کتاب آشنایی با وکا (WEKA) نرم افزار داده کاوی و یادگیری ماشین

معرفی کتاب آشنایی با وکا (WEKA) نرم افزار داده کاوی و یادگیری ماشین

کتاب الکترونیکی «آشنایی با وکا (۷۷۲/۸): نرم‌افزار داده‌کاوی و یادگیری ماشین» نوشتهٔ آرمان ری‌بد و منتشرشده توسط انتشارات طاهریان، به معرفی نرم‌افزار وکا و کاربردهای آن در حوزهٔ داده‌کاوی و یادگیری ماشین می‌پردازد. این کتاب برای دانشجویان و علاقه‌مندان به علوم داده، آمار و کامپیوتر نوشته شده و مفاهیم پایه و کاربردی را با تمرکز بر نرم‌افزار وکا توضیح می‌دهد. نسخه الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب آشنایی با وکا (WEKA) نرم افزار داده کاوی و یادگیری ماشین

این کتاب به عنوان راهنمایی برای آشنایی با نرم‌افزار وکا و مفاهیم داده‌کاوی و یادگیری ماشین تدوین شده است. اثر حاضر در دوره‌ای نوشته شده که رشد داده‌ها و اهمیت تحلیل آن‌ها در علوم مختلف به شدت افزایش یافته است. نویسنده تلاش کرده تا با زبانی آموزشی و با تکیه بر مثال‌های عملی، خواننده را با مراحل مختلف داده‌کاوی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و نحوهٔ پیاده‌سازی آن‌ها در نرم‌افزار وکا آشنا کند. کتاب به صورت گام‌به‌گام، از معرفی مفاهیم پایه تا اجرای الگوریتم‌ها و تحلیل نتایج، پیش می‌رود و در هر فصل به یکی از جنبه‌های کلیدی داده‌کاوی و یادگیری ماشین می‌پردازد. همچنین، به ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها و ارزیابی مدل‌ها توجه ویژه‌ای شده است. این کتاب برای کسانی که پیش‌زمینه‌ای در آمار و ریاضیات دارند، مناسب است و می‌تواند به عنوان منبعی برای آموزش عملی داده‌کاوی با وکا مورد استفاده قرار گیرد.

خلاصه کتاب آشنایی با وکا (WEKA) نرم افزار داده کاوی و یادگیری ماشین

این کتاب با معرفی مفاهیم پایهٔ داده‌کاوی و یادگیری ماشین آغاز می‌شود و سپس به تشریح مراحل آماده‌سازی داده‌ها، پاک‌سازی، انتخاب ویژگی‌ها و پیش‌پردازش می‌پردازد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، خوشه‌بندی و قواعد انجمنی، به طور مفصل توضیح داده شده‌اند. نویسنده نحوهٔ پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها را در نرم‌افزار وکا آموزش می‌دهد و مثال‌هایی از کاربرد آن‌ها در مسائل واقعی ارائه می‌کند. همچنین، روش‌های ارزیابی مدل‌ها، مانند دقت، یادآوری، ماتریس درهم‌ریختگی و منحنی ROC، به طور عملی بررسی شده‌اند. بخش‌هایی از کتاب به آموزش کار با محیط نرم‌افزار وکا، بارگذاری داده‌ها، اجرای الگوریتم‌ها و تفسیر خروجی‌ها اختصاص یافته است. در نهایت، کتاب به ابزارهای انتخاب ویژگی و مصورسازی داده‌ها می‌پردازد و راهکارهایی برای بهبود مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد.

چرا باید کتاب آشنایی با وکا (WEKA) نرم افزار داده کاوی و یادگیری ماشین را خواند؟

این کتاب با تمرکز بر آموزش عملی و کاربردی نرم‌افزار وکا، به خواننده امکان می‌دهد تا مفاهیم داده‌کاوی و یادگیری ماشین را نه فقط در سطح تئوری، بلکه در عمل و با استفاده از یک ابزار شناخته‌شده تجربه کند. توضیح گام‌به‌گام مراحل تحلیل داده، مثال‌های متنوع و آموزش نحوهٔ ارزیابی مدل‌ها، این اثر را به منبعی مناسب برای یادگیری و تمرین تبدیل کرده است. همچنین، پوشش الگوریتم‌های پرکاربرد و آموزش مصورسازی داده‌ها، به مخاطب کمک می‌کند تا در پروژه‌های واقعی از دانش خود بهره ببرد.

خواندن کتاب آشنایی با وکا (WEKA) نرم افزار داده کاوی و یادگیری ماشین را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران علوم داده، آمار، کامپیوتر و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین که قصد دارند با نرم‌افزار وکا کار کنند، مناسب است. همچنین برای کسانی که به دنبال یادگیری عملی داده‌کاوی و تحلیل داده‌های بزرگ هستند، کاربردی خواهد بود.

فهرست کتاب آشنایی با وکا (WEKA) نرم افزار داده کاوی و یادگیری ماشین

- فصل ۱: یادگیری ماشین، فرآیند خودکارسازی حل مسئله به معرفی مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین و داده‌کاوی، انواع یادگیری (نظارت‌شده و بدون نظارت) و مراحل آماده‌سازی داده‌ها می‌پردازد.- فصل ۲: الگوریتم‌های یادگیری ماشین الگوریتم‌های مهم یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، خوشه‌بندی و قواعد انجمنی را معرفی و نحوهٔ عملکرد آن‌ها را شرح می‌دهد.- فصل ۳: محیط کاری وکا و برگه‌های کاربردی محیط نرم‌افزار وکا، نحوهٔ بارگذاری داده‌ها، معرفی برگه‌های مختلف نرم‌افزار و امکانات آن را توضیح می‌دهد.- فصل ۴: پیش‌پردازش داده‌ها به روش‌های پاک‌سازی داده‌ها، حذف مقادیر گمشده، انتخاب ویژگی‌های مرتبط و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل می‌پردازد.- فصل ۵: دسته‌بندی الگوریتم‌های دسته‌بندی و نحوهٔ پیاده‌سازی آن‌ها در وکا، ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی و تحلیل نتایج را بررسی می‌کند.- فصل ۶: خوشه‌بندی روش‌های خوشه‌بندی، الگوریتم‌های مختلف و نحوهٔ اجرای آن‌ها در وکا و تفسیر نتایج خوشه‌بندی را آموزش می‌دهد.- فصل ۷: قواعد انجمنی الگوریتم‌های کشف قواعد انجمنی مانند آپریوری و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده‌های فروشگاهی و سایر داده‌های طبقه‌ای را شرح می‌دهد.

بخشی از کتاب آشنایی با وکا (WEKA) نرم افزار داده کاوی و یادگیری ماشین

«حتما در دنیای تکنولوژی با واژه‌های علم داده و داده‌کاوی برخورد کرده‌اید. این دو واژه امروزه به دو شاخه بسیار کاربردی از ترکیب علوم کامپیوتر و آمار اشاره دارند که قادر به تجزیه و تحلیل اطلاعات جمع‌آوری شده در حجم زیاد و خارج از الگوهای کلاسیک هستند. شاید بتوان علم داده را آمار مدرن نامید و آماردانان یا آمارشناسان را همان متخصصین داده در نظر گرفت که با برنامه‌نویسی کامپیوتری آشنایی داشته و می‌توانند از نرم‌افزارهای رایانه‌ای، الگو و مدل‌های آماری را در داده‌ها شناسایی و به کار گیرند. از طرفی، داده‌کاوی نیز علمی است که پس از گذر ترکیب‌های آماری و رایانه‌ای قادر است الگوهای پنهان داده‌ها را از منابع داده‌ای استخراج کند. بنابراین داده‌کاوی یک علم میان‌رشته‌ای محسوب می‌شود که متمرکز بر ابزارها، متدولوژی‌ها و تئوری‌های شناسایی الگوهای موجود در داده‌ها است. علل ظهور علم داده‌کاوی را می‌توان رشد انفجاری داده‌ها در دهه‌های اخیر دانست و از طرفی وابسته به قابلیت دستگاه‌های محاسباتی و نرم‌افزارهای پیشرفته‌ای است که امکان تحلیل این حجم از داده‌ها را فراهم می‌کنند. وکا یک نرم‌افزار آزاد است که به کاربران امکان می‌دهد داده‌های بزرگ را پیش‌پردازش کرده، الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین را اعمال و خروجی‌های مختلف را با هم مقایسه کنند. این نرم‌افزار کار با داده‌های بزرگ و به کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین را ساده و قابل دسترس کرده است.»