کتاب یادگیری ماشین روی داده‌های جغرافیایی با استفاده از Python

کتاب یادگیری ماشین روی داده های جغرافیایی با استفاده از Python نوشته جوس کورستانجه است که امیر ستاری راد و سید رضا موسوی آن را ترجمه و تألیف کرده‌اند و انتشارات آتی نگر آن را منتشر کرده است. این کتاب می‌کوشد فاصله‌ی میان علوم داده و تحلیل مکانی را کم کند و نشان دهد داده‌های جغرافیایی فقط مجموعه‌ای از مختصات نیستند، بلکه با مسئله‌هایی مثل سیستم‌های مختصات، نوع داده، نقشه‌سازی و مدل‌سازی گره خورده‌اند. مسیر کتاب از مبانی پایتون شروع می‌شود و به طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و درون‌یابی روی داده‌های مکانی می‌رسد. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب یادگیری ماشین روی داده‌های جغرافیایی با استفاده از Python

کتاب یادگیری ماشین روی داده های جغرافیایی با استفاده از Python نوشته جوس کورستانجه به سراغ نقطه‌ی تلاقی ۲ حوزه می‌رود که معمولاً جدا از هم آموزش داده می‌شوند: تحلیل داده و جغرافیا. متن از همان ابتدا توضیح می‌دهد که داده‌های مکانی با داده‌های معمولی فرق دارند و همین تفاوت باعث می‌شود بسیاری از روش‌های رایج بدون توجه به مختصات، جهت، فاصله و نوع نمایش داده‌ها نتیجه‌ی دقیقی ندهند. نویسنده برای روشن‌کردن این تفاوت، از مفاهیم پایه‌ای مثل فضای اقلیدسی، مختصات دکارتی و قطبی، طول و عرض جغرافیایی و تفاوت شمال جغرافیایی، مغناطیسی و شبکه شروع کرده است تا خواننده پیش از ورود به مدل‌ها، منطق پشت داده‌های جغرافیایی را بشناسد.
کتاب یادگیری ماشین روی داده های جغرافیایی با استفاده از Python فقط به توضیح مفاهیم بسنده نمی‌کند و مسیر یادگیری را به‌صورت مرحله‌به‌مرحله از ابزار تا کاربرد پیش می‌برد. فصل‌های آغازین به پایه‌های زبان پایتون، انواع داده‌ها، متغیرها، شرط‌ها، حلقه‌ها و ساختارهای پرکاربرد اختصاص دارند و بعد از آن بحث به فرمت‌های استاندارد داده‌های جغرافیایی، سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی، نقشه‌سازی و تفاوت داده‌های برداری و پویشی می‌رسد. در ادامه، عملیات‌هایی مثل برش، تلاقی، بافر، تلفیق و اتصال مطرح می‌شوند تا زمینه برای بخش یادگیری ماشین آماده شود.
کتاب یادگیری ماشین روی داده های جغرافیایی با استفاده از Python در بخش‌های پایانی سراغ درون‌یابی، طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی می‌رود و نشان می‌دهد این روش‌ها وقتی روی داده‌های مکانی اجرا می‌شوند چه ملاحظه‌های ویژه‌ای دارند. فضای کلی اثر آموزشی و مسئله‌محور است و از خلال مثال‌ها و توضیح ابزارها، تصویری روشن از این موضوع می‌سازد که چرا کار با داده‌های جغرافیایی فقط یادگرفتن یک نرم‌افزار یا چند دستور کدنویسی نیست، بلکه نیاز به درک هم‌زمان منطق مکان، داده و مدل دارد.

خلاصه کتاب یادگیری ماشین روی داده‌های جغرافیایی با استفاده از Python

این کتاب از یک پرسش اصلی شروع می‌کند: وقتی داده‌ها به مکان وابسته‌اند، چطور باید آن‌ها را تحلیل کرد؟ پاسخ کتاب با آموزش مبانی پایتون و مفاهیم پایه‌ی داده‌های جغرافیایی آغاز می‌شود و سپس به معرفی انواع داده‌های مکانی، شیوه‌های نمایش آن‌ها روی نقشه و عملیات‌های رایج تحلیل مکانی می‌رسد. بعد از این مقدمات، متن وارد بخش یادگیری ماشین می‌شود و کاربرد روش‌هایی مثل درون‌یابی، طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی را در داده‌های جغرافیایی بررسی می‌کند. دغدغه‌ی اصلی اثر این است که نشان دهد مختصات، فاصله، جهت و ساختار مکانی داده‌ها می‌توانند نتیجه‌ی مدل‌سازی را تغییر دهند و به همین دلیل باید در تحلیل، جدی گرفته شوند.

چرا باید کتاب یادگیری ماشین روی داده‌های جغرافیایی با استفاده از Python را بخوانیم؟

دلایل خواندن یادگیری ماشین روی داده های جغرافیایی با استفاده از Python را می‌توان این‌طور خلاصه کرد:

• این کتاب پیوند میان مفاهیم جغرافیایی و ابزارهای یادگیری ماشین را به‌صورت روشن توضیح می‌دهد.
• خواننده با مطالعه‌ی آن می‌تواند تفاوت داده‌های مکانی با داده‌های معمولی را دقیق‌تر درک کند.
• کتاب از مبانی پایتون شروع می‌کند و بعد به سراغ کاربردهای تخصصی‌تر در تحلیل مکانی می‌رود.
• بخش‌های مربوط به سیستم مختصات، فرمت داده و نقشه‌سازی کمک می‌کنند خطاهای رایج در کار با داده‌های جغرافیایی بهتر شناخته شوند.
• فصل‌های درون‌یابی، طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی نشان می‌دهند مدل‌ها در بستر مکانی چه ملاحظه‌هایی دارند.
• این کتاب برای کسانی مفید است که می‌خواهند کدنویسی و تحلیل جغرافیایی را در یک مسیر واحد دنبال کنند.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

خواندن یادگیری ماشین روی داده های جغرافیایی با استفاده از Python به این گروه‌ها پیشنهاد می‌شود:

• دانشجویان و پژوهشگرانی که با داده‌های مکانی، نقشه و سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی سروکار دارند.
• خوانندگانی که می‌خواهند کاربرد پایتون را در تحلیل داده‌های جغرافیایی بهتر بشناسند.
• کسانی که به‌دنبال درک ارتباط میان یادگیری ماشین و مختصات، فاصله و ساختار مکانی داده‌ها هستند.
• فعالان حوزه‌ی GIS و سنجش از دور که می‌خواهند از ابزارهای کدنویسی در کنار تحلیل مکانی استفاده کنند.
• مخاطبانی که می‌خواهند از مبانی برنامه‌نویسی به‌سمت مدل‌های تحلیلی مثل طبقه‌بندی و رگرسیون حرکت کنند.