra gorsza”. Bardziej trafne będzie pytanie: która książka lepiej pasuje do Twojego sposobu nauki i planów?
 

Aurélien Géron - Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch

Okładka - Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch. Koncepcje, narzędzia i techniki umożliwiające konstruowanie inteligentnych systemów - Aurélien Géron

(druk)

123.38 zł 199.00 zł (-38%)

(119,40 zł najniższa cena z 30 dni)

Jeżeli szukasz obszernego przewodnika po machine learningu, propozycja Gérona jest bardzo mocnym kandydatem. Książka zaczyna od podstawowych pojęć i stopniowo przechodzi do kolejnych etapów budowania systemów uczenia maszynowego. Czytelnik poznaje między innymi rodzaje systemów uczenia, dane treningowe i testowe, cechy oraz etykiety. Nie brakuje również tematów, które mają ogromne znaczenie w praktyce - przeuczenia i niedouczenia modeli, walidacji czy przygotowania danych. To istotne, ponieważ rzeczywisty projekt ML rzadko zaczyna się od pytania: „który algorytm wybrać?”. Częściej zaczyna się od danych, które trzeba najpierw zrozumieć i odpowiednio przygotować.

 

Dla kogo jest książka Gérona?

Będzie dobrym wyborem dla osób, które:

  • znają podstawy Pythona i chcą rozpocząć naukę machine learningu,
  • chcą uporządkować podstawowe pojęcia uczenia maszynowego,
  • planują pracować ze Scikit-Learn,
  • chcą poznać PyTorch,
  • interesują się uczeniem głębokim,
  • szukają obszernego źródła wiedzy do nauki i pracy nad własnymi projektami.
     

Dużym atutem książki jest PyTorch. Jeśli planujesz rozwijać się w kierunku deep learningu i sztucznych sieci neuronowych, będzie to szczególnie interesujący element.
 

816 stron oznacza też, że nie jest to książka, którą trzeba przeczytać w całości w kilka dni. Można potraktować ją jako praktyczne kompendium i wracać do konkretnych tematów wtedy, gdy pojawią się w projekcie.
 

Sebastian Raschka i Vahid Mirjalili - Python. Machine learning i deep learning

Okładka - Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III - Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili

(druk)

92.38 zł 149.00 zł (-38%)

(89,40 zł najniższa cena z 30 dni)

Druga książka mocno stawia na połączenie teorii, Pythona i praktycznej implementacji. Autorzy omawiają między innymi uczenie nadzorowane i nienadzorowane, klasyfikację, regresję, przetwarzanie danych oraz budowanie modeli. Następnie przechodzą do deep learningu i sieci neuronowych. Takie podejście może być szczególnie wygodne dla osób, które najlepiej uczą się poprzez praktykę. Zamiast poznawać teorię w oderwaniu od kodu, można od razu zobaczyć, jak konkretne metody uczenia maszynowego wykorzystać w Pythonie. Książka korzysta ze Scikit-Learn oraz TensorFlow 2. Pozwala więc poznać zarówno klasyczne techniki uczenia maszynowego, jak i rozwiązania związane z głębokim uczeniem.

Dla kogo jest książka Raschki i Mirjaliliego?

To ciekawa propozycja dla osób, które:

Książka ma 672 strony, więc również oferuje szeroki zakres materiału, ale jest nieco bardziej kompaktowa niż propozycja Gérona.
 

Scikit-Learn, PyTorch czy TensorFlow - co wybrać?

To jedno z pytań, które naturalnie pojawia się przy porównywaniu obu książek.
 

Géron korzysta z PyTorch, natomiast Raschka i Mirjalili z TensorFlow 2. Oba frameworki są związane z budowaniem modeli deep learningowych.
 

Czy wybór biblioteki powinien decydować o wyborze książki? Niekoniecznie.
 

Technologie się zmieniają. API bibliotek również. Znacznie ważniejsze jest zrozumienie tego, jak działają modele uczenia maszynowego, jak przygotować dane i jak ocenić jakość rozwiązania.
 

Scikit-Learn pozostaje bardzo przydatny przy klasycznym machine learningu. Pozwala między innymi przygotowywać dane, trenować modele i porównywać ich wyniki.
 

PyTorch oraz TensorFlow pozwalają natomiast wejść głębiej w świat sieci neuronowych i deep learningu.
 

Jeżeli dopiero zaczynasz, nie musisz więc traktować wyboru frameworka jak decyzji na całą karierę. Znacznie ważniejsze jest zbudowanie solidnych podstaw.
 

Algorytmy uczenia maszynowego - czego naprawdę warto się nauczyć?

Regresja, klasyfikacja, drzewa decyzyjne, klasteryzacja, sieci neuronowe... Lista algorytmów uczenia maszynowego może szybko się wydłużyć.
 

Nie warto jednak podchodzić do nauki jak do listy słówek do zapamiętania.
 

Znacznie ważniejsze jest zrozumienie, jaki problem rozwiązuje dany algorytm i kiedy jego zastosowanie ma sens.
 

Jeśli chcemy przewidywać konkretną wartość, będziemy potrzebować innego podejścia niż w przypadku klasyfikowania obiektów. Jeszcze inaczej wygląda sytuacja, gdy chcemy znaleźć wzorce w danych bez gotowych etykiet.
 

Dlatego praktyczna wiedza o machine learningu obejmuje nie tylko działanie poszczególnych modeli, ale również umiejętność ich wyboru.
 

Warto zadawać sobie pytania:

  • Jaki problem chcę rozwiązać?
  • Jakie dane mam do dyspozycji?
  • Jak przygotować zbiór danych?
  • Który model będzie odpowiedni?
  • Jak zmierzyć jego skuteczność?
  • Czy model dobrze radzi sobie z nowymi danymi?
     

To właśnie te pytania prowadzą od teorii do praktyki.
 

Przetwarzanie danych - fundament machine learningu

W tutorialu proces często wygląda bardzo prosto:

dane → model → trening → wynik.
 

W praktyce pomiędzy tymi etapami może pojawić się sporo pracy.
 

Dane mogą zawierać brakujące wartości, duplikaty, błędne rekordy czy niepotrzebne cechy. Czasami trzeba je odpowiednio zakodować, przeskalować albo podzielić na zbiory treningowe i testowe.
 

Dlatego przetwarzanie danych jest jednym z fundamentów pracy z ML.
 

Co ciekawe, to właśnie ten etap może zająć sporą część pracy nad projektem. Sam model nie naprawi źle przygotowanego zbioru danych.
 

Dobre zrozumienie analizy i przygotowania danych pozwala natomiast świadomiej korzystać z kolejnych technik uczenia maszynowego.
 

Uczenie nadzorowane i inne metody uczenia

Jednym z podstawowych tematów, które trzeba zrozumieć, jest podział metod uczenia.
 

W uczeniu nadzorowanym model otrzymuje dane oraz oczekiwane odpowiedzi. Na tej podstawie może nauczyć się na przykład klasyfikować wiadomości albo przewidywać określoną wartość.
 

W uczeniu nienadzorowanym model szuka wzorców bez gotowych etykiet. Takie podejście może być przydatne między innymi przy grupowaniu danych.
 

Istnieje również uczenie przez wzmacnianie, w którym system uczy się na podstawie interakcji ze środowiskiem i otrzymywanych nagród.
 

Zrozumienie tych różnic pomaga później określić, jakie metody uczenia maszynowego można zastosować w konkretnym projekcie.
 

Uczenie głębokie i sztuczne sieci neuronowe

Deep learning, czyli uczenie głębokie, stał się jednym z najbardziej rozpoznawalnych obszarów sztucznej inteligencji.
 

Modele głębokiego uczenia wykorzystywane są między innymi do rozpoznawania obrazów, przetwarzania języka naturalnego, analizy dźwięku czy tworzenia systemów generatywnej AI.
 

Podstawą wielu takich rozwiązań są sztuczne sieci neuronowe, które dzięki wielu warstwom mogą uczyć się złożonych zależności w danych.
 

Warto jednak pamiętać, że deep learning nie zastępuje podstaw machine learningu.
 

Bez zrozumienia danych, treningu, walidacji, generalizacji czy przeuczenia trudno świadomie pracować z bardziej zaawansowanymi modelami.
 

Dlatego dobrym podejściem jest najpierw zbudowanie fundamentów, a dopiero później przejście do bardziej złożonych architektur.
 

Zastosowanie uczenia maszynowego w praktyce

Zakres zastosowania uczenia maszynowego jest bardzo szeroki.
 

Modele mogą wspierać prognozowanie popytu, segmentację klientów, analizę ryzyka czy wykrywanie anomalii. W cyberbezpieczeństwie mogą pomagać identyfikować nietypowe zachowania, a w marketingu analizować zachowania użytkowników.
 

Machine learning znajduje również zastosowanie w komputerowym widzeniu i przetwarzaniu języka naturalnego.
 

Niezależnie od branży schemat myślenia pozostaje podobny: trzeba dobrze zdefiniować problem, przygotować dane, wybrać odpowiedni model i sprawdzić, czy uzyskane wyniki rzeczywiście odpowiadają założeniom.
 

To właśnie dlatego praktyczna nauka machine learningu nie powinna ograniczać się do poznawania kolejnych bibliotek.
 

Którą książkę wybrać w 2026 roku?

Jeżeli chcesz szeroko poznać machine learning, zależy Ci na aktualnym wydaniu i chcesz pracować z PyTorch, bardzo dobrym wyborem będzie Géron.
 

To propozycja dla osoby, która chce potraktować uczenie maszynowe jako większą całość - od danych i podstawowych pojęć po bardziej zaawansowane techniki i deep learning.
 

Jeśli natomiast zależy Ci na praktycznej nauce machine learningu w Pythonie, chcesz dobrze poznać Scikit-Learn i interesuje Cię TensorFlow 2, warto sięgnąć po Raschkę i Mirjaliliego.
 

Wybierz Gérona, jeśli:

  • chcesz mieć obszerne źródło wiedzy o ML,
  • zależy Ci na wydaniu z 2026 roku,
  • interesuje Cię PyTorch,
  • planujesz rozwijać się w kierunku deep learningu,
  • chcesz wracać do książki również podczas pracy nad projektami.
     

Wybierz Raschkę i Mirjaliliego, jeśli:

Géron czy Raschka - podsumowanie

Która książka jest lepsza? Najuczciwsza odpowiedź brzmi: to zależy od tego, czego potrzebujesz.
 

Géron będzie szczególnie dobrym wyborem, jeśli szukasz aktualnego i szerokiego przewodnika po machine learningu oraz chcesz poznać PyTorch.
 

Raschka i Mirjalili sprawdzą się natomiast u osób, które chcą połączyć teorię z praktyczną pracą w Pythonie i poznać Scikit-Learn oraz TensorFlow 2.
 

Warto też pamiętać, że nauka machine learningu nie kończy się na przeczytaniu książki. Najwięcej można wynieść wtedy, gdy poznane pojęcia wykorzystuje się w praktyce - pracując z danymi, testując modele i sprawdzając, co faktycznie działa.
 

Dlatego niezależnie od wyboru książki warto mieć własny projekt, na którym można przećwiczyć poznane algorytmy uczenia maszynowego, techniki przetwarzania danych i modele głębokiego uczenia.
 

Jeśli chcesz wejść w świat ML w 2026 roku, zarówno Géron, jak i Raschka z Mirjalilim mogą być dobrym punktem wyjścia. Różnica polega przede wszystkim na tym, jaką ścieżkę chcesz obrać.