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.
Master data science competitions with machine learning, GenAI, and LLMs
در دنیای مدرن علم داده، هیچ فضایی به اندازه پلتفرم کگل (Kaggle) برای محک زدن مهارتها و اثبات تخصص به کارفرمایان بزرگ وجود ندارد. کتاب The Kaggle Book (ویرایش دوم)، اثری مشترک از سه تن از برترین اساتید و گرندمسترهای کگل (لوکا ماسارون، بوجان تونگوز و کنراد باناچویچ)، منبعی استراتژیک است که عصاره تجربه بیش از ۳۰ استاد بزرگ این حوزه را در اختیار شما قرار میدهد. این کتاب تنها یک آموزش ساده نیست؛ بلکه نقشه راهی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده تراز اول در سطح جهانی است.
ویرایش جدید این کتاب با اضافه شدن فصلهای حیاتی درباره هوش مصنوعی مولد (GenAI)، مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و مسابقات سری زمانی، خود را با آخرین تحولات دنیای تکنولوژی هماهنگ کرده است. اگر به دنبال ارتقای رتبه خود در جدول امتیازات کگل هستید یا میخواهید مدلهایی با دقت بینظیر برای چالشهای تجاری واقعی بسازید، این اثر دقیقاً برای شما نوشته شده است.
کگل فراتر از یک وبسایت ساده برای مسابقات است؛ اینجا مکانی است که میلیونها مشتاق داده، مهارتهای خود را در مواجهه با چالشهای واقعی صیقل میدهند. کلاسهای درس تئوری هرگز نمیتوانند تجربهای را که از "شکست دادن یک مدل" یا "بهینهسازی یک پارامتر" در یک محیط رقابتی به دست میآید، جایگزین کنند.
این کتاب به شما نشان میدهد که چگونه شرکت در مسابقات میتواند:
مهارتهای تحلیل داده شما را به شدت تقویت کند.
شبکه ارتباطی شما را با برترین متخصصان جهان گسترش دهد.
رزومه و پورتفولیوی شما را برای استخدام در غولهای تکنولوژی جهان درخشان کند.
یکی از بخشهای کلیدی کتاب، آموزش تکنیکهای پیشرفتهای است که برندگان مسابقات از آنها استفاده میکنند. شما با مفاهیمی نظیر اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)، مهندسی ویژگیهای هوشمندانه و اعتبارسنجی خصمانه (Adversarial Validation) آشنا میشوید. اینها تکنیکهایی هستند که تفاوت میان یک مدل معمولی و یک مدل برنده را رقم میزنند.
در دنیای دادههای جدولی (Tabular Data)، یاد میگیرید که چگونه از الگوریتمهای قدرتمند Gradient Boosting و یادگیری عمیق مخصوص دادههای جدولی استفاده کنید. همچنین روشهای ترکیب مدلها (Ensembling) مانند Blending و Stacking به تفصیل شرح داده شدهاند تا بتوانید با ترکیب چندین مدل، به دقتی دست یابید که با یک مدل واحد غیرممکن است.
با ظهور مدلهای زبانی بزرگ، ساختار مسابقات کگل نیز تغییر کرده است. ویرایش دوم این کتاب فصول ویژهای را به Generative AI اختصاص داده است. شما یاد میگیرید که چگونه با دادههای متنی در مقیاس بزرگ کار کنید، مدلهای NLP را بهینه کنید و در مسابقاتی که نیاز به خلاقیت و تولید محتوا توسط هوش مصنوعی دارند، پیشرو باشید.
تکنیکهای کار با تصاویر و بینایی ماشین (Computer Vision) نیز از قلم نیفتادهاند. از تشخیص اشیاء گرفته تا بخشبندی تصاویر، همه با مثالهای کاربردی و کدهای بهینه بررسی شدهاند تا شما برای هر نوع دادهای—از پیکسل گرفته تا متن و عدد—آماده باشید.
محتوای این مرجع ارزشمند به گونهای طراحی شده است که تمام جنبههای پلتفرم کگل و علم داده عملی را پوشش دهد:
معرفی کگل و مسابقات علوم داده: آشنایی با اکوسیستم کگل و نحوه انتخاب بهترین مسابقه برای شروع.
سازماندهی دادهها با مجموعهدادهها (Datasets): یادگیری نحوه مدیریت و استفاده بهینه از دیتابیسهای حجیم کگل.
کار با نوتبوکهای کگل: آموزش استفاده از قدرت پردازشی رایگان کگل برای اجرای کدهای سنگین.
مدلهای کگل (Kaggle Models): بهرهبرداری از مدلهای پیشآموزشدیده و اشتراکگذاری مدلهای اختصاصی.
استفاده از تالارهای گفتگو: تکنیکهای یادگیری از جامعه کگل و شبکهسازی حرفهای.
وظایف مسابقه و سنجههای ارزیابی: درک عمیق معیارهای ارزیابی (Metrics) برای بهینهسازی مدل بر اساس هدف مسابقه.
طراحی اعتبارسنجی قدرتمند: آموزش روشهای K-fold و اعتبارسنجی احتمالی برای جلوگیری از بیشبرازش (Overfitting).
بهینهسازی فراپارامترها: روشهای هوشمند برای پیدا کردن بهترین تنظیمات مدل در کمترین زمان.
مدلسازی برای بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP): تکنیکهای تخصصی برای کار با تصاویر و متون در محیطهای رقابتی.
این اثر برای تمام کسانی که به دنیای دادهها علاقه دارند، از مبتدی تا حرفهای، کاربرد دارد:
دانشجویان و تازهکاران: برای ساخت یک پایه مستحکم و یادگیری اصولی علم داده فراتر از تئوری.
متخصصان و تحلیلگران داده: برای ارتقای رتبه در کگل و یادگیری تکنیکهای بهروز دنیا جهت استفاده در پروژههای شرکتی.
علاقهمندان به هوش مصنوعی: برای درک نحوه عملکرد مدلهای GenAI و LLM در محیطهای رقابتی و واقعی.
برای بهرهمندی از این کتاب، داشتن درک پایهای از مفاهیم یادگیری ماشین پیشنهاد میشود. نویسندگان کتاب که خود از گرندمسترهای کگل هستند، به شما میآموزند که چگونه نه تنها یک شرکتکننده، بلکه یک رقیب جدی در سطح جهانی باشید.
نکته متمایز این کتاب این است که تکنیکهای آموزش داده شده تنها به درد مسابقات نمیخورند. روشهای هندلینگ داده، تنظیم پارامترها و کار با دادههای نامتعارف که در این کتاب میآموزید، مستقیماً در پروژههای صنعتی و تجاری قابل استفاده هستند. شرکتهای بزرگ فناوری به دنبال افرادی هستند که تجربه کار با دادههای "کثیف" و چالشبرانگیز را داشته باشند و این کتاب دقیقاً همان تجربه را به شما منتقل میکند.
کتاب The Kaggle Book ویرایش دوم، کلید ورود شما به تالار افتخارات علم داده است. با مطالعه این اثر، شما از تجربه جمعی برترینهای این رشته بهرهمند میشوید و یاد میگیرید که چگونه با استفاده از یادگیری ماشین، هوش مصنوعی مولد و استراتژیهای بهینهسازی، سختترین چالشهای دادهای را پشت سر بگذارید. این کتاب یک سرمایهگذاری بینظیر برای هر کسی است که میخواهد در دنیای پررقابت هوش مصنوعی و علم داده، یک گام جلوتر از دیگران باشد.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران