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.
Learn techniques for building and improving machine learning models, from data preparation to model tuning, evaluation, and working with big data
کتاب Machine Learning with R از معتبرترین و عملیترین منابع یادگیری یادگیری ماشین با زبان R است که توسط Brett Lantz نوشته شده؛ فردی که سالها تجربه تدریس و کار در حوزه Data Science، آمار، و یادگیری ماشین دارد. نسخهی چهارم این کتاب با بهروزترین مفاهیم، ابزارها و چالشهای دنیای داده بازنویسی شده و الآن یک منبع کامل (و در عین حال روان) برای کسانی است که میخواهند Machine Learning را نه فقط یاد بگیرند، بلکه واقعاً اجرا و پیادهسازی کنند.
برخلاف بسیاری از کتابهای ML که یا بیش از حد ریاضیمحورند یا صرفاً کد بدون توضیح میدهند، این کتاب بین تئوری و عمل توازن برقرار کرده. یعنی هم مفاهیم را میفهمی، هم پیادهسازی میکنی، و هم یاد میگیری چطور نتایج را تحلیل و ارائه کنی.
۱. از صفر تا مدلهای پیشرفته را پوشش میدهد
از اولین مرحله یعنی فهم داده، پاکسازی، تبدیل، feature engineering شروع میکند، تا مدلسازی، ارزیابی، tuning، و حتی کار با Big Data.
تمرکز جدی روی tidyverse دارد
یعنی همان پکیجهایی که ستون فقرات کار حرفهای با R هستند (dplyr, tidyr, ggplot2, readr و ...). این یعنی از همان ابتدا یاد میگیری مثل یک تحلیلگر و Data Scientist استاندارد کد بزنی، نه فقط دستور اجرا کنی.
فقط الگوریتم آموزش نمیدهد، طرز فکر ML را میآموزد
مثل اینکه:
چگونه با دادههای نامتوازن کار کنیم؟
با sparsity و high-dimensionality چه کنیم؟
accuracy کافی نیست، پس از چه معیارهایی استفاده کنیم؟
اگر مدل بد کار کرد چه مسیرهایی برای بهبود داریم؟
کار با Big Data هم آموزش داده میشود
اتصال R به:
SQL databases
Spark
H2O
Hadoop
TensorFlow
و همچنین کار با Parallel Processing و GPU برای مدلهای سنگین.
مدلها فقط آموزش داده نمیشوند، بهینه میشوند
یکی از قویترین بخشهای کتاب، تکنیکهای:
Model stacking
Blending
Ensemble methods
Hyperparameter tuning
Model evaluation فراتر از Accuracy
است؛ دقیقاً همان کارهایی که تیمهای حرفهای ML در پروژههای واقعی انجام میدهند.
وارد کردن داده، پاکسازی، تبدیل و آمادهسازی حرفهای
مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
برخورد با دادههای نامتوازن، sparse، یا ابعادی زیاد
انتخاب مدل مناسب برای مسئله واقعی
آموزش مدل، ارزیابی، بهبود، و بهینهسازی
تفسیر خروجی و ارائه نتایج با Visualization مؤثر
KNN (Nearest Neighbors)
Naive Bayes
Decision Trees
Rule-based models
Regression (linear, logistic و ...)
SVM
Neural Networks
K-Means Clustering
Market Basket Analysis (Association Rules)
Ensembles, Stacking, Blending
و تکنیکهای بهبود مدل و انتخاب معیار سنجش صحیح
این کتاب دقیقاً مناسب افرادی است که:
میخواهند یادگیری ماشین را پروژهمحور و کاربردی یاد بگیرند
میخواهند با R به سطح حرفهای برسند
در حوزههایی مثل Data Science, Finance, Actuarial, Business Analytics فعالیت دارند
دانشجوی رشتههای آمار، علوم داده، مهندسی، اقتصاد، مالی، و علوم اجتماعی هستند
R را بلد نیستند ولی منطق برنامهنویسی و آمار را کموبیش میدانند
میخواهند نمونه کار واقعی ML بسازند نه فقط نظریه بخوانند
نکته: اگر R بلد نباشی، مشکلی نیست. کتاب از ابتداییترین مراحل وارد کردن داده شروع میکند. اما اگر آمار و برنامهنویسی اولیه بلد باشی، مسیر یادگیری خیلی سریعتر و عمیقتر خواهد بود.
شفاف
مثالمحور
بدون پیچیدگیهای غیرضروری
مناسب یادگیری مستقل
تمرینمحور با خروجی واقعی
کد + تحلیل + نمودار + نتیجه
یعنی بعد از هر بخش فقط مدل را اجرا نمیکنی، بلکه:
نتیجه را تحلیل میکنی
ضعفها را پیدا میکنی
مدل را بهبود میدهی
معیار درست را انتخاب میکنی
خروجی را قابل ارائه میکنی
این دقیقاً همان چیزی است که در محیط کار از یک Data Scientist انتظار دارند.
آمادهسازی دادههای کثیف و پیچیده
ساخت pipelineهای پردازشی استاندارد
ساخت و مقایسه مدلهای مختلف ML
ارزیابی مدل به شکل اصولی و دقیق
بهینهسازی مدل با روشهای حرفهای
کار با دادههای بسیار بزرگ و منابع سنگین
رسم نمودارهای حرفهای و قابل استناد
اتصال R به دیتابیس و سیستمهای Big Data
تصمیمگیری مدلمحور برای مسائل واقعی
درک مفهوم یادگیری ماشین از پایه
کار با داده و درک ساختار آن
KNN و Naive Bayes برای طبقهبندی
درخت تصمیم و مدلهای قانونمحور
رگرسیون برای پیشبینی مقادیر عددی
SVM و شبکههای عصبی
تحلیل سبد خرید و قوانین ارتباطی
خوشهبندی با K-Means
ارزیابی عملکرد مدلها
تکنیکهای موفقیت در ML
اگر میخواهی:
Machine Learning را واقعی یاد بگیری
با R استاندارد و حرفهای کار کنی
صفر تا صد ساخت مدل را تمرین کنی
یاد بگیری چطور مدل را ارزیابی و بهبود دهی
با چالشهای Big Data و دادههای بدقلق بجنگی
و در نهایت خروجی کار قابل ارائه و قابل استناد بسازی
این کتاب یکی از بهترین گزینههاست.
نه خیلی تئوری، نه صرفاً کدنویسی. چیزی بین این دو که در نهایت تو را به یک اجراکننده واقعی پروژههای ML تبدیل میکند.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران