کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون

کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون نوشته‌ی آتیلا قشقایی و توسط موسسه فرهنگی هنری دیباگران تهران منتشر شده است. این اثر به‌طور ویژه برای دانشجویان و علاقه‌مندان به حوزه علم داده و یادگیری ماشین طراحی شده که با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنایی دارند و قصد دارند مفاهیم نظری و کاربردی این حوزه را به‌صورت یکپارچه و عملی در محیط پایتون فراگیرند. کتاب با تمرکز بر پیاده‌سازی کامل مفاهیم در پایتون، تلاش کرده است تا خلأ میان دانش نظری و اجرای پروژه‌های واقعی را پر کند. ساختار کتاب به گونه‌ای است که علاوه‌بر آموزش مفاهیم پایه‌ای آمار و داده‌کاوی، به معرفی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز می‌پردازد. نسخه‌ی 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 به قلم آتیلا قشقایی، به‌عنوان یک راهنمای 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. ساختار کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده که ابتدا به مفاهیم پایه‌ای آمار و داده‌کاوی می‌پردازد و سپس به سراغ الگوریتم‌های یادگیری ماشین و کاربردهای آن‌ها می‌رود. در بخش‌های ابتدایی، 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. کتاب با مثال‌های متعدد و کدهای پایتون، تلاش کرده است 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 با هدف آموزش مفاهیم کلیدی علم داده و یادگیری ماشین، ساختاری مرحله‌به‌مرحله دارد. 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 میانه 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. سپس به مفاهیم احتمال، قوانین اساسی آن و کاربردهایش در تحلیل داده پرداخته شده است. 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 بعد به‌صورت نظری و عملی بررسی شده‌اند. معیارهای ارزیابی مدل‌ها و کاربرد هر یک نیز به‌روشنی توضیح داده شده است. کتاب با مثال‌های واقعی و کدهای اجرایی در پایتون، تلاش کرده است تا خواننده را از مفاهیم پایه تا اجرای پروژه‌های واقعی در علم داده و یادگیری ماشین هدایت کند.

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

کتاب مباحث نظری علم داده و یادگیری ماشین در پایتون با تمرکز بر پیوند میان مفاهیم نظری و پیاده‌سازی عملی در محیط پایتون، فرصتی مناسب برای کسانی فراهم کرده است که می‌خواهند دانش خود را از سطح ابزارمحور به درک عمیق‌تر مفاهیم و کاربردها ارتقا دهند. ویژگی شاخص 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 ارائه کدهای پایتون برای هر بخش، باعث می‌شود یادگیری مفاهیم نه‌تنها تئوری بلکه عملی و ملموس باشد. این کتاب به‌ویژه برای کسانی که به دنبال درک عمیق‌تر و کاربردی‌تر از علم داده و یادگیری ماشین هستند، ارزشمند است.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

خواندن این کتاب به دانشجویان و علاقه‌مندان علم داده و یادگیری ماشین که با زبان پایتون آشنایی دارند و به‌دنبال درک مفاهیم نظری و کاربردی این حوزه هستند پیشنهاد می‌شود. همچنین به کسانی که می‌خواهند شکاف میان دانش ابزاری و اجرای پروژه‌های واقعی را پر کنند و به‌دنبال یادگیری یکپارچه مفاهیم آمار، داده‌کاوی و یادگیری ماشین در محیط پایتون هستند، توصیه می‌شود.