کتاب مبانی یادگیری ماشین

کتاب مبانی یادگیری ماشین نوشته‌ی مهیار مهری، افشین رستمی زاده و آمیت تالوالکار با ترجمه‌ی علی زهدی، اثری جامع و آموزشی در حوزه‌ی یادگیری ماشین است که توسط انتشارات شهید گمنام منتشر شده است. این کتاب به‌عنوان یک منبع درسی و مرجع پژوهشی برای دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های مرتبط با علوم داده، آمار و کامپیوتر تدوین شده و تلاش دارد مفاهیم نظری، ابزارهای تحلیلی و جنبه‌های کاربردی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با بیانی مختصر و تحلیلی ارائه کند. ساختار کتاب به گونه‌ای طراحی شده که هم برای مطالعه‌ی پیوسته و هم برای مراجعه به فصل‌های مستقل مناسب باشد. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب مبانی یادگیری ماشین

کتاب مبانی یادگیری ماشین با همکاری سه نویسنده و یک مترجم، به بررسی اصول و مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین می‌پردازد. این کتاب در دسته‌ی منابع دانشگاهی و پژوهشی قرار می‌گیرد و برای دانشجویان، اساتید و علاقه‌مندان به حوزه‌های علوم داده، آمار و یادگیری ماشین مناسب است. ساختار کتاب شامل فصل‌هایی است که برخی به‌صورت مستقل و برخی به‌هم پیوسته‌اند و موضوعاتی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، رتبه‌بندی، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و سناریوهای مختلف یادگیری را پوشش می‌دهد. همچنین، پیوست‌هایی درباره‌ی جبر خطی، بهینه‌سازی محدب، احتمال و نظریه اطلاعات در انتهای کتاب آمده است. در ویرایش دوم، فصل‌هایی درباره‌ی انتخاب مدل و مدل‌های آنتروپی افزوده شده و تصاویر و نمودارها نیز به‌روزرسانی شده‌اند. این کتاب با تمرکز بر اختصار و تحلیل مفاهیم، از مثال‌های متنوع و کاربردی بهره می‌برد و برخی موضوعات پیشرفته مانند مدل‌های گرافی و شبکه‌های عصبی را به دلیل حفظ اختصار کنار گذاشته است.

خلاصه کتاب مبانی یادگیری ماشین

کتاب مبانی یادگیری ماشین با هدف ارائه‌ی یک مقدمه‌ی جامع بر یادگیری ماشین، از تعریف و چیستی این حوزه آغاز کرده و به تدریج به سراغ مفاهیم و الگوریتم‌های کلیدی می‌رود. در ابتدا، یادگیری ماشین به‌عنوان مجموعه‌ای از روش‌های محاسباتی معرفی شده که با استفاده از داده‌های گذشته، عملکرد پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشند. سپس، انواع مسائل قابل حل با یادگیری ماشین مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، رتبه‌بندی، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد معرفی شده و کاربردهای عملی آن در حوزه‌هایی چون پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری، زیست‌شناسی محاسباتی و تشخیص تقلب بررسی می‌شود. در ادامه، کتاب به شرح مراحل یادگیری ماشین می‌پردازد: از جمع‌آوری داده‌های برچسب‌خورده، تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش، انتخاب ویژگی‌ها، آموزش مدل و تنظیم پارامترها تا ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از توابع زیان و سنجش تعمیم‌پذیری. سناریوهای مختلف یادگیری مانند یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت، نیمه‌نظارت‌شده، یادگیری آنلاین، تقویتی و فعال نیز به‌طور جداگانه توضیح داده شده‌اند. در بخش‌های بعدی، چارچوب‌های نظری یادگیری مانند مدل PAC (احتمالاً تقریباً صحیح) معرفی شده و مفاهیمی چون خطای تعمیم، خطای تجربی، پیچیدگی نمونه، مجموعه فرضیات و تضمین‌های نظری برای یادگیری الگوریتم‌ها مورد بحث قرار می‌گیرد. مثال‌هایی از یادگیری مفاهیم هندسی (مانند مستطیل‌های هم‌راستا با محور) و ترکیب‌های بولی، همراه با تحلیل پیچیدگی نمونه و کران‌های تعمیم، ارائه شده است. همچنین، کتاب به موضوعاتی مانند اصل تیغ اوکام، تعادل بین پیچیدگی مدل و اندازه نمونه، و نقش نویز و خطای بیز در یادگیری می‌پردازد. در مجموع، این اثر تلاش دارد تا با رویکردی تحلیلی و ساختارمند، خواننده را با مبانی نظری و عملی یادگیری ماشین آشنا کند.

چرا باید کتاب مبانی یادگیری ماشین را بخوانیم؟

این کتاب با ارائه‌ی مفاهیم پایه و چارچوب‌های نظری یادگیری ماشین، بستری مناسب برای درک عمیق‌تر الگوریتم‌ها و کاربردهای این حوزه فراهم کرده است. ساختار منظم و پوشش طیف وسیعی از موضوعات، از مسائل کلاسیک تا سناریوهای مدرن یادگیری، باعث شده تا هم برای آموزش دانشگاهی و هم برای پژوهش‌های تخصصی قابل استفاده باشد. وجود مثال‌های متنوع، تمرین‌ها و پیوست‌های کاربردی، امکان یادگیری تدریجی و تقویت مهارت‌های تحلیلی را فراهم می‌کند. همچنین، پرداختن به تضمین‌های نظری و تحلیل پیچیدگی نمونه‌ها، دیدگاهی دقیق‌تر نسبت به انتخاب مدل و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها ارائه می‌دهد.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

خواندن این کتاب به دانشجویان و پژوهشگران علوم داده، آمار، علوم کامپیوتر و رشته‌های مرتبط پیشنهاد می‌شود. همچنین، برای کسانی که به دنبال درک عمیق‌تر مفاهیم یادگیری ماشین، تحلیل الگوریتم‌ها و کاربردهای عملی آن هستند، مناسب است.

بخشی از کتاب مبانی یادگیری ماشین

«یادگیری ماشین به‌طور کلی به عنوان روش‌های محاسباتی که با استفاده از تجربه، عملکرد را بهبود می‌بخشند یا پیش‌بینی‌های دقیقی انجام می‌دهند، تعریف می‌شود. اینجا «تجربه» به اطلاعات گذشته‌ای گفته می‌شود که یادگیرنده در اختیار دارد و معمولاً به شکل داده‌های الکترونیکی جمع‌آوری و آماده تحلیل شده‌اند. این داده‌ها ممکن است شامل مجموعه‌های آموزشی دیجیتال با برچسب‌های انسانی یا اطلاعاتی باشند که از تعامل با محیط به دست آمده‌اند. به هر حال، کیفیت و حجم این داده‌ها مستقیماً روی دقت پیش‌بینی‌های یادگیرنده تأثیر می‌گذارد. یک نمونه از مسئله یادگیری این است که موضوع یک سند جدید و ناشناخته را با کمک تعداد کمی سند برچسب‌گذاری‌شده قبلی پیش‌بینی کنیم. بدیهی است که هرچه اندازه نمونه بزرگ‌تر باشد انجام این کار آسان‌تر خواهد بود. اما میزان دشواری مسئله نیز به کیفیت برچسب‌های اختصاص‌یافته به اسناد در نمونه بستگی دارد زیرا ممکن است همه برچسب‌ها صحیح نباشند و همچنین به تعداد موضوعات احتمالی نیز مرتبط است. یادگیری ماشین شامل طراحی الگوریتم‌هایی است که بتوانند پیش‌بینی‌های کارآمد و دقیقی ارائه دهند. همانند سایر حوزه‌های علوم کامپیوتر، معیارهای مهم برای ارزیابی این الگوریتم‌ها شامل پیچیدگی زمانی و فضایی آن‌ها است. با این حال، در یادگیری ماشین، مفهوم پیچیدگی نمونه نیز مطرح می‌شود که نشان‌دهنده اندازه نمونه‌ای است که برای یادگیری یک دسته از مفاهیم موردنیاز است. به‌طور کلی، تضمین‌های نظری یادگیری یک الگوریتم به پیچیدگی کلاس‌های مفهومی مورد بررسی و اندازه مجموعه آموزشی بستگی دارد.»