ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning
در جهانی که یادگیری ماشین به یکی از کلیدیترین فناوریها برای حل مسائل پیچیده تبدیل شده است، کتاب Machine Learning Recipes منبعی بینظیر برای توسعهدهندگان و دانشمندان داده است که میخواهند با استفاده از پایتون و کتابخانههای آن مانند pandas و scikit-learn، چالشهای یادگیری ماشین را بهصورت عملی حل کنند. این کتاب، که نسخه بهروزشده آن در سال ۲۰۲۵ منتشر شده است، با بیش از ۴۰۰ صفحه حاوی بیش از ۲۰۰ دستور خودکفا، شما را از بارگذاری دادهها به سمت آموزش مدلها، کاهش ابعاد، ارزیابی مدل و شبکههای عصبی با PyTorch هدایت میکند. هر دستور شامل کد قابل کپی و اجرا با مجموعه دادههای کوچک است که میتوانید آنها را برای پروژههای خود تطبیق دهید. اگر به یادگیری ماشین، پایتون، شبکههای عصبی یا تحلیل داده علاقهمند هستید، این کتاب راهنمایی ضروری است.
تصور کنید که بهعنوان یک توسعهدهنده پایتون، میخواهید یک مدل یادگیری ماشین برای تحلیل دادههای متنی یا تصویری بسازید. این کتاب با رویکردی دستورمحور، شما را از کار با بردارها و ماتریسها در NumPy شروع میکند و به سراغ بارگذاری داده از CSV، JSON و SQL، مدیریت دادههای عددی و دستهای، پردازش متن و تصویر، کاهش ابعاد، ارزیابی و انتخاب مدل، رگرسیون خطی و لجستیک، درختها و جنگلها، SVM، Naive Bayes، خوشهبندی و شبکههای عصبی با PyTorch میبرد. مثلاً، در فصل پردازش متن، دستورهایی برای تحلیل متون با NLP ارائه میشود، در حالی که فصل شبکههای عصبی نحوه ساخت مدلهای عمیق را آموزش میدهد. این کتاب با دستورهای آماده، توضیحات زمینهای و مثالهای عملی، شما را برای حل چالشهای یادگیری ماشین در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند یادگیری ماشین، پایتون، scikit-learn و شبکههای عصبی در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
یادگیری ماشین نیازمند ابزارها و تکنیکهای عملی برای تبدیل مفاهیم به راهحلهای واقعی است. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۷۰% پروژههای یادگیری ماشین به دلیل پیچیدگی در پیشپردازش داده یا انتخاب مدل با شکست مواجه میشوند. با ارائه دستورهای خودکفا و قابل اجرا، این چالشها را برطرف میکند. این کتاب، که برای توسعهدهندگانی با دانش پایه پایتون نوشته شده، بر ، ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۵/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای یادگیری ماشین عملی – دستورها فوقالعادهاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/MachineLearning)، کاربران آن را «منبع ضروری برای توسعهدهندگان پایتون» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «پوشش PyTorch و پردازش داده بینظیر است.» این کتاب، با محتوای هماهنگ با فناوریهای ۲۰۲۵، برای هر کسی که به دنبال حل مسائل یادگیری ماشین است، ایدهآل است.
این کتاب در ۲۳ فصل، با ساختاری دستورمحور از مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل شامل دستورهای قابل اجرا، توضیحات زمینهای و مجموعه دادههای کوچک است. موضوعات کلیدی شامل موارد زیر است:
کار با بردارها، ماتریسها و آرایهها در NumPy (فصل ۱): عملیات پایه با NumPy.
بارگذاری داده (فصل ۲): از CSV، JSON، SQL، پایگاه داده و ذخیرهسازی ابری.
مدیریت داده (فصل ۳): پاکسازی و آمادهسازی دادهها.
مدیریت دادههای عددی (فصل ۴): مقیاسبندی و نرمالسازی.
مدیریت دادههای دستهای (فصل ۵): کدگذاری و مدیریت دستهها.
مدیریت متن (فصل ۶): پردازش زبان طبیعی (NLP).
مدیریت تاریخ و زمان (فصل ۷): پردازش دادههای زمانی.
مدیریت تصاویر (فصل ۸): پیشپردازش تصاویر برای یادگیری ماشین.
کاهش ابعاد با استخراج ویژگی (فصل ۹): روشهای PCA و t-SNE.
کاهش ابعاد با انتخاب ویژگی (فصل ۱۰): انتخاب ویژگیهای بهینه.
ارزیابی مدل (فصل ۱۱): معیارهای دقت، F1 و ROC.
انتخاب مدل (فصل ۱۲): مقایسه و انتخاب بهترین مدل.
رگرسیون خطی (فصل ۱۳): مدلهای پیشبینی عددی.
درختها و جنگلها (فصل ۱۴): الگوریتمهای تصمیمگیری.
K-نزدیکترین همسایه (فصل ۱۵): مدلهای مبتنی بر فاصله.
رگرسیون لجستیک (فصل ۱۶): طبقهبندی دودویی.
ماشینهای بردار پشتیبان (SVM) (فصل ۱۷): طبقهبندی پیشرفته.
Naive Bayes (فصل ۱۸): مدلهای احتمالی.
خوشهبندی (فصل ۱۹): K-Means و خوشهبندی سلسلهمراتبی.
تنسورها با PyTorch (فصل ۲۰): کار با تنسورها برای یادگیری عمیق.
شبکههای عصبی (فصل ۲۱): ساخت و آموزش شبکههای عصبی.
شبکههای عصبی برای دادههای غیرساختاریافته (فصل ۲۲): پردازش متن و تصویر.
ذخیره، بارگذاری و ارائه مدلهای آموزشدیده (فصل ۲۳): استقرار مدلها.
Machine Learning Recipes با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
دستورمحور: بیش از ۲۰۰ دستور قابل کپی و اجرا.
عملگرا: مثالهای واقعی با مجموعه دادههای کوچک.
جامع: پوشش از پیشپردازش تا یادگیری عمیق.
مبتدیپسند: مناسب برای توسعهدهندگان با دانش پایه پایتون.
بهروز: هماهنگ با فناوریهای ۲۰۲۵ مانند PyTorch.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
توسعهدهندگان پایتون: برای حل مسائل یادگیری ماشین.
دانشمندان داده: برای یادگیری دستورهای عملی.
دانشجویان یادگیری ماشین: برای تمرینهای کاربردی.
تحلیلگران داده: برای پردازش دادههای پیچیده.
علاقهمندان به PyTorch: برای یادگیری عمیق.
دانش پایه پایتون: آشنایی با pandas و scikit-learn.
ابزارها: پایتون، NumPy، pandas، scikit-learn و PyTorch.
سیستم: کامپیوتر با قابلیت اجرای پایتون.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای یادگیری ماشین عملی – دستورها فوقالعاده.» در Reddit: «منبع ضروری برای توسعهدهندگان پایتون.» در Amazon: «PyTorch و پردازش داده بینظیر.»
با مطالعه، شما:
دادهها را از منابع مختلف بارگذاری و پاکسازی میکنید.
دادههای عددی، متنی و تصویری را برای مدلسازی آماده میکنید.
کاهش ابعاد را با استخراج و انتخاب ویژگی انجام میدهید.
مدلها را با معیارهای دقیق ارزیابی و انتخاب میکنید.
الگوریتمهای کلاسیک مانند رگرسیون و SVM را پیادهسازی میکنید.
شبکههای عصبی را با PyTorch برای دادههای غیرساختاریافته میسازید.
مدلها را ذخیره، بارگذاری و ارائه میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران