کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python)

کتاب الکترونیکی «یادگیری ماشین با پایتون» نوشتهٔ محمد عبدالهی، محمد راستگو و مهدی قلعه‌حسنی اثری جامع در حوزهٔ هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی است که نشر رزا آن را منتشر کرده است. این کتاب به‌عنوان یک منبع آموزشی برای علاقه‌مندان و دانشجویان علوم کامپیوتر و داده، مفاهیم پایه و پیشرفتهٔ یادگیری ماشین را با محوریت زبان برنامه‌نویسی پایتون آموزش می‌دهد. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python)

«یادگیری ماشین با پایتون» اثری در قالب ناداستان آموزشی است که به‌صورت ساختارمند و مرحله‌به‌مرحله، مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را با تمرکز بر زبان پایتون شرح داده است. نویسندگان کتاب، با سابقهٔ تدریس دانشگاهی، تلاش کرده‌اند تا مباحث را از پایه‌ترین مفاهیم مانند معرفی هوش مصنوعی و تاریخچهٔ آن آغاز کنند و به تدریج به موضوعات تخصصی‌تر مانند یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق بپردازند. ساختار کتاب به گونه‌ای 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 قابل استفاده است.

خلاصه کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python)

کتاب «یادگیری ماشین با پایتون» با مروری بر تاریخچهٔ 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. هر یک 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 نحوهٔ 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 ارائهٔ مثال‌های کدنویسی، نحوهٔ 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 ارائهٔ 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؟

این کتاب با تمرکز بر آموزش گام‌به‌گام یادگیری ماشین و پیاده‌سازی آن با پایتون، به مخاطب امکان می‌دهد تا مفاهیم پیچیدهٔ هوش مصنوعی را به‌صورت کاربردی و قابل لمس بیاموزد. از ویژگی‌های شاخص این اثر می‌توان به پوشش جامع مباحث پایه و پیشرفته، ارائهٔ 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 مطالعهٔ این کتاب است.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران حوزهٔ 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. برای کسانی که قصد دارند پروژه‌های عملی در زمینهٔ یادگیری ماشین انجام دهند یا به دنبال درک بهتر الگوریتم‌ها و ابزارهای مرتبط هستند، این کتاب گزینهٔ مناسبی است.

بخشی از کتاب یادگیری ماشین با پایتون (Python)

«یادگیری ماشین با پایتون» «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 شود که استدلال انسانی را شبیه‌سازی کند بحث شد. این کنفرانس به عنوان تولد 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. بنابراین دو معیار هوش انسانی به این صورت تعیین و تعریف می‌شود: ‎٩‏ توانایی استدلال ‏*_ دانش مرتبط با یک موضوع ویژه ‏از دیدگاه کاربردی هدف اولیه هوش مصنوعی آن بود که کامپیوترها برای انسان‌ها کاراتر شده و به شکلی ساده در عملیات زیر به انسان یاری دهند: ‏* ایجاد برنامه‌هایی کامپیوتری که انسان را در تصمیم‌گیری نارق قشند: ‎٩‏ انسان را در جستجوهای هوشمند اطلاعات یاری دهند ‏۶ امکان ارتباط با کامپیوتر با زبان‌های طبیعی فراهم شود.»