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.
Over 80 recipes for machine learning in Python with scikit-learn
در دنیای امروز که دادهها حرف اول را میزنند، توانایی استخراج دانش و پیشبینی آینده از دل اعداد و ارقام، به یک مهارت حیاتی تبدیل شده است. کتاب آشپزی سایکیتلرن (نسخه سوم) به عنوان یکی از کاملترین منابع آموزشی برای متخصصان داده، مسیر یادگیری ماشین را از یک مبحث تئوریک پیچیده به یک فرآیند عملی و لذتبخش تبدیل میکند. این کتاب که به قلم جان سوکاپ نگاشته شده، مجموعهای از بیش از ۸۰ دستورالعمل کاربردی است که به شما کمک میکند با استفاده از قدرتمندترین کتابخانه پایتون، پروژههای هوشمند خود را از صفر تا صد پیادهسازی کنید.
یادگیری ماشین دیگر تنها یک تخصص دانشگاهی نیست؛ بلکه ابزاری است که در تمام صنایع از پزشکی و مالی گرفته تا بازاریابی و تکنولوژی کاربرد دارد. کتاب حاضر با تمرکز بر آخرین تغییرات نسخه ۱.۵ کتابخانه سایکیتلرن، به شما میآموزد که چگونه مدلهای پیشبینیکننده بسازید، آنها را بهینهسازی کنید و در نهایت در محیطهای واقعی عملیاتی نمایید.
سایکلتلرن به دلیل سادگی، انسجام و کارایی بالا، انتخاب اول دانشمندان داده در سراسر جهان است. اما داشتن ابزار به تنهایی کافی نیست؛ نحوه استفاده درست از آن است که تفاوت ایجاد میکند. این کتاب با رویکرد دستورالعملمحور، به جای پرداختن به تئوریهای محض، مستقیماً به سراغ حل چالشهای دنیای واقعی میرود.
بسیاری از توسعهدهندگان در هنگام کار با دادهها با مشکلاتی نظیر نویز زیاد در داده، انتخاب نادرست الگوریتم یا تنظیمات اشتباه پارامترها روبرو میشوند. کتاب آشپزی سایکیتلرن با ارائه راهحلهای گامبهگام، به شما یاد میدهد که چگونه از این چالهها دوری کنید و خط لولههای یادگیری ماشین مستحکم و قابل اطمینان بسازید.
اولین قدم در هر پروژه یادگیری ماشین، آمادهسازی دادهها است. اگر دادههای ورودی کیفیت لازم را نداشته باشند، پیشرفتهترین الگوریتمها نیز خروجی اشتباهی خواهند داشت. در این بخش از کتاب، شما با تکنیکهای پیشرفته پاکسازی دادهها، مدیریت مقادیر گمشده و تبدیل متغیرهای کیفی به کمی آشنا میشوید.
مهندسی ویژگی یکی از هنرهای اصلی در یادگیری ماشین است. نویسنده در این کتاب به شما میآموزد که چگونه ویژگیهای جدیدی از دل دادههای خام استخراج کنید که دقت مدلهای شما را به طرز چشمگیری افزایش دهد. همچنین روشهای کاهش ابعاد مانند PCA به تفصیل بررسی شدهاند تا بتوانید با دادههای حجیم و پیچیده به شکلی بهینه برخورد کنید.
این کتاب تنها به معرفی الگوریتمها بسنده نمیکند، بلکه به شما نشان میدهد که هر مدل در چه زمانی و برای چه نوع دادهای بهترین عملکرد را دارد. از مدلهای خطی ساده و رگرسیون تا روشهای پیچیدهتر مانند ماشینهای بردار پشتیبان (SVM) و روشهای مبتنی بر هسته، همگی با مثالهای کدنویسی شده ارائه شدهاند.
یکی از جذابترین بخشهای کتاب، آموزش الگوریتمهای درختی و متدهای جمعی (Ensemble Methods) است. شما یاد میگیرید که چگونه با ترکیب چندین مدل ضعیف، یک مدل فوقالعاده قوی بسازید که در مسابقات بینالمللی علم داده نیز رتبههای برتر را کسب کند. تکنیکهایی مثل جنگلهای تصادفی و تقویت گرادیان در این اثر به زبان ساده اما عمیق تشریح شدهاند.
برای درک بهتر ارزش این کتاب، نگاهی به ساختار فصلبندی آن میاندازیم که نشاندهنده پوشش کامل تمام جوانب یادگیری ماشین است:
۱. قراردادهای مشترک و عناصر رابط کاربری سایکیتلرن: در این بخش با ساختار درونی این کتابخانه آشنا میشوید تا بتوانید کدهای تمیز و استاندارد بنویسید. این پایه و اساس کار با تمام ابزارهای این اکوسیستم است.
۲. گردش کار پیش از مدلسازی: قبل از شروع آموزش مدل، باید دادهها را برای نبرد آماده کنید. این فصل بر استانداردسازی و نرمالسازی تمرکز دارد.
۳. تکنیکهای کاهش ابعاد: یاد میگیرید چگونه بدون از دست دادن اطلاعات مهم، حجم دادههای خود را کاهش دهید تا سرعت آموزش مدلها چندین برابر شود.
۴. مدلهای مبتنی بر فاصله و نزدیکترین همسایگی: بررسی روشهای خوشهبندی و طبقهبندی که بر اساس شباهتهای هندسی دادهها کار میکنند.
۵. مدلهای خطی و منظمسازی: در این فصل یاد میگیرید چگونه با استفاده از تکنیکهای منظمسازی، از بیشبرازش (Overfitting) جلوگیری کرده و مدلهایی بسازید که روی دادههای جدید به خوبی کار کنند.
۶. رگرسیون لجستیک پیشرفته: بسط مفاهیم پایهای به مسائل پیچیدهتر دستهبندی دوتایی و چندگانه.
۷. ماشینهای بردار پشتیبان و روشهای هسته: یادگیری عمیق در مورد یکی از قدرتمندترین ابزارهای طبقهبندی در فضاهای با ابعاد بالا.
۸. الگوریتمهای درختی: از درختهای تصمیمگیری ساده تا مدلهای قدرتمند بوستینگ که در صنعت بسیار محبوب هستند.
۹. پردازش متن و طبقهبندی چندکلاسه: نحوه برخورد با دادههای متنی و تبدیل آنها به فرمتهای عددی قابل فهم برای ماشین.
۱۰. تکنیکهای خوشهبندی: یادگیری ماشین بدون نظارت برای کشف الگوهای پنهان در دادههایی که برچسب ندارند.
۱۱. تشخیص نوآوری و نقاط پرت: یکی از مهمترین بخشها برای سیستمهای تشخیص تقلب و شناسایی ناهنجاری در دادههای صنعتی.
۱۲. اعتبارسنجی متقاطع و ارزیابی مدل: چگونه مطمئن شویم مدلی که ساختهایم واقعاً کار میکند؟ آشنایی با معیارهای دقیق ارزیابی و روشهای تست مدل.
۱۳. عملیاتیسازی و استقرار مدلها: بخش پایانی کتاب که به شما میآموزد چگونه مدل خود را از محیط برنامهنویسی خارج کرده و در یک محیط واقعی و تحت وب برای استفاده کاربران آماده کنید.
این کتاب صرفاً یک بازنشر ساده نیست؛ بلکه تغییرات اساسی برای هماهنگی با دنیای مدرن هوش مصنوعی در آن اعمال شده است:
بهروزرسانی برای سایکیتلرن ۱.۵: استفاده از جدیدترین توابع و بهبودهای عملکردی که در نسخههای اخیر ارائه شده است.
تمرکز بر حل مسائل تجاری: دستورالعملها به گونهای طراحی شدهاند که مستقیماً به حل چالشهای کسبوکار کمک کنند.
ساخت خط لولههای مستحکم: آموزش نحوه اتصال مراحل مختلف پروژه به یکدیگر برای خودکارسازی فرآیندها.
بهینهسازی فراپارامترها: آموزش روشهای پیشرفته برای پیدا کردن بهترین تنظیمات مدل جهت دستیابی به بالاترین دقت ممکن.
تجسمسازی دادهها: استفاده از ابزارهای بصری برای تفسیر بهتر نتایج مدل و ارائه آنها به مدیران و ذینفعان.
اگر شما یک دانشمند داده هستید که میخواهید جعبهابزار خود را حرفهایتر کنید، یا یک مهندس نرمافزار که قصد ورود به حوزه هوش مصنوعی را دارد، این کتاب بهترین همراه شما خواهد بود.
برای بهرهمندی کامل از مطالب این کتاب، تسلط نسبی به زبان برنامهنویسی پایتون ضروری است. همچنین آشنایی اولیه با کتابخانههایی مانند پانداز (pandas) و نامپای (NumPy) به شما کمک میکند تا مثالها را سریعتر درک کنید. اگر با مفاهیم پایه ریاضیات مانند جبر خطی و آمار آشنایی داشته باشید، درک منطق پشت الگوریتمها برایتان بسیار سادهتر خواهد بود.
با این حال، ساختار "دستورالعملمحور" کتاب به گونهای است که حتی اگر در ریاضیات عمیق نشده باشید، میتوانید با دنبال کردن مراحل، مدلهای کاربردی و قدرتمندی بسازید. این کتاب شکاف بین تئوریهای دانشگاهی و نیازهای بازار کار را به خوبی پر کرده است.
سرمایهگذاری روی یادگیری ابزارهایی مثل سایکیتلرن، در واقع سرمایهگذاری روی آینده شغلی شماست. تقاضا برای متخصصانی که بتوانند دادهها را تحلیل کرده و مدلهای پیشبینی دقیق بسازند، روز به روز در حال افزایش است. کتاب آشپزی سایکیتلرن به جای پراکندهگویی، بر روی عملکرد و نتیجه تمرکز دارد. شما با مطالعه این کتاب، نه تنها کدنویسی را یاد میگیرید، بلکه تفکر یک متخصص یادگیری ماشین را پیدا میکنید؛ کسی که میداند در مواجهه با هر مسئلهای، از کدام ابزار و با چه تنظیمی استفاده کند.
متن روان، مثالهای متعدد از پروژههای واقعی و پوشش جامع مباحث از سطح مقدماتی تا پیشرفته، این اثر را به یک مرجع همیشگی روی میز هر برنامهنویس پایتون تبدیل کرده است. با این کتاب، شما دیگر نگران پیچیدگیهای پیادهسازی نخواهید بود و میتوانید تمام تمرکز خود را بر روی استخراج ارزش از دادهها و حل مسائل بزرگ قرار دهید.
کتاب scikit-learn Cookbook ویرایش سوم، فراتر از یک آموزش ساده است. این کتاب یک نقشه راه دقیق برای کسانی است که میخواهند در حوزه یادگیری ماشین به تخصص واقعی برسند. با تکیه بر دستورالعملهای تست شده و کدهای بهینه، شما قادر خواهید بود سیستمهای هوشمندی طراحی کنید که توانایی رقابت در سطح استانداردهای جهانی را داشته باشند. اگر به دنبال یادگیری عمیق، عملی و بهروزترین متدهای یادگیری ماشین با پایتون هستید، این منبع ارزشمند دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران