کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون

کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون نوشته آتیلا قشقایی، مفاهیم پایه‌ای آمار و داده‌کاوی را آموزش می‌دهد و به معرفی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در محیط پایتون می‌پردازد. کتاب، برای دانشجویان و علاقه‌مندانی طراحی شده که با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنایی دارند و قصد دارند مفاهیم نظری و کاربردی این حوزه‌ی را به‌ صورت یکپارچه و عملی در محیط پایتون فراگیرند، به همین خاطر با تمرکز بر پیاده‌سازی کامل مفاهیم در محیط پایتون، تلاش کرده تا خلأ میان دانش نظری و اجرای پروژه‌های واقعی را پر کند. موسسه فرهنگی هنری دیباگران تهران این راهنما را منتشر کرده است. نسخه الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون

کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون اثر آتیلا قشقایی، به‌ عنوان راهنمایی جامع برای درک مفاهیم بنیادین علم داده و یادگیری ماشین با تمرکز بر زبان پایتون تدوین شده است. این کتاب با رویکردی تک‌سکویی، تمامی مباحث را با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های مرتبط آموزش داده و از پراکندگی میان ابزارها و زبان‌های مختلف پرهیز کرده است. 

کتاب ابتدا به مفاهیم پایه‌ای آمار و داده‌کاوی می‌پردازد و سپس به سراغ الگوریتم‌های یادگیری ماشین و کاربردهای آن‌ها می‌رود. در بخش‌های ابتدایی کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون، خواننده با مفاهیمی مانند انواع داده‌ها، روش‌های خلاصه‌سازی، معیارهای مرکزی و پراکندگی، نمودارها و روش‌های بصری آشنا می‌شود. سپس مباحثی مانند تشخیص ناهنجاری، نمونه‌گیری، توزیع‌های آماری و آزمون‌های فرضیه مطرح می‌گردد. 

در ادامه، الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک، انواع یادگیری (تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی)، مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و کاهش بعد به‌تفصیل بررسی و پیاده‌سازی می‌شوند. آتیلا قشقایی با مثال‌های متعدد و کدهای پایتون، تلاش کرده تا مفاهیم را از سطح نظری به سطح عملی و کاربردی منتقل کند.

خلاصه کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون

کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون ابتدا به اهمیت داده‌ها و انواع آن‌ها (عدد، طبقه‌ای، باینری و ترتیبی) پرداخته و توضیح می‌دهد که چرا شناخت نوع داده برای تحلیل و مدل‌سازی اهمیت دارد. سپس مراحل اصلی یک پروژه علم داده شامل تعریف مسئله، جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش و خلاصه‌سازی داده‌ها را شرح می‌دهد. 

در بخش آمار، معیارهای مرکزی مانند میانگین، میانه، میانگین وزنی و پیراسته و همچنین معیارهای پراکندگی مانند واریانس، انحراف معیار، میانگین و میانه‌ی قدرمطلق انحراف به‌تفصیل معرفی شده‌اند. تفاوت‌ها و کاربردهای هر معیار با مثال‌های عملی و کدهای پایتون نشان داده شده است. در ادامه، روش‌های تشخیص ناهنجاری (نقطه‌ای، زمینه‌ای و جمعی) و ابزارهای بصری مانند نمودارهای جعبه‌ای، پراکندگی و هیستوگرام برای شناسایی داده‌های غیرعادی معرفی می‌شوند.

بخش‌های بعدی به توزیع‌های آماری (نرمال، چندجمله‌ای، دوجمله‌ای، پواسون و غیره)، آزمون‌های فرضیه و روش‌های نمونه‌گیری اختصاص یافته است. در بخش یادگیری ماشین، انواع یادگیری (تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی) و الگوریتم‌های مهمی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون چندگانه، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و مدل‌های کاهش بُعد به‌ صورت نظری و عملی بررسی شده‌اند.

چرا باید کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون را بخوانیم؟

ویژگی این کتاب، آموزش یکپارچه و گام‌به‌گام مفاهیم آمار، داده‌کاوی و یادگیری ماشین با مثال‌های قابل اجرا در پایتون است. همچنین، با پوشش کامل مراحل یک پروژه علم داده، از تعریف مسئله تا ارزیابی مدل، خواننده را برای مواجهه با مسائل واقعی آماده می‌کند. توضیح دقیق تفاوت معیارها، روش‌های خلاصه‌سازی و تشخیص ناهنجاری و ارائه‌ی کدهای پایتون برای هر بخش، باعث می‌شود یادگیری مفاهیم نه‌تنها تئوری بلکه عملی و ملموس باشد.

خواندن کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

خواندن کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون به دانشجویان و علاقه‌مندان علم داده و یادگیری ماشین که با زبان پایتون آشنایی دارند و به‌ دنبال درک مفاهیم نظری و کاربردی این حوزه هستند، پیشنهاد می‌شود.