کتاب یادگیری ماشین با پایتون

معرفی کتاب یادگیری ماشین با پایتون

کتاب الکترونیکی «یادگیری ماشین با پایتون» (Machine Learning with Python) نوشتهٔ وحید رضایی‌تبار و زهرا احمدیان و منتشرشده توسط نشر مهر وطن، به آموزش مفاهیم برنامه‌نویسی پایتون و کاربرد آن در یادگیری ماشین می‌پردازد. این کتاب با رویکردی آموزشی و گام‌به‌گام، ابتدا مبانی زبان پایتون را معرفی می‌کند و سپس به سراغ مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین و پیاده‌سازی آن‌ها با پایتون می‌رود. نسخه الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب یادگیری ماشین با پایتون

این کتاب به عنوان یک منبع آموزشی برای علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی طراحی شده است. «یادگیری ماشین با پایتون» در دوره‌ای نوشته شده که زبان پایتون به یکی از ابزارهای اصلی در حوزهٔ داده‌کاوی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تبدیل شده است. نویسندگان تلاش کرده‌اند تا با ارائهٔ مثال‌های متعدد و توضیحات مرحله‌به‌مرحله، مخاطب را از سطح مقدماتی تا مباحث پیشرفته‌تر هدایت کنند. کتاب ابتدا به معرفی پایتون و ویژگی‌های آن می‌پردازد و سپس محیط‌های توسعه و ابزارهای موردنیاز مانند ژوپیتر نوت‌بوک و آناکوندا را معرفی می‌کند. پس از آن، مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی، ساختار داده‌ها، عملگرها و توابع در پایتون آموزش داده می‌شود. در ادامه، مباحث اصلی یادگیری ماشین شامل یادگیری با نظارت و بدون نظارت، پیش‌پردازش داده‌ها، مصورسازی و ارزیابی مدل‌ها مطرح می‌شود. این کتاب برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به ورود به دنیای یادگیری ماشین با پایتون مناسب است و به صورت کاربردی به آموزش مفاهیم می‌پردازد.

خلاصه کتاب یادگیری ماشین با پایتون

این کتاب با آموزش گام‌به‌گام زبان پایتون آغاز می‌شود و مفاهیم پایه‌ای مانند سینتکس، متغیرها، انواع داده، عملگرها، ساختارهای کنترلی و توابع را پوشش می‌دهد. سپس به معرفی ساختارهای داده‌ای مهم پایتون مانند لیست‌ها، دیکشنری‌ها، تاپل‌ها و مجموعه‌ها می‌پردازد و نحوهٔ استفاده از آن‌ها را با مثال‌های عملی توضیح می‌دهد. در بخش‌های بعدی، محیط‌های توسعه مانند ژوپیتر نوت‌بوک و آناکوندا معرفی می‌شوند تا مخاطب بتواند کدهای پایتون را به راحتی اجرا کند. در ادامه، کتاب وارد مباحث یادگیری ماشین می‌شود و ابتدا مفاهیم پایه‌ای مانند تعریف یادگیری ماشین، کاربردها و اهمیت آن را شرح می‌دهد. سپس به سراغ الگوریتم‌های یادگیری با نظارت (مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های ترکیبی) و یادگیری بدون نظارت (مانند خوشه‌بندی و کاهش ابعاد) می‌رود. هر الگوریتم با مثال‌های کدنویسی در پایتون و توضیح مراحل پیاده‌سازی همراه است. همچنین، مباحثی مانند پیش‌پردازش داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، ارزیابی مدل‌ها و اعتبارسنجی نیز به طور مفصل بررسی می‌شود. در نهایت، کتاب با ارائهٔ پروژه‌های عملی و تمرین‌های کاربردی، مخاطب را به پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در دنیای واقعی تشویق می‌کند.

چرا باید کتاب یادگیری ماشین با پایتون را خواند؟

این کتاب با تمرکز بر آموزش عملی و پروژه‌محور، به مخاطب کمک می‌کند تا علاوه بر یادگیری مفاهیم نظری، مهارت پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با زبان پایتون به دست آورد. مثال‌های متعدد و توضیحات مرحله‌به‌مرحله باعث می‌شود حتی کسانی که پیش‌زمینهٔ زیادی در برنامه‌نویسی ندارند نیز بتوانند مفاهیم را دنبال کنند. همچنین، معرفی ابزارهای کاربردی مانند ژوپیتر نوت‌بوک و آناکوندا، مسیر یادگیری را برای علاقه‌مندان به داده‌کاوی و هوش مصنوعی هموار می‌کند.

خواندن کتاب یادگیری ماشین با پایتون را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، علوم داده، هوش مصنوعی و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی پایتون مناسب است. همچنین برای کسانی که قصد ورود به حوزهٔ تحلیل داده و مدل‌سازی را دارند و به دنبال منبعی برای یادگیری عملی و پروژه‌محور هستند، گزینهٔ مناسبی به شمار می‌آید.

فهرست کتاب یادگیری ماشین با پایتون

- فصل اول: آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون معرفی سینتکس، متغیرها، انواع داده، عملگرها و ساختارهای کنترلی در پایتون.- فصل دوم: لیست‌ها، دیکشنری‌ها و تاپل‌ها آموزش ساختارهای داده‌ای اصلی پایتون و نحوهٔ استفاده از آن‌ها در برنامه‌نویسی.- فصل سوم: توابع و فضای نام تعریف توابع، پارامترها، فضای نام و دامنهٔ متغیرها.- فصل چهارم: محیط‌های توسعه و اجرای کد معرفی ژوپیتر نوت‌بوک، آناکوندا و نحوهٔ نصب و راه‌اندازی آن‌ها.- فصل پنجم: مصورسازی داده‌ها آموزش ابزارهای مصورسازی و نحوهٔ نمایش داده‌ها به صورت نمودارهای مختلف.- فصل ششم: پیش‌پردازش داده‌ها استانداردسازی، نرمال‌سازی، حذف داده‌های پرت، کاهش ابعاد و کدگذاری داده‌ها.- فصل هفتم: یادگیری ماشین با نظارت الگوریتم‌های رگرسیون، طبقه‌بندی، ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌های عصبی و روش‌های ترکیبی.- فصل هشتم: یادگیری ماشین بدون نظارت الگوریتم‌های خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و ارزیابی مدل‌های بدون نظارت.- فصل نهم: پروژه‌های عملی و تمرین‌ها پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی و تمرین‌های کاربردی برای تثبیت یادگیری.

بخشی از کتاب یادگیری ماشین با پایتون

«پایتون یکی از زبان‌های همه‌منظوره، شیءگرا، سطح بالا و مفسر است. این زبان در اواخر دههٔ ۱۹۸۰ توسط یک محقق هلندی ابداع شد. از ویژگی‌های این زبان به وجود کتابخانه‌های کاربردی می‌توان اشاره نمود که سبب می‌شوند برنامه‌نویسی با پایتون نیاز به صرف زمان زیاد برای کدنویسی بعضی بخش‌ها از پایه نداشته باشد. پایتون قدرت برنامه‌نویسی ماژولار را برای کاربران خود فراهم کرده است به این معنا که استفادهٔ دوباره از یک قطعه کد در برنامه‌های دیگر امکان‌پذیر باشد. این زبان برنامه‌نویسی به دلیل تعداد کلیدواژه‌های محدود و همچنین ساختار سادهٔ نگارشی آن سبب شده که یادگیری آن آسان شود. زبان برنامه‌نویسی پایتون رابط‌هایی را برای تمامی پایگاه داده‌های تجاری ارائه کرده است. همچنین می‌توان به خاصیت مقیاس‌پذیری آن اشاره کرد که پشتیبانی و ساختار بهتری را برای برنامه‌های با مقیاس بزرگ ارائه می‌دهد. می‌توان ماژول‌های سطح پایین را به مفسر پایتون اضافه کرد که به کاربر این امکان را می‌دهد که طبق نیاز خود آن‌ها را تنظیم کند تا کارایی بهتری را دریافت کند که به این ویژگی پایتون توسعه‌پذیری می‌گویند. این زبان برنامه‌نویسی طیف گسترده‌ای از کاربردها را دارد که می‌توان به برخی از آن‌ها اشاره نمود: ساخت برنامه‌ها در سازمان فضایی ناسا، موتور جستجوگر گوگل، تست سخت‌افزار، ساخت اپلیکیشن‌های تلفن همراه، ساخت بازی‌های رایانه‌ای، علم داده‌ها، هوش مصنوعی، توسعهٔ وب و رباتیک.»