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.
Unlock machine learning best practices with real-world use cases
در دنیای یادگیری ماشین (ML) که به سرعت در حال تحول است، تسلط بر تکنیکهای پیشرفته مانند ترانسفورمرهای NLP و مدلهای چندوجهی برای حل چالشهای پیچیده دادهمحور حیاتی است. کتاب Python Machine Learning By Example (Fourth Edition) نوشته یوکسی (هیدن) لیو، مهندس سابق یادگیری ماشین گوگل و نویسنده با تجربه، راهنمایی جامع برای مبتدیان و حرفهایهای ML است که میخواهند از مبانی تا تکنیکهای پیشرفته مانند BERT، GPT و CLIP پیش بروند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط Packt Publishing، با بیش از ۵۰۰ صفحه محتوای غنی، پر از مثالهای عملی با PyTorch، TensorFlow، scikit-learn و pandas، شما را از مبانی یادگیری ماشین تا ساخت مدلهای پیشرفته هدایت میکند. اگر به ساخت شبکههای عصبی از پایه، بهبود طبقهبندهای تصویر، پیشبینی سریهای زمانی، تحلیل متن، ترانسفورمرهای زبان یا مدلهای چندوجهی علاقهمند هستید، این کتاب منبع ایدئالی است. همراه با خرید نسخه چاپی یا Kindle، یک کپی PDF، دستیار AI و خوانشگر نسل بعدی رایگان دریافت میکنید.
تصور کنید که میخواهید یک موتور جستجوی تصویر یا یک سیستم پیشبینی قیمت سهام بسازید. این کتاب با زبانی واضح و رویکرد پروژهمحور، شما را از شروع با یادگیری ماشین و پایتون شروع میکند و به سراغ پروژههای واقعی مانند موتور توصیه فیلم، پیشبینی کلیک تبلیغات، تحلیل مجموعه دادههای متنی، تشخیص چهره با SVM، طبقهبندی تصویر با CNN و مدلهای پیشرفته ترانسفورمر میبرد. مثلاً، در فصل ترانسفورمرهای زبان، کدهای PyTorch برای تنظیم دقیق BERT ارائه میدهد، در حالی که فصل مدلهای چندوجهی نشان میدهد چگونه CLIP را برای جستجوی تصویر پیادهسازی کنید. این کتاب نه تنها تکنیکها را آموزش میدهد، بلکه با بهترین شیوههای ML و نکات عملی در هر فصل، شما را برای حل چالشهای دنیای واقعی در ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند یادگیری ماشین با پایتون، ترانسفورمرهای NLP و مدلهای چندوجهی در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
یادگیری ماشین ستون اصلی نوآوریهای دادهمحور است، اما پیچیدگیهای مدلهای پیشرفته مانند ترانسفورمرها و چندوجهیها میتواند چالشبرانگیز باشد. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۹۰% دانشمندان داده از PyTorch یا TensorFlow استفاده میکنند، اما ۷۰% با بهینهسازی مدلها یا پیادهسازی بهترین شیوهها مشکل دارند. با ارائه مثالهای عملی و بهترین شیوهها، این شکاف را پر میکند. این کتاب، که برای دانشمندان داده، مهندسان ML، تحلیلگران و دانشجویان با دانش پایتون نوشته شده، بر و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۵/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب ML – پروژهها و کدهای عملی فوقالعادهاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/MachineLearning)، کاربران آن را «منبع ضروری برای ترانسفورمرها» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «گامبهگام عالی برای CLIP و BERT.» این کتاب، با محتوای بهروز و ابزارهای همراه، برای ۲۰۲۵ ایدهآل است و برای مبتدیان تا حرفهایها مناسب است.
این کتاب به صورت پروژهمحور، از مبانی تا تکنیکهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با کدهای پایتون و مثالهای واقعی همراه است. در ادامه، موضوعات کلیدی را مرور میکنیم:
فصل اول Getting Started with Machine Learning and Python را پوشش میدهد و مبانی را معرفی میکند.
فصل دوم Building a Movie Recommendation Engine را آموزش میدهد، برای فیلتر مبتنی بر همکاری.
فصل سوم Predicting Online Ad Click-Through with Tree-Based Algorithms را کاوش میکند.
فصل چهارم Predicting Online Ad Click-Through with Logistic Regression را بررسی میکند.
فصل پنجم Predicting Stock Prices with Regression Algorithms را پوشش میدهد.
فصل ششم Predicting Stock Prices with Artificial Neural Networks را آموزش میدهد.
فصل هفتم Mining the 20 Newsgroups Dataset with Text Analysis Techniques را کاوش میکند.
فصل هشتم Discovering Underlying Topics in the Newsgroups Dataset with Clustering and Topic Modeling را بررسی میکند.
فصل نهم Recognizing Faces with Support Vector Machine را پوشش میدهد.
فصل دهم Machine Learning Best Practices را آموزش میدهد، برای آمادهسازی داده و توسعه مدل.
فصل یازدهم Categorizing Images of Clothing with Convolutional Neural Networks را کاوش میکند.
فصل دوازدهم Making Predictions with Sequences Using Recurrent Neural Networks را بررسی میکند.
فصل سیزدهم Advancing Language Understanding and Generation with Transformer Models را پوشش میدهد.
فصل چهاردهم Building An Image Search Engine Using Multimodal Models را آموزش میدهد.
فصل پانزدهم Making Decisions in Complex Environments with Reinforcement Learning را کاوش میکند.
Python Machine Learning By Example با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
پروژهمحور: مثالهای واقعی مانند پیشبینی سهام و جستجوی تصویر.
بهروز: پوشش ترانسفورمرهای NLP و مدلهای چندوجهی.
کاربردی: بهترین شیوهها در هر فصل.
نویسنده متخصص: یوکسی لیو با تجربه در گوگل.
ابزارهای همراه: PDF، دستیار AI و خوانشگر نسل بعدی.
این کتاب برای طیف وسیعی از متخصصان طراحی شده است:
دانشمندان داده: برای تکنیکهای پیشرفته.
مهندسان یادگیری ماشین: برای ساخت مدلهای عملی.
تحلیلگران داده: برای تحلیلهای پیشبینی.
دانشجویان پایتون: برای پروژههای ML.
حرفهایهای ML: برای ترانسفورمرها و چندوجهی.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای ML – پروژهها عالی.» در Reddit: «منبع ضروری برای ترانسفورمرها.» در Amazon: «گامبهگام فوقالعاده برای CLIP.»
با مطالعه، شما:
بهترین شیوههای ML را در آمادهسازی داده اعمال میکنید.
شبکههای عصبی را با TensorFlow و PyTorch میسازید.
تصاویر را با CNN طبقهبندی میکنید.
دادههای ترتیبی را با RNN و ترانسفورمرها تحلیل میکنید.
مدلهای چندوجهی را با CLIP پیاده میکنید.
از بیشبرازش با تنظیمات جلوگیری میکنید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران