معرفی کتاب: اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون: تسلط بر عملکرد بالا، توضیح‌پذیری و موفقیت واقعی
راهنمای جامع برای ساخت مدل‌های ML و DL قابل تکرار و ایمن با پایتون و PyTorch
کتاب اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون یک راهنمای کامل برای پیمایش طیف وسیع یادگیری ماشین است، از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته. این کتاب فراتر از مبانی می‌رود و شما را با تخصص لازم برای ساخت مدل‌های قابل اعتماد و با عملکرد بالا برای کاربردهای صنعتی مجهز می‌کند. چه یک دانشمند داده، تحلیلگر، مهندس یادگیری ماشین یا توسعه‌دهنده پایتون باشید، این کتاب به شما کمک می‌کند تا سیستم‌های مدولار برای آماده‌سازی داده طراحی کنید، مدل‌ها را به‌طور دقیق آموزش دهید و آزمایش کنید، و آن‌ها را به‌طور یکپارچه در فناوری‌های بزرگ‌تر ادغام کنید.
با پل زدن بین تئوری و عمل، شما خواهید آموخت که چگونه عملکرد مدل را ارزیابی کنید، مشکلات را شناسایی و حل کنید، و از پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق و مدل‌سازی مولد با استفاده از PyTorch و scikit-learn بهره ببرید. سفر شما به توسعه مدل‌های با کیفیت بالا در عمل همچنین شامل مدل‌سازی علت و معلول، مدل‌سازی انسانی در حلقه و توضیح‌پذیری یادگیری ماشین خواهد شد. با مثال‌های عملی و توضیحات روشن، شما مهارت‌های لازم برای ارائه راه‌حل‌های تأثیرگذار در حوزه‌هایی مانند بهداشت و درمان، مالی و تجارت الکترونیک را توسعه خواهید داد.
چرا این کتاب ارزشمند است؟
این کتاب با ترکیب آموزش‌های گام‌به‌گام، مثال‌های عملی و تمرکز بر کاربردهای واقعی، به شما کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق قابل اعتماد بسازید. از بهبود کیفیت داده‌ها تا کاهش偏ی‌ها و افزایش توضیح‌پذیری، این کتاب ابزارهایی را ارائه می‌دهد که توسعه‌دهندگان را برای موفقیت در پروژه‌های صنعتی آماده می‌کند. با تمرکز بر SEO، این کتاب به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در رزومه‌تان برجسته کنید و در حوزه یادگیری ماشین پیشرو باشید.
ویژگی‌های کلیدی کتاب
بهبود عملکرد مدل‌ها: یادگیری چگونگی بهبود عملکرد مدل‌ها و حذف偏ی‌ها در یادگیری ماشین.
طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین: طراحی استراتژیک سیستم‌های یادگیری ماشین برای به حداقل رساندن احتمال شکست در تولید.
تکنیک‌های پیشرفته: کشف تکنیک‌های پیشرفته برای حل چالش‌های واقعی در یادگیری عمیق و مدل‌سازی مولد.
چرا باید این کتاب را بخوانید؟
یادگیری ماشین در حال تغییر شکل دادن به صنایع مختلف است و نیاز به مدل‌های قابل اعتماد و با عملکرد بالا بیش از پیش احساس می‌شود. این کتاب به شما کمک می‌کند تا از مفاهیم پایه به تکنیک‌های پیشرفته حرکت کنید و مدل‌های ML و DL را با پایتون و PyTorch توسعه دهید. برای مثال، تصور کنید که یک مدل یادگیری عمیق را برای کاربردهای بهداشتی بهینه می‌کنید یا偏ی‌ها را در سیستم‌های مالی کاهش می‌دهید. این کتاب با ارائه مثال‌های عملی و توضیحات روشن، شما را برای موفقیت در محیط‌های واقعی آماده می‌کند.
مزیت رقابتی:
با تسلط بر تکنیک‌های این کتاب، می‌توانید مدل‌های قابل تکرار، توضیح‌پذیر و ایمن بسازید، ریسک‌ها را کنترل کنید و در حوزه‌های بهداشت و درمان، مالی و تجارت الکترونیک راه‌حل‌های نوآورانه ارائه دهید. این کتاب به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در رزومه‌تان برجسته کنید و در پروژه‌های صنعتی پیشرو باشید.
محتوای کتاب: فصل به فصل
فصل اول: فراتر از اشکال‌زدایی کد
این فصل مفاهیم پایه اشکال‌زدایی در یادگیری ماشین را معرفی می‌کند و شما را با چرخه عمر مدل‌ها آشنا می‌کند.
فصل دوم: چرخه عمر یادگیری ماشین
این فصل چرخه عمر یادگیری ماشین را بررسی می‌کند، از آماده‌سازی داده تا استقرار مدل‌ها.
فصل سوم: اشکال‌زدایی به سمت AI مسئولانه
این فصل بر AI مسئولانه تمرکز دارد و تکنیک‌هایی برای کاهش偏ی‌ها و افزایش عدالت ارائه می‌دهد.
فصل چهارم: تشخیص مسائل عملکرد و کارایی در مدل‌های یادگیری ماشین
این فصل نحوه شناسایی مسائل عملکرد و کارایی در مدل‌ها را آموزش می‌دهد.
فصل پنجم: بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
این فصل تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از PyTorch و scikit-learn را پوشش می‌دهد.
فصل ششم: تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری در مدل‌سازی یادگیری ماشین
این فصل روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها را بررسی می‌کند تا درک بهتری از تصمیم‌گیری‌های مدل به دست آید.
فصل هفتم: کاهش بایاس و دستیابی به عدالت
این فصل به کاهش بایاس و دستیابی به عدالت در مدل‌های یادگیری ماشین می‌پردازد.
فصل هشتم: کنترل ریسک‌ها با استفاده از توسعه تست‌محور
این فصل توسعه تست‌محور را برای کنترل ریسک‌ها در پردازش داده و مدل‌سازی معرفی می‌کند.
فصل نهم: آزمایش و اشکال‌زدایی برای تولید
این فصل نحوه آزمایش و اشکال‌زدایی مدل‌ها برای محیط‌های تولیدی را توضیح می‌دهد.
فصل دهم: نسخه‌بندی و مدل‌سازی یادگیری ماشین قابل تکرار
این فصل تکنیک‌های نسخه‌بندی و مدل‌سازی قابل تکرار را پوشش می‌دهد.
فصل یازدهم: اجتناب و تشخیص رانش داده و مفهوم
این فصل به رانش داده و مفهوم می‌پردازد و راهکارهایی برای تشخیص و اجتناب از آن ارائه می‌دهد.
فصل دوازدهم: فراتر از اشکال‌زدایی ML با یادگیری عمیق
این فصل تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری عمیق را برای اشکال‌زدایی بررسی می‌کند.
فصل سیزدهم: تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق
این فصل تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق با PyTorch را آموزش می‌دهد.
فصل چهاردهم: مقدمه‌ای بر پیشرفت‌های اخیر در یادگیری ماشین
این فصل پیشرفت‌های اخیر در یادگیری ماشین مانند مدل‌سازی مولد را معرفی می‌کند.
فصل پانزدهم: همبستگی در مقابل علت و معلول
این فصل تفاوت همبستگی و علت و معلول را در مدل‌سازی بررسی می‌کند.
فصل شانزدهم: امنیت و حریم خصوصی در یادگیری ماشین
این فصل مسائل امنیت و حریم خصوصی در یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد.
فصل هفدهم: یادگیری ماشین انسانی در حلقه
این فصل مفهوم یادگیری ماشین انسانی در حلقه را برای بهبود مدل‌ها توضیح می‌دهد.
آنچه خواهید آموخت
بهبود کیفیت داده و حذف نقص‌های داده.
ارزیابی و بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین.
توسعه و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با PyTorch.
کاهش بایاس‌ها برای اطمینان از عدالت در مدل‌ها.
درک تکنیک‌های توضیح‌پذیری برای بهبود کیفیت مدل‌ها.
استفاده از توسعه تست‌محور برای بهبود پردازش داده و مدل‌سازی.
کاوش تکنیک‌ها برای آوردن مدل‌های قابل اعتماد به تولید.
کشف مزایای مدل‌سازی علت و معلول و انسانی در حلقه.
این کتاب برای چه کسانی است؟
این کتاب برای دانشمندان داده، تحلیلگران، مهندسان یادگیری ماشین، توسعه‌دهندگان پایتون و دانشجویان که می‌خواهند مدل‌های یادگیری ماشین قابل اعتماد، با عملکرد بالا و توضیح‌پذیر برای کاربردهای صنعتی متنوع بسازند، مناسبه. مهارت‌های پایه پایتون تمام چیزی است
نظرات کاربران