8 کتاب یادگیری ماشین
برای یادگیری هر تکنولوژی باید در دورهها شرکت کنیم یا کتابهای مربوط به آن را مطالعه نماییم. این امر درباره ماشین لرنینگ نیز صادق است. از این رو در ادامه چند کتاب یادگیری ماشین را معرفی میکنیم. شما با مطالعه هر یک از کتابها میتوانید درباره تکنولوژی یادگیری ماشین اطلاعات بیشتری کسب کنید. ممکن است در ابتدا یادگیری ماشین سخت به نظر برسد. اما با مطالعه این کتابها میتوانید در این حوزه قدم بردارید. با تسط کامل بر روی این تکنولوژی می توانید به این حوز وارد شوید و کار کنید. با آمدن به آکادمی تخصصی هوش مصنوعی مهسا، مهارت های لازم برای شروع مسیر حرفه ای در این حوزه را به دست می آورید.
کتاب یادگیری ماشین: The Hundred-Page Machine Learning Book
کتاب یادگیری ماشین با عنوان The Hundred-Page Machine Learning Book نوشتهی “آندرهی کارپاتی” یک منبع مختصر و جامع در مورد مفاهیم اساسی یادگیری ماشین است. این کتاب به صورت خلاصه به مباحثی همچون تعریف مسائل یادگیری ماشین، الگوریتمهای یادگیری ماشین، ارزیابی مدلها و موارد دیگر می پردازد. این کتاب سعی دارد به خوانندگان مفاهیم پایهای در این زمینه را ارائه دهد. به دلیل مختصر بودن، برای کسانی مناسب است که میخواهند با مفاهیم اساسی ماشین لرنینگ آشنا شوند یا به عنوان یک مرجع سریع استفاده کنند.
این کتاب یک منبع آموزشی کوتاه و مختصر در زمینه ماشین لرنینگ است. و به صورت ساده و مختصر به مفاهیم و اصول اساسی این حوزه می پردازد. نویسنده این کتاب “آندرهی کارپاتی” است که با سبک خودش به توضیح مفاهیم پایهای مرتبط با ماشین لرنینگ پرداخته و تلاش دارد تا اصول اصلی را به یک شیوه قابل فهم و دسترسی برای عموم توضیح دهد.
کتاب در حدود ۱۰۰ صفحهای است، اما مباحث پیچیده را با کمک تصاویر، نمودارها و توضیحات کوتاه و واضح توضیح می دهد. از جمله مباحثی که در این کتاب بیان می شوند، میتوان به انواع الگوریتمهای ماشین لرنینگ، انتخاب مدل، ارزیابی مدلها، تکنیکهای کاهش ابعاد، واژگان و مفاهیم اساسی در ماشین لرنینگ و بسیاری موارد دیگر اشاره کرد. این کتاب برای کسانی مناسب است که میخواهند با مفاهیم اصولی ماشین لرنینگ آشنا شوند، اما زمان یا تجربه کافی برای مطالعه منابع جامع تر ندارند. به دلیل خلاصهتر بودن، میتواند به عنوان یک مقدمهای مفید به ماشین لرنینگ عملی و تجربی کمک کند.
کتاب یادگیری ماشین: Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications
کتاب یادگیری ماشین با عنوان “Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications” نوشته “توبی سیگارن” (Toby Segaran) یک منبع مشهور و معتبر در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در کاربردهای وب 2.0 است. این کتاب به شیوهای عملی به خوانندگان نشان میدهد چگونه با استفاده از تکنیکهای متنوع ماشین لرنینگ و تحلیل داده، برنامههای هوش مصنوعی را برای ایجاد برنامههای وب هوشمند ساخته و پیادهسازی کنند.
در این کتاب، مفاهیم و تکنیکهای مختلف از جمله دستهبندی، خوشهبندی، تحلیل مضمون، تخصیص نظرات و الگوریتمهای توصیهگری به شیوهای قابل فهم و با مثالهای واقعی آموزش داده میشوند. این کتاب به خوانندگان اجازه میدهد تا تجربههای عملی در ایجاد وبسایتهای هوشمند و ایجاد ارتباط با کاربران خود را به دست آورند.
محتوای کتاب به طور کلی شامل موارد زیر میشود:
- مقدمه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در وب 2.0: توضیح درباره اهمیت ایجاد برنامههای هوشمند در محیط وب 2.0 و معرفی مفاهیم اساسی هوش مصنوعی.
- دستهبندی محتوا: آموزش دستهبندی اطلاعات با استفاده از الگوریتمهای ماشین لرنینگ و مثالهای کاربردی
- خوشهبندی: توضیح در مورد روشهای خوشهبندی دادهها و کاربردهای آن در تحلیل دادهها
- تحلیل مضمون: توضیح درباره روشهای تحلیل مضمون متنی و استخراج اطلاعات از متنها
- تخصیص نظرات: تبیین روشهای تخصیص نظرات و ایجاد ارتباط با کاربران بر اساس علاقهها و نظرات آنها
- الگوریتمهای توصیهگری: آموزش الگوریتمهای توصیهگری که به کاربران پیشنهادهای مختصری ارائه میدهند.
این کتاب به دانشجویان، توسعهدهندگان و علاقهمندان به ماشین لرنینگ و تجزیه و تحلیل دادهها مناسب است و میتواند به عنوان یک منبع مفید برای ایجاد برنامههای هوشمند در محیط وب 2.0 عمل کند.
کتاب یادگیری ماشین: Machine Learning for Hackers: Case Studies and Algorithms to Get You Started
کتاب یادگیری ماشین “Machine Learning for Hackers: Case Studies and Algorithms to Get You Started” نوشته “درو کانوی” (Drew Conway) و “جان مایلز” (John Myles White) یک منبع مفید در زمینه یادگیری ماشین برای توسعهدهندگان و علاقهمندان به تجزیه و تحلیل داده و هوش مصنوعی است. این کتاب با رویکردی عملی و با استفاده از مطالب غنی از مطالب عملی و مطالب موردی، به خوانندگان آموزش میدهد چگونه از الگوریتمها و مطالب مورد مطالعه برای ایجاد مدلهای ماشین لرنینگ بهرهبرداری کنند.
در این کتاب، با توجه به مثالهای مختلف و مطالب عملی، بیان می شود که چگونه به روشهای مختلف ماشین لرنینگ نظیر دستهبندی، خوشهبندی، تحلیل مضمون و غیره، در مواقع مختلف واقعی پیشخوانی کنید. همچنین به صورت عملی آموزش می دهند که چگونه دادهها را پیشپردازش کنید و مدلهای ماشین لرنینگ را بسازید.
محتوای کتاب شامل موارد زیر است:
- مقدمه یادگیری ماشین: توضیح درباره اهمیت ماشین لرنینگ و کاربردهای آن در حوزههای مختلف
- پیشپردازش دادهها: توضیح درباره روشهای پیشپردازش دادهها به منظور آمادهسازی آنها برای استفاده در مدلهای یادگیری ماشین
- مثالهای کاربردی: ارائه مثالهای موردی از کاربردهای ماشین لرنینگ در زمینههای مختلف از جمله پیشبینی قیمتها، تحلیل مضمون و تشخیص نظرات
- الگوریتمهای ماشین لرنینگ: معرفی و توضیح الگوریتمهای مختلف ماشین لرنینگ به همراه مطالب عملی
- تحلیل داده و تجزیه و تحلیل مضمون: تبیین روشهای تحلیل داده و تشخیص الگوها و مضامین در دادهها
- پروژههای کاربردی: توضیح درباره پروژههای کاربردی و مثالهای توسعه داده شده با استفاده از یادگیری ماشین
این کتاب به خوانندگانی که علاقه به تجزیه و تحلیل دادهها و استفاده از ماشین لرنینگ برای حل مسائل عملی دارند، مناسب است. به دلیل رویکرد عملی و مطالب کاربردی، افراد مبتدی و متوسط نیز میتوانند از این کتاب بهرهبرداری کنند.
کتاب یادگیری ماشین: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction
کتاب یادگیری ماشین با عنوان The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction نوشته “تریور هستی” (Trevor Hastie)، “رابرت تیبشیرانی” (Robert Tibshirani) و “جرمی فریدمن” (Jerome Friedman) یک منبع بسیار مهم و جامع در زمینه یادگیری ماشین و آماری است. این کتاب به توصیف و تبیین مفاهیم پیچیده و اصول اساسی در حوزه ماشین لرنینگ و تحلیل داده میپردازد.
کتاب به طور کامل مباحث مرتبط با آمار و یادگیری ماشین را پوشش میدهد و به تفصیل به موضوعاتی نظیر دستهبندی، رگرسیون خطی، خوشهبندی، انتخاب ویژگی، تشخیص نمونههای نادر و غیره میپردازد. همچنین در این کتاب، تئوریهای آماری و تکنیکهای مورد استفاده در تحلیل داده و پیشبینی با استفاده از ماشین لرنینگ به دقت تشریح شدهاند.
محتوای اصلی کتاب به شرح زیر است:
- مقدمه یادگیری ماشین: توضیح درباره اهمیت و کاربردهای ماشین لرنینگ در تحلیل داده و پیشبینی.
- الگوریتمهای یادگیری ماشین: توضیح در مورد الگوریتمهای مختلف ماشین لرنینگ نظیر درخت تصمیم، سنجش مشخصهها، رگرسیون و غیره
- پیشپردازش دادهها: آموزش روشهای پیشپردازش دادهها به منظور آمادهسازی و تمیزکاری آنها برای استفاده در مدلهای یادگیری
- دستهبندی و تشخیص: توضیح درباره روشهای دستهبندی دادهها و تشخیص الگوها.
- رگرسیون و تخمین: آموزش روشهای رگرسیون( رگسیون خطی یا رگرسیون لجستیک ) و تخمین پارامترها به منظور پیشبینی مقادیر عددی
- خوشهبندی: تبیین روشهای خوشهبندی دادهها بر اساس شباهتها و ویژگیها
- تشخیص نمونههای نادر: بحث درباره تشخیص نمونههای کمیاب و خارج از الگو در دادهها
- انتخاب ویژگی: توضیح درباره روشهای انتخاب ویژگیها برای بهبود عملکرد مدلهای یادگیری
کتاب Pattern Recognition and Machine Learning
کتاب یادگیری ماشین با عنوان “Pattern Recognition and Machine Learning” نوشته “کریستوف بیشاپ (Christopher M. Bishop) یک منبع معتبر و جامع در زمینه تشخیص الگو و ماشین لرنینگ است. این کتاب به تبیین مفاهیم پایهای و پیچیده در زمینه تشخیص الگو، ماشین لرنینگ و اصول مربوط به آنها میپردازد.
کتاب به شیوهای منظم به بررسی مفاهیم و تکنیکهای مختلف ماشین لرنینگ، از جمله دستهبندی، خوشهبندی، تحلیل مضمون و رگرسیون میپردازد. همچنین به تبیین مباحث مرتبط با شبکه عصبی مصنوعی، ماشینهای بردار پشتیبانی، درخت تصمیم و غیره نیز میپردازد.
محتوای اصلی کتاب به شرح زیر است:
- مقدمه تشخیص الگو و ماشین لرنینگ: توضیح درباره اهمیت و کاربردهای تشخیص الگو و یادگیری ماشین
- مفاهیم پایهای آماری: معرفی مفاهیم آماری مرتبط با تشخیص الگو و یادگیری ماشین
- دستهبندی: تبیین روشهای دستهبندی دادهها به دستههای مختلف
- ماشینهای بردار پشتیبانی: توضیح درباره مباحث مرتبط با ماشینهای بردار پشتیبانی و کاربردهای آنها
- شبکههای عصبی: معرفی و توضیح روشهای شبکههای عصبی و کاربردهای آنها
- خوشهبندی: تبیین روشهای خوشهبندی دادهها بر اساس شباهتها و ویژگیها
- رگرسیون و تحلیل مضمون:** آموزش روشهای رگرسیون و تشخیص الگوها در دادهها
- ماشینهای گرافیکی و مدلهای گرافیکی مخفی: بحث درباره مدلهای احتمالی و کاربردهای آنها در یادگیری ماشین
کتاب Natural Language Processing with Python
کتاب یادگیری ماشین “Natural Language Processing with Python” نوشته “سرجیو فوگولین” (Sergio Fugulin) و “یکتان بیلکان” (Yektan Bilkan) یک منبع آموزشی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از زبان برنامهنویسی پایتون است. این کتاب به خوانندگان نشان میدهد که چگونه از ابزارها و تکنیکهای مختلف پایتون برای پردازش و تحلیل متون پردازش زبان طبیعی استفاده کنند.
کتاب به شیوهای کاربردی و با استفاده از مثالهای واقعی به موضوعات مختلف NLP میپردازد. از جمله تحلیل و پردازش متون، تجزیه و تحلیل ویژگیهای زبانی، استخراج اطلاعات، تحلیل عواطف و نظرات، تحلیل موجودیتها و غیره.
محتوای اصلی کتاب به شرح زیر است:
- مقدمه پردازش زبان طبیعی با پایتون: توضیح درباره اهمیت و کاربردهای پردازش زبان طبیعی و معرفی ابزارها و کتابخانههای مورد استفاده
- پیشپردازش متون: توضیح درباره مراحل پیشپردازش متون قبل از استفاده از تکنیکهای پردازش زبان طبیعی
- تجزیه و تحلیل ویژگیهای زبانی: آموزش روشهای تحلیل و استخراج ویژگیهای مختلف از متون
- استخراج اطلاعات: توضیح درباره استخراج اطلاعات مفهومی و علاقهمندیها از متون
- تحلیل عواطف و نظرات: بررسی روشها و تکنیکهای تحلیل عواطف و نظرات موجود در متون
- تحلیل موجودیتها: تبیین روشهای تحلیل موجودیتها و شناسایی اشیاء و افراد در متون
- تجزیه و تحلیل دستور زبان: توضیح درباره تحلیل دستور زبان در متون و تشخیص اجزای مختلف جملات
این کتاب به دانشجویان، توسعهدهندگان و افرادی که به تحلیل دادهها و پردازش زبان طبیعی با استفاده از پایتون علاقه دارند، مناسب است. این کتاب به عنوان یک راهنمای عملی و کاربردی در زمینه NLP با استفاده از پایتون شناخته میشود.
کتاب Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction
کتاب یادگیری ماشین با عنوان “Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction” نوشته “مایکل کولمن” (Michael Coleman) یک منبع آموزشی مناسب برای افرادی است که به تازگی با مفاهیم یادگیری ماشین آشنا شدهاند و اطلاعاتی در این زمینه ندارند. این کتاب با استفاده از زبان ساده و قابل فهم، به خوانندگان توضیح میدهد که ماشین لرنینگ چیست و چگونه کار میکند.
کتاب به شیوهای ساده و بدون استفاده از واژگان پیچیده به مفاهیم پایهای ماشین لرنینگ میپردازد. از جمله تفاوت بین ماشین لرنینگ و یادگیری عادی، مفاهیم مرتبط با دادهها و ویژگیها، الگوریتمهای پرکاربرد مانند درخت تصمیم، رگرسیون خطی و دستهبندی دادهها را به خوانندگان آموزش میدهد.
محتوای اصلی کتاب به شرح زیر است:
- مقدمه ماشین لرنینگ: توضیح درباره اهمیت ماشین لرنینگ و کاربردهای آن در دنیای امروز
- مفاهیم پایهای ماشین لرنینگ: توضیح درباره مفاهیم اولیه از جمله دادهها، ویژگیها و مدلها
- الگوریتمهای پرکاربرد: معرفی الگوریتمهای مهم ماشین لرنینگ و نحوه استفاده از آنها
- درخت تصمیم و رگرسیون خطی: تبیین روشهای درخت تصمیم و رگرسیون خطی به طور ساده و قابل فهم
- دستهبندی دادهها: توضیح درباره روشهای دستهبندی دادهها و تشخیص الگوها در آنها
این کتاب به افرادی که علاقه به آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین دارند، مناسب است. این کتاب با رویکردی ساده و بیپیچیده، به خوانندگان این امکان را میدهد تا به مفاهیم پایهای ماشین لرنینگ بازیابی کنند و با اصول اساسی این حوزه آشنا شوند.
کتاب Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
کتاب یادگیری ماشین “Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists” نوشته “آندریاس مولر” (Andreas Müller) و “سارا گودو” (Sarah Guido) یک منبع آموزشی محبوب در زمینه یادگیری ماشین برای دیتا ساینس است. این کتاب به توضیح مفاهیم پایهای و تکنیکهای ماشین لرنینگ با استفاده از زبان برنامهنویسی پایتون میپردازد.
با توجه به محتوای کتاب، این منبع آموزشی به صورت عملی به دانشجویان و علاقهمندان به ماشین لرنینگ، تکنیکهای تجزیه و تحلیل داده و تولید مدلهای پیشبینی میپردازد. از مفاهیم پایهای مانند پیشپردازش داده تا مباحث پیشرفتهتر ماشین لرنینگ، این کتاب راهنمایی کامل برای کسانی است که میخواهند از ابتدا با دنیای ماشین لرنینگ آشنا شوند.
محتوای اصلی کتاب به شرح زیر است:
- مقدمه ماشین لرنینگ: توضیح درباره اهمیت ماشین لرنینگ و کاربردهای آن در دنیای دیتا ساینس
- آمادهسازی داده: توضیح درباره مراحل پیشپردازش دادهها برای آمادهسازی آنها برای مدلسازی
- یادگیری نظارتشده: معرفی مفاهیم مرتبط با یادگیری نظارتشده و الگوریتمهای پرکاربرد مانند درخت تصمیم و رگرسیون خطی
- یادگیری بدون نظارت: توضیح درباره تکنیکهای خوشهبندی و تجزیه و تحلیل مضمون دادهها
- توانایی تخمینزننده: آموزش روشهای تخمین زننده و پیشبینی با استفاده از مدلهای یادگیری
این کتاب به دانشجویان، توسعهدهندگان و علاقهمندان به یادگیری ماشین با استفاده از پایتون، مناسب است. این کتاب به عنوان یک راهنمای جامع و عملی در زمینه ماشین لرنینگ با استفاده از پایتون شناخته میشود. آموزشهای کاربردی و پیشرفته هوش مصنوعی به زبان ساده و مفهوم دیتاساینس چیست منتظر شما در آکادمی تخصصی هوش مصنوعی مهسا هستند.
دیدگاهتان را بنویسید