کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python)

کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python) نوشته محمد عبدالهی، محمد راستگو و مهدی قلعه‌ حسنی که توسط نشر رزا منتشر شده، اثری جامع در حوزه‌ی هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی است. این کتاب به‌عنوان یک منبع آموزشی برای علاقه‌مندان و دانشجویان علوم کامپیوتر و داده، مفاهیم پایه و پیشرفته‌ی یادگیری ماشین را با محوریت زبان برنامه‌نویسی پایتون آموزش داده است. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python)

کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python) اثری آموزشی است که به‌صورت ساختارمند و مرحله‌به‌مرحله، مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را با تمرکز بر زبان پایتون شرح داده است. نویسندگان کتاب، محمد عبدالهی، محمد راستگو و مهدی قلعه‌ حسنی، با سابقه‌ی تدریس دانشگاهی، تلاش کرده‌اند تا مباحث را از پایه‌ترین مفاهیم مانند معرفی هوش مصنوعی و تاریخچه‌ی آن آغاز کنند و به‌تدریج به موضوعات تخصصی‌تر مانند یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق بپردازند. 

ساختار کتاب حاضر به‌گونه‌ای طراحی شده که هر فصل به یک موضوع کلیدی اختصاص یافته و مثال‌ها و تمرین‌های عملی متعددی برای درک بهتر مطالب ارائه شده است. علاوه‌بر مباحث نظری، کتاب به معرفی بسته‌های نرم‌افزاری مهم پایتون مانند NumPy و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌پردازد. این اثر نه‌تنها برای دانشجویان و پژوهشگران، بلکه برای علاقه‌مندان به ورود به دنیای یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی با پایتون نیز قابل‌استفاده است.

خلاصه کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python)

کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python) با مروری بر تاریخچه‌ی هوش مصنوعی و شکل‌گیری یادگیری ماشین آغاز می‌شود و به‌تدریج مفاهیم اصلی این حوزه را تشریح می‌کند. ابتدا، تفاوت میان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین توضیح داده شده و جایگاه یادگیری ماشین به‌عنوان مغز متفکر سیستم‌های هوشمند مورد بررسی قرار گرفته است، سپس انواع یادگیری در ماشین شامل یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق به‌تفصیل شرح داده شده‌اند. هریک از این رویکردها با مثال‌های ساده و کاربردی مانند دسته‌بندی ایمیل‌ها، خوشه‌بندی داده‌ها و آموزش از طریق آزمون و خطا برای عامل‌های یادگیرنده توضیح داده شده‌اند. در ادامه، کتاب به اهمیت داده و نقش آن در یادگیری ماشین می‌پردازد و مفاهیم پایه‌ای مانند انواع داده، دیتابیس‌ها، دیتاتایپ‌ها و نحوه‌ی پردازش داده‌ها را بررسی می‌کند. 

بخش‌هایی از کتاب به معرفی ابزارها و بسته‌های نرم‌افزاری پایتون اختصاص یافته است؛ به‌ویژه کتابخانه‌هایی مانند NumPy که برای کار با آرایه‌ها، ماتریس‌ها و انجام محاسبات عددی ضروری هستند. نویسندگان با ارائه‌ی مثال‌های کدنویسی، نحوه‌ی تعریف آرایه‌های چندبعدی، دسترسی به عناصر آرایه، انجام عملیات آماری و مرتب‌سازی داده‌ها را آموزش داده‌اند. در بخش‌های بعدی، کتاب به موضوعات پیشرفته‌تر مانند پیش‌پردازش داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها، کاهش ابعاد و الگوریتم‌های یادگیری با نظارت و بدون نظارت می‌پردازد؛ همچنین کاربردهای عملی یادگیری ماشین در حوزه‌هایی مانند شناسایی الگو، پردازش تصویر و متن، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری‌های تجاری نیز مطرح شده است. در مجموع، این کتاب تلاش کرده است تا با ارائه‌ی توضیحات نظری و تمرین‌های عملی، مخاطب را با فرایند کامل یادگیری ماشین و ابزارهای لازم برای پیاده‌سازی آن در پایتون آشنا کند.

چرا باید کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python) را بخوانیم؟

کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python) با تمرکز بر آموزش گام‌به‌گام یادگیری ماشین و پیاده‌سازی آن با پایتون، به مخاطب امکان می‌دهد تا مفاهیم پیچیده‌ی هوش مصنوعی را به‌صورت کاربردی و قابل‌لمس بیاموزد. از ویژگی‌های شاخص این اثر می‌توان به پوشش جامع مباحث پایه و پیشرفته، ارائه‌ی مثال‌های عملی و آموزش کار با کتابخانه‌های مهم پایتون اشاره کرد. خواندن این کتاب به علاقه‌مندان کمک می‌کند تا علاوه‌بر درک تئوری‌های یادگیری ماشین، مهارت لازم برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و تحلیل داده‌ها را نیز کسب کنند؛ همچنین آشنایی با ابزارهای روز و کاربردهای واقعی یادگیری ماشین در صنایع مختلف، از دیگر دستاوردهای مطالعه‌ی این کتاب است.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران حوزه‌ی علوم کامپیوتر، داده‌کاوی، آمار و مهندسی نرم‌افزار مناسب است؛ همچنین علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی پایتون که به‌دنبال ورود به دنیای هوش مصنوعی و تحلیل داده هستند، می‌توانند از این اثر بهره‌مند شوند. این کتاب برای کسانی که قصد دارند پروژه‌های عملی در زمینه‌ی یادگیری ماشین انجام دهند یا به‌دنبال درک بهتر الگوریتم‌ها و ابزارهای مرتبط هستند، گزینه‌ی مناسبی است.

بخشی از کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python)

«در راه رسیدن به ماشین هوشمند و از طریق زبان‌های برنامه‌نویسی سمبلیک علم هوش مصنوعی شکل گرفت. در سال ۱۹۵۶ گروهی از دانشمندان کامپیوتر در یک کارگاه آموزشی که توسط آی بی ام برگزار شد شرکت کردند. در این کارگاه در مورد روشی برای آنکه کامپیوتری ایجاد شود که استدلال انسانی را شبیه‌سازی کند بحث شد. این کنفرانس به عنوان تولد هوش مصنوعی شناخته شد. هوش مصنوعی دامنه تحقیقاتی است در علم کامپیوتر است که هدف ایجاد کامپیوتری را دنبال می‌کند که بتواند همانند یک انسان استدلال کند. به زبانی خیلی ساده هوش مصنوعی علم توسعه برنامه‌های کامپیوتری است که چیزی شبیه به هوش انسانی را به نمایش در می‌آورند. این مفهوم هدف را کاملاً مشخص می‌کند بدون آنکه وارد بحث هوشمندی بشویم که کار بسیار سخت می‌شود.»