کتاب Machine Learning Algorithms in Depth

یادگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین از پایه: راهنمای جامع برای عیب‌یابی و بهبود عملکرد مدل‌ها

آیا می‌خواهید الگوریتم‌های یادگیری ماشین را از پایه درک کنید تا بتوانید مدل‌های خود را به‌طور مؤثر عیب‌یابی کرده و عملکرد آن‌ها را بهبود دهید؟ کتاب Machine Learning Algorithms in Depth نوشته وادیم اسمولیاکوف، یک راهنمای عمیق و عملی است که شما را از مبانی ریاضی تا پیاده‌سازی‌های عملی الگوریتم‌های یادگیری ماشین هدایت می‌کند. این کتاب با تمرکز ویژه بر الگوریتم‌های احتمالی، به شما کمک می‌کند تا اصول استنباط بیزی و یادگیری عمیق را درک کنید و پیاده‌سازی‌های پایتونی آن‌ها را در کاربردهای متنوعی مانند مالی، بینایی کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی (NLP) تجربه کنید. با خرید نسخه چاپی، یک کتاب الکترونیکی رایگان در فرمت‌های PDF و ePub از انتشارات Manning دریافت خواهید کرد.

این کتاب ده‌ها الگوریتم یادگیری ماشین را با جزئیات ریاضی و پیاده‌سازی‌های عملی در پایتون بررسی می‌کند، همراه با توضیحات کد و گرافیک‌های روشنگر. شما از پیاده‌سازی‌های جذابی مانند شبیه‌سازی قیمت سهام با مونت کارلو، تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی و جستجوی تصویر با شبکه‌های کانولوشنی ResNet بهره‌مند خواهید شد. این کتاب به‌ویژه برای متخصصان یادگیری ماشین که به دنبال درک عمیق‌تر و بهبود عملکرد مدل‌های خود هستند، ایده‌آل است.

ویژگی‌های کلیدی کتاب:

• درک مبانی استنباط بیزی و یادگیری عمیق

• پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی مانند مونت کارلو، استنباط واریانس میانگین-میدان و الگوریتم EM برای مدل‌های مارکوف مخفی

• یادگیری یادگیری نامتوازن، یادگیری فعال و یادگیری گروهی

• بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از بهینه‌سازی بیزی

• کاوش در ساختارهای داده و پارادایم‌های الگوریتمی یادگیری ماشین

• کاربردهایی مانند شبیه‌سازی قیمت سهام، خوشه‌بندی سهام و تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی

چرا این کتاب را انتخاب کنید؟

کتاب Machine Learning Algorithms in Depth یک منبع بی‌نظیر برای متخصصان یادگیری ماشین و علاقه‌مندان به داده‌کاوی است که می‌خواهند الگوریتم‌های یادگیری ماشین را از پایه درک کنند. این کتاب با رویکردی ریاضی و عملی، شما را از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته هدایت می‌کند. برخلاف کتاب‌های عمومی، این کتاب با تمرکز بر الگوریتم‌های احتمالی و ارائه پیاده‌سازی‌های پایتونی همراه با توضیحات دقیق، شما را برای عیب‌یابی و بهبود مدل‌ها آماده می‌کند.

مزایای کلیدی این کتاب:

• تمرکز عملی: پیاده‌سازی‌های پایتونی با توضیحات کد و گرافیک‌های روشنگر

• پوشش جامع: از الگوریتم‌های نظارتی تا یادگیری عمیق پیشرفته

• تخصص بیزی: تفسیر واضح الگوریتم‌های مونت کارلو و مدل‌های مارکوف

• دسترسی به eBook رایگان: PDF و ePub با خرید نسخه چاپی

• مناسب برای حرفه‌ای‌ها: ایده‌آل برای متخصصان با دانش پایه جبر خطی و احتمال

این کتاب با آموزش موضوعاتی مانند خوشه‌بندی، تشخیص ناهنجاری و بهینه‌سازی هایپرپارامترها، شما را برای حل مسائل پیچیده در دنیای واقعی آماده می‌کند. اگر می‌خواهید الگوریتم‌های یادگیری ماشین را به‌طور کامل مسلط شوید، این کتاب بهترین انتخاب برای شماست.

ویژگی‌های برجسته کتاب

مبانی الگوریتم‌های یادگیری ماشین

این کتاب اصول پایه ساختارهای داده و پارادایم‌های الگوریتمی یادگیری ماشین را توضیح می‌دهد.

شبیه‌سازی مونت کارلو

این کتاب پیاده‌سازی شبیه‌سازی قیمت سهام با مونت کارلو را برای کاربردهای مالی آموزش می‌دهد.

استنباط واریانس

این کتاب استفاده از استنباط واریانس میانگین-میدان را برای حذف نویز تصویر پوشش می‌دهد.

الگوریتم EM و مدل‌های مارکوف

این کتاب الگوریتم EM را برای مدل‌های مارکوف مخفی توضیح می‌دهد.

یادگیری نامتوازن و گروهی

این کتاب تکنیک‌های یادگیری نامتوازن، یادگیری فعال و یادگیری گروهی را برای بهبود مدل‌ها آموزش می‌دهد.

بهینه‌سازی بیزی

این کتاب نحوه استفاده از بهینه‌سازی بیزی برای تنظیم هایپرپارامترها را پوشش می‌دهد.

یادگیری عمیق و تشخیص ناهنجاری

این کتاب الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های کانولوشنی ResNet و خودرمزگذارهای واریانس را برای جستجوی تصویر و تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی معرفی می‌کند.

درباره نویسنده

وادیم اسمولیاکوف، دانشمند داده در تیم تحقیق و توسعه Enterprise & Security DI در مایکروسافت، با تجربه گسترده در یادگیری ماشین و الگوریتم‌های احتمالی، دانش خود را در این کتاب به اشتراک گذاشته است. او با ارائه توضیحات واضح و پیاده‌سازی‌های عملی، یادگیری را برای خوانندگان آسان کرده است.

درباره مخاطبان کتاب

کتاب Machine Learning Algorithms in Depth برای افراد زیر طراحی شده است:

• متخصصان یادگیری ماشین که می‌خواهند الگوریتم‌ها را از پایه درک کنند.

• دانشمندان داده که به دنبال عیب‌یابی و بهبود عملکرد مدل‌ها هستند.

• دانشجویان و محققان که می‌خواهند الگوریتم‌های احتمالی و یادگیری عمیق را کاوش کنند.

• حرفه‌ای‌های فناوری با دانش پایه در جبر خطی، احتمال و حساب دیفرانسیل.

این کتاب برای افرادی مناسب است که با مفاهیم اولیه جبر خطی، احتمال و حساب دیفرانسیل آشنا هستند. این کتاب برای سطوح متوسط تا پیشرفته طراحی شده است.

فهرست مطالب

این کتاب موضوعات کلیدی را برای تسلط بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین پوشش می‌دهد:

بخش اول: مبانی

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین: معرفی اصول اولیه

• زنجیره مارکوف مونت کارلو: شبیه‌سازی‌های مونت کارلو

• استنباط واریانس: تکنیک‌های استنباط احتمالی

• پیاده‌سازی نرم‌افزار: پیاده‌سازی‌های پایتونی

بخش دوم: یادگیری نظارتی

• الگوریتم‌های طبقه‌بندی: تکنیک‌های طبقه‌بندی

• الگوریتم‌های رگرسیون: مدل‌های رگرسیون

• الگوریتم‌های یادگیری نظارتی منتخب: یادگیری نامتوازن، فعال و گروهی

بخش سوم: یادگیری بدون نظارت

• الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت اساسی: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد

• الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت منتخب: خوشه‌بندی با فرآیند Dirichlet

بخش چهارم: یادگیری عمیق

• الگوریتم‌های یادگیری عمیق اساسی: اصول اولیه شبکه‌های عصبی

• الگوریتم‌های یادگیری عمیق پیشرفته: شبکه‌های کانولوشنی و خودرمزگذارهای واریانس

هر فصل با پیاده‌سازی‌های پایتونی و گرافیک‌های روشنگر پایان می‌یابد تا دانش شما را تثبیت کند.

نظرات خوانندگان

"این کتاب درک من از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را عمیق‌تر کرد!" - دانشمند داده
"پیاده‌سازی‌های پایتونی و توضیحات بیزی، مدل‌هایم را بهبود داد." - متخصص یادگیری ماشین
"مثال‌های عملی مانند تشخیص ناهنجاری، یادگیری را جذاب کرد." - دانشجوی علوم داده
"به‌عنوان یک حرفه‌ای، این کتاب بهترین مرجع برای الگوریتم‌های پیشرفته بود." - محقق

چرا این کتاب بهترین انتخاب برای یادگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین است؟

کتاب Machine Learning Algorithms in Depth با ارائه یک رویکرد ریاضی و عملی، شما را به یک متخصص در الگوریتم‌های یادگیری ماشین تبدیل می‌کند. این کتاب نه تنها مبانی مانند استنباط بیزی را آموزش می‌دهد، بلکه با تمرکز بر موضوعات پیشرفته مانند یادگیری عمیق و تشخیص ناهنجاری، شما را برای حل مسائل پیچیده آماده می‌کند. پیاده‌سازی‌های پایتونی و گرافیک‌های روشنگر، این کتاب را به منبعی بی‌نظیر برای متخصصان و دانشجویان تبدیل کرده است.

مزایای خرید این کتاب:

• یادگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین از پایه تا پیشرفته

• تسلط بر استنباط بیزی و یادگیری عمیق

• آموزش پیاده‌سازی‌های پایتونی با توضیحات دقیق

• دسترسی به eBook رایگان در فرمت‌های PDF و ePub

• مناسب برای متخصصان با دانش پایه در جبر خطی و احتمال

در مقایسه با دیگر کتاب‌های یادگیری ماشین، این کتاب با تمرکز خاص بر الگوریتم‌های احتمالی و ارائه پیاده‌سازی‌های عملی، یادگیری را آسان و کاربردی می‌کند. با مطالعه آن، می‌توانید مهارت‌های لازم برای موفقیت در علوم داده و یادگیری ماشین را به دست آورید.

خرید این کتاب

اگر آماده هستید تا الگوریتم‌های یادگیری ماشین را از پایه مسلط شوید و مدل‌های خود را بهبود دهید، همین حالا کتاب Machine Learning Algorithms in Depth را به سبد خرید خود اضافه کنید! این کتاب سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده حرفه‌ای شما و تسلط بر مهارت‌های یادگیری ماشین است.