کتاب Active Machine Learning with Python

حل چالش‌های پیچیده داده‌های بزرگ با یادگیری فعال و پایتون

آشنایی با یادگیری فعال در ماشین لرنینگ

کتاب یادگیری فعال با پایتون راهنمایی عملی برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین دقیق با استفاده از داده‌های محدود است. این کتاب به شما نشان می‌دهد چگونه با بهره‌گیری از تکنیک‌های یادگیری فعال (Active Learning) و ابزارهای قدرتمند پایتون، مدل‌هایی کارآمد و مقیاس‌پذیر با هزینه کمتر توسعه دهید.

چرا این کتاب را بخوانید؟

جمع‌آوری داده‌های حجیم برای مدل‌های یادگیری ماشین اغلب زمان‌بر، پرهزینه یا حتی غیرممکن است. یادگیری فعال راه‌حلی برای این چالش ارائه می‌دهد. این کتاب با آموزش تکنیک‌های کلیدی مانند سنتز پرس‌وجوهای عضویت، نمونه‌برداری مبتنی بر جریان و نمونه‌برداری مبتنی بر استخر، به شما کمک می‌کند تا با حداقل داده، مدل‌هایی دقیق بسازید. از مسائل رایج مانند عدم تعادل کلاس‌ها تا پدیده‌های پیچیده مانند تغییر مفهوم (Concept Drift)، این کتاب راهکارهایی عملی برای حل چالش‌های دنیای واقعی ارائه می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

بخش اول: مبانی یادگیری فعال

• مقدمه‌ای بر یادگیری فعال: درک مفاهیم اصلی و کاربردها.

• طراحی استراتژی‌های پرس‌وجو: انتخاب بهینه داده‌ها برای آموزش مدل.

• مدیریت انسان در حلقه: بهینه‌سازی همکاری انسان و ماشین در برچسب‌گذاری داده‌ها.

بخش دوم: کاربردهای عملی

• یادگیری فعال در بینایی کامپیوتری: استفاده در تحلیل تصاویر.

• یادگیری فعال در پردازش زبان طبیعی (NLP): بهبود مدل‌های زبانی.

• ارزیابی و بهبود کارایی: تحلیل عملکرد مدل‌های یادگیری فعال.

بخش سوم: تکنیک‌های پیشرفته و ابزارها

• یادگیری فعال عمیق: ترکیب با یادگیری عمیق برای نتایج بهتر.

• وظایف تخصصی: حل مسائل خاص با یادگیری فعال.

• ابزارها و بسته‌های نرم‌افزاری: معرفی بهترین ابزارهای یادگیری فعال.

کاربردهای عملی

این کتاب با مثال‌های عملی، شما را در ساخت مدل‌های یادگیری ماشین برای حوزه‌هایی مانند بینایی کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی توانمند می‌کند. با یادگیری چگونگی انتخاب داده‌های باکیفیت و بهینه‌سازی جریان‌های کاری، می‌توانید هزینه‌های برچسب‌گذاری داده را کاهش داده و سرعت توسعه مدل را افزایش دهید.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و رهبران تیم‌هایی که به دنبال بهینه‌سازی مدل‌های خود با داده‌های محدود هستند، ایده‌آل است. اگر می‌خواهید با رویکرد کیفیت بر کمیت، جریان‌های کاری یادگیری ماشین خود را بهبود دهید، این کتاب راهنمایی مناسب برای شماست. دانش پایه در یادگیری ماشین و پایتون کافی است.

درباره نویسنده

نویسنده با تخصص در یادگیری ماشین و یادگیری فعال، تکنیک‌های اثبات‌شده‌ای را برای کاهش وابستگی به داده‌های حجیم و افزایش کارایی مدل‌ها ارائه کرده است.