کتاب دستورالعمل های یادگیری ماشین با پایتون

کتاب الکترونیکی «دستورالعمل‌های یادگیری ماشین با پایتون» نوشتهٔ «کای گالاتین» و «کریس آلبون» با ترجمهٔ «فاطمه سادات لسانی» و «حبیب حیدری» را نشر دانشگاه صنعتی قم منتشر کرده است. این کتاب به‌عنوان راهنمایی جامع برای متخصصان داده و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین، مجموعه‌ای از راه‌حل‌های عملی و کدهای آماده را از مراحل ابتدایی پیش‌پردازش داده تا مباحث پیشرفتهٔ یادگیری عمیق ارائه می‌دهد. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب دستورالعمل های یادگیری ماشین با پایتون

«دستورالعمل‌های یادگیری ماشین با پایتون» اثری کاربردی در حوزهٔ علوم داده و یادگیری ماشین است که به‌صورت ناداستان و با ساختاری مبتنی بر حل مسئله تدوین شده است. این کتاب به‌جای تمرکز بر آموزش مفاهیم تئوریک، مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها و کدهای پایتون را برای حل چالش‌های رایج در پروژه‌های یادگیری ماشین گردآوری کرده است. هر فصل به یکی از مراحل کلیدی فرایند یادگیری ماشین می‌پردازد؛ از کار با آرایه‌ها و ماتریس‌ها، بارگیری و آماده‌سازی داده‌ها، مدیریت داده‌های عددی و رسته‌ای، تا مدل‌سازی، ارزیابی مدل، انتخاب مدل، و در نهایت یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی. ساختار کتاب به‌گونه‌ای است که هر دستورالعمل به‌صورت مستقل و با مثال‌های کد قابل اجرا ارائه شده و خواننده می‌تواند بسته به نیاز خود، به‌سرعت راه‌حل مناسب را بیابد و در پروژه‌های واقعی به‌کار گیرد. این اثر به‌ویژه برای کسانی طراحی شده که با مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین آشنا هستند و به‌دنبال مرجعی برای پیاده‌سازی عملی و سریع راه‌حل‌ها در محیط پایتون می‌گردند.

خلاصه کتاب دستورالعمل های یادگیری ماشین با پایتون

این کتاب با رویکردی مبتنی بر حل مسئله، بیش از ۲۰۰ دستورالعمل مستقل را برای رایج‌ترین وظایف یک دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین گردآوری کرده است. هر دستورالعمل شامل شرح مسئله، راه‌حل گام‌به‌گام و کد پایتون مربوطه است. موضوعات کتاب از ابتدایی‌ترین مراحل مانند ساخت و مدیریت آرایه‌ها و ماتریس‌ها با استفاده از کتابخانه‌هایی چون NumPy آغاز می‌شود و به بارگیری داده‌ها از منابع مختلف (فایل‌های CSV، اکسل، پایگاه داده، داده‌های ابری و بدون ساختار) می‌پردازد. در ادامه، فصل‌های مربوط به آماده‌سازی داده‌ها، پاک‌سازی، مدیریت داده‌های گمشده، تبدیل ویژگی‌ها، کدگذاری داده‌های رسته‌ای و عددی، و مدیریت داده‌های متنی و زمانی مطرح می‌شود. کتاب سپس به مدل‌سازی می‌رسد و دستورالعمل‌هایی برای ساخت مدل‌های پایه، ارزیابی مدل‌ها، انتخاب مدل بهینه، و بهبود عملکرد مدل‌ها ارائه می‌دهد. در بخش‌های پیشرفته‌تر، موضوعاتی مانند کاهش ابعاد، کار با داده‌های تصویری، خوشه‌بندی، و پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین (درخت تصمیم، جنگل تصادفی، نزدیک‌ترین همسایگی، ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق) به‌تفصیل بررسی شده است. در نهایت، کتاب به ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده و ارائهٔ مدل‌ها برای استفاده در محیط‌های مختلف می‌پردازد. هدف اصلی این اثر، ارائهٔ راه‌حل‌های سریع و قابل‌اجرا برای مسائل عملی یادگیری ماشین است تا متخصصان بتوانند بدون درگیرشدن با جزئیات تئوریک، مستقیماً به پیاده‌سازی و حل مسائل بپردازند.

چرا باید کتاب دستورالعمل های یادگیری ماشین با پایتون را بخوانیم؟

این کتاب برای کسانی که به‌دنبال راه‌حل‌های عملی و سریع برای مسائل یادگیری ماشین هستند، منبعی ارزشمند به‌شمار می‌آید. ساختار مبتنی بر دستورالعمل و ارائهٔ کدهای آماده، امکان استفادهٔ مستقیم در پروژه‌های واقعی را فراهم می‌کند. خواننده می‌تواند بدون نیاز به جست‌وجوی پراکنده در منابع مختلف، به‌سرعت راه‌حل مناسب را برای هر مرحله از فرایند یادگیری ماشین بیابد. علاوه‌براین، پوشش جامع موضوعات از پیش‌پردازش داده تا یادگیری عمیق، این کتاب را به مرجعی کاربردی برای متخصصان داده و برنامه‌نویسان پایتون تبدیل کرده است. همچنین، به‌روزرسانی کدها و مثال‌ها مطابق با آخرین نسخه‌های کتابخانه‌های پایتون، اطمینان از کارآمدی و به‌روز بودن راه‌حل‌ها را به همراه دارد.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین، برنامه‌نویسان پایتون و افرادی مناسب است که با مفاهیم پایهٔ یادگیری ماشین آشنایی دارند و به‌دنبال راه‌حل‌های عملی برای چالش‌های روزمرهٔ پروژه‌های داده‌محور هستند. همچنین برای کسانی که می‌خواهند کدهای آماده و قابل‌اجرا برای مسائل مختلف یادگیری ماشین در اختیار داشته باشند، گزینه‌ای مناسب است. این اثر برای مبتدیان یا کسانی که به‌دنبال آموزش مفاهیم پایه هستند، توصیه نمی‌شود.

بخشی از کتاب دستورالعمل های یادگیری ماشین با پایتون

«این کتاب بنا نیست به عنوان مجموعه‌ای برای آموزش دانش یادگیری ماشین برای دانش‌آموزان و دانشجویان مورد استفاده قرار گیرد. بلکه به عنوان آچاری برای حرفه‌ای‌ها است که بتوانند از کدهای کوچک و آماده برای حل مسائل عملی روزمره یک متخصص یادگیری ماشین استفاده کنند. به طور خاص، این کتاب یک رویکرد مبتنی بر مساله به یادگیری ماشین دارد. یعنی می‌خواهد یک مساله خاص رایج یادگیری ماشین را مطرح کرده و کد کوتاهی برای را‌حل آن ارائه دهد. این کتاب تقریبا ۲۰۰ راه‌حل مستقل برای رایج‌ترین وظایف یک دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین دارد که فرد می‌تواند از آن‌ها استفاده کند تا یک مدل یادگیری ماشین اجرا شود (در نسخه الکترونیک کتاب، شما می‌توانید کد را کپی و جایگذاری کرده و اجرا کنید). هدف نهایی این است که کتاب مرجعی برای افرادی باشد که سیستم‌های یادگیری ماشین واقعی را می‌سازند. به عنوان مثال، تصور کنید فردی یک فایل حاوی ۱۰۰۰ ویژگی رسته‌ای و عددی با داده‌های از دست رفته و بردارهای هدف رسته‌ای با کلاس‌های نامتوازن دارد و یک مدل قابل تفسیر می‌خواهد. انگیزه‌ی این کتاب ارائه‌ی دستورالعمل‌هایی برای کمک به فرد در یادگیری فرآیندهایی مانند: بارگیری یک فایل، استانداردسازی یک ویژگی، رمزگذاری دیکشنری ویژگی‌ها، درج مقادیر مفقود کلاس، کاهش ویژگی‌ها با استفاده از اجزای اصلی، انتخاب بهترین مدل‌ها با استفاده از جستجوی تصادفی، آموزش یک طبقه‌بند جنگل تصادفی و انتخاب ویژگی‌های تصادفی در جنگل‌های تصادفی است.»