کتاب درآمدی بر الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین

کتاب الکترونیکی «درآمدی بر الگوریتم‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین» نوشتهٔ ژین‌شی یانگ و با ترجمهٔ مهدی غضنفری و عاطفه اسمعیل‌پور، توسط نشر دانشگاه تهران منتشر شده است. این اثر به‌عنوان یک منبع مقدماتی، مفاهیم پایه و الگوریتم‌های کلیدی در حوزه‌های داده‌کاوی، یادگیری ماشین و بهینه‌سازی را برای دانشجویان و علاقه‌مندان علوم داده و کامپیوتر ارائه می‌دهد. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب درآمدی بر الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین

این کتاب با تمرکز بر مفاهیم بنیادین و الگوریتم‌های اصلی داده‌کاوی و یادگیری ماشین، به‌عنوان یک ناداستان دانشگاهی و مرجع آموزشی تدوین شده است. «درآمدی بر الگوریتم‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین» نوشتهٔ ژین‌شی یانگ، ساختاری منسجم دارد و از مبانی ریاضی و بهینه‌سازی آغاز می‌کند. سپس به معرفی الگوریتم‌های مختلف، از جمله الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان، الگوریتم‌های تکاملی، روش‌های خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، رگرسیون و شبکه‌های عصبی می‌پردازد. کتاب با ارائهٔ مثال‌های متعدد و حل‌شده، تلاش کرده است تا مفاهیم را به‌صورت کاربردی و قابل فهم برای دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های علوم کامپیوتر، مهندسی، مدیریت و علوم داده بیان کند. ساختار کتاب به‌گونه‌ای است که ابتدا مفاهیم پایه و ریاضیاتی مورد نیاز را مرور می‌کند و سپس به سراغ الگوریتم‌ها و کاربردهای عملی آن‌ها در داده‌کاوی و یادگیری ماشین می‌رود. این اثر برای استفاده در دوره‌های دانشگاهی و همچنین به‌عنوان یک منبع خودآموز مناسب است و به خواننده کمک می‌کند تا درک جامعی از ارتباط میان داده‌کاوی، یادگیری ماشین و بهینه‌سازی به‌دست آورد.

خلاصه کتاب درآمدی بر الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین

این کتاب با هدف ارائهٔ یک دیدگاه جامع و مقدماتی به الگوریتم‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین تدوین شده است. نویسنده ابتدا با تعریف الگوریتم و بررسی ماهیت و انواع آن، خواننده را با مفاهیم پایه‌ای مانند الگوریتم‌های قطعی و احتمالی، جست‌وجوی محلی و سراسری و چالش‌های به‌کارگیری الگوریتم‌ها آشنا می‌کند. سپس به اهمیت بهینه‌سازی در مسائل واقعی و نقش آن در طراحی الگوریتم‌ها می‌پردازد و با مثال‌های ساده، مفاهیم بهینه‌سازی محدودیت‌دار و بدون محدودیت را توضیح می‌دهد. در ادامه، مبانی ریاضی مورد نیاز برای فهم الگوریتم‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین، از جمله توابع خطی و آفین، توابع محدب و مقعر، پیچیدگی محاسباتی، نرم‌ها و تنظیم‌گری، توزیع‌های احتمال و قواعد فازی مطرح می‌شود. کتاب با معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی، روش‌های مبتنی بر گرادیان و الگوریتم‌های تکاملی مانند الگوریتم ژنتیک، بهینه‌سازی ازدحام ذرات و الگوریتم‌های جمعی، به بررسی کاربرد این روش‌ها در یادگیری ماشین و داده‌کاوی می‌پردازد. در بخش‌های بعدی، الگوریتم‌های رگرسیون خطی و لجستیک، تحلیل مؤلفه‌های اصلی، خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی به‌تفصیل شرح داده می‌شوند. نویسنده تلاش کرده است تا با ارائهٔ مثال‌های حل‌شده و توضیح گام‌به‌گام، خواننده را با نحوهٔ پیاده‌سازی و کاربرد عملی این الگوریتم‌ها آشنا کند. در نهایت، کتاب به موضوعات پیشرفته‌تر مانند کلان‌داده، تنظیم فراپارامترها و نکات نرم‌افزاری مرتبط با پیاده‌سازی الگوریتم‌ها می‌پردازد. پیام اصلی کتاب، ایجاد درک پایه‌ای و کاربردی از الگوریتم‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین و ارتباط آن‌ها با بهینه‌سازی است.

چرا باید کتاب درآمدی بر الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین را بخوانیم؟

این کتاب با تمرکز بر مفاهیم کلیدی و الگوریتم‌های پایه، به خواننده امکان می‌دهد تا بدون نیاز به پیش‌زمینهٔ عمیق ریاضی، با اصول داده‌کاوی و یادگیری ماشین آشنا شود. ارائهٔ مثال‌های متعدد و حل‌شده، رویکرد گام‌به‌گام در توضیح الگوریتم‌ها و پوشش مباحث متنوع از بهینه‌سازی تا شبکه‌های عصبی، این اثر را به منبعی مناسب برای یادگیری و مرور مفاهیم اصلی این حوزه‌ها تبدیل کرده است. همچنین، کتاب به‌گونه‌ای تدوین شده که هم برای تدریس دانشگاهی و هم برای مطالعهٔ خودآموز قابل استفاده باشد و به خواننده کمک می‌کند تا ارتباط میان مفاهیم نظری و کاربردهای عملی را به‌خوبی درک کند.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های علوم کامپیوتر، مهندسی، مدیریت، علوم داده و علاقه‌مندان به حوزه‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین مناسب است. همچنین برای کسانی که به‌دنبال درک مفاهیم پایه و الگوریتم‌های اصلی این حوزه‌ها هستند و می‌خواهند دانش خود را در زمینهٔ تحلیل داده و هوش مصنوعی ارتقا دهند، توصیه می‌شود.

بخشی از کتاب درآمدی بر الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین

«امروزه دو حوزهٔ داده‌کاوی و یادگیری ماشین محبوبیت زیادی در میان دروس دانشگاهی و کاربردهای صنعتی پیدا کرده‌اند. این محبوبیت تا حدی ناشی از گسترش اینترنت و رسانه‌های اجتماعی است؛ زیرا روزانه حجم عظیمی از داده‌ها توسط آن‌ها تولید می‌شود که لزوماً درک چنین داده‌های بزرگی نیاز به تکنیک‌های پیچیده و هوشمند داده‌کاوی دارد. علاوه‌بر این، بسیاری از برنامه‌های کاربردی مانند تشخیص چهره و روباتیک به‌طور گسترده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند که منجر به افزایش معروفیت و محبوبیت هوش مصنوعی شده است. از یک منظر کلی‌تر، داده‌کاوی و یادگیری ماشین ارتباط نزدیکی با بهینه‌سازی دارند. از این گذشته در بسیاری از کاربردها باید هزینه‌ها، خطاها، مصرف انرژی و تأثیرات محیطی را به حداقل رسانده و در مقابل پایداری، اثربخشی و کارآیی را به حداکثر برسانیم. بد نیست بدانیم که بسیاری از مسائل در حوزهٔ داده‌کاوی و یادگیری ماشین به‌طور معمول به‌عنوان مسائل بهینه‌سازی فرموله می‌شوند، به‌گونه‌ای که بتوان آن‌ها را با الگوریتم‌های بهینه‌سازی حل کرد. بنابراین، تکنیک‌های بهینه‌سازی ارتباط خیلی نزدیکی با بسیاری از تکنیک‌ها در داده‌کاوی و یادگیری ماشین دارند.»