مجموع: ٠ تومان

کتابفروشی آی‌تی‌هلو

در حال آماده‌سازی کتاب‌ها...

آی تی هلو

دسته بندی ها

درباره ما

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.

اعتماد

کتاب Training Data for Machine Learning

Human Supervision from Annotation to Data Science

سال چاپ: 2023
تعداد صفحات: 330
ناشر: انتشارات O'Reilly
زبان: english
نویسنده(گان): Anthony Sarkis
دسته بندی: علوم داده و یادگیری ماشین, Machine Learning

نسخه فیزیکی
نسخه الکترونیک

رنگ صفحات داخلی کتاب:نوع صحافی:

قیمت نهایی: 0 تومان

توضیحات

کتاب Training Data for Machine Learning

کتاب Training Data for Machine Learning، نوشته‌ی آنتونی سارکیس، مهندس ارشد نرم‌افزار مدیریت داده‌های آموزشی دیفگرام (Diffgram)، یک راهنمای جامع و عملی برای متخصصان فنی، مدیران و کارشناسان موضوعی است که می‌خواهند بر فرآیندهای مدیریت و مقیاس‌پذیری داده‌های آموزشی برای پروژه‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) مسلط شوند. این کتاب با تأکید بر اهمیت داده‌های آموزشی به‌عنوان پایه موفقیت پروژه‌های AI، به شما کمک می‌کند تا مفاهیم، ابزارها و فرآیندهای لازم برای کار با داده‌های آموزشی را درک کرده و به کار ببرید، در حالی که جنبه انسانی نظارت بر ماشین‌ها را نیز روشن می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

کار با داده‌های آموزشی: یادگیری مدیریت مؤثر داده‌های خام، طرح‌واره‌ها (Schemas) و حاشیه‌نویسی‌ها (Annotations).
تحول AI/ML داده‌محور: تبدیل تیم یا سازمان به یک ساختار متمرکز بر داده‌های AI/ML.
توضیح مفاهیم داده‌های آموزشی: انتقال واضح مفاهیم به اعضای تیم و ذی‌نفعان.
طراحی و استقرار داده‌های آموزشی: ایجاد داده‌های آموزشی برای برنامه‌های AI در سطح تولید.
شناسایی و رفع مشکلات: تشخیص و اصلاح حالت‌های شکست مبتنی بر داده مانند سوگیری داده (Data Bias).
خودکارسازی: استفاده از ابزارهای خودکار برای تولید کارآمدتر داده‌های آموزشی.
نگهداری و بهبود سیستم‌ها: مدیریت و بهینه‌سازی سیستم‌های ثبت داده‌های آموزشی.
مطالعات موردی: بررسی داستان‌ها و نمونه‌های واقعی از کاربرد داده‌های آموزشی.

محتوای کتاب چیست؟

کتاب داده‌های آموزشی برای یادگیری ماشین با ساختاری منظم و پروژه‌محور، شما را از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته مدیریت داده‌های آموزشی هدایت می‌کند. این کتاب در 9 فصل، موضوعات کلیدی زیر را پوشش می‌دهد:

فصل 1: مقدمه‌ای بر داده‌های آموزشی: معرفی اهمیت داده‌های آموزشی و نقش آن در موفقیت پروژه‌های AI.
فصل 2: شروع و راه‌اندازی: راهنمای گام‌به‌گام برای آماده‌سازی محیط کار با داده‌های آموزشی.
فصل 3: طرح‌واره (Schema): طراحی و مدیریت طرح‌واره‌ها برای ساختاردهی داده‌ها.

کلمات کلیدی:

نسخه فیزیکی
نسخه الکترونیک

رنگ صفحات داخلی کتاب:نوع صحافی:

قیمت نهایی: 0 تومان

فصل 4: مهندسی داده: تکنیک‌های مهندسی داده برای پردازش و آماده‌سازی داده‌های خام.

فصل 5: جریان کاری: ایجاد جریان‌های کاری مؤثر برای مدیریت داده‌های آموزشی.

فصل 6: نظریه‌ها، مفاهیم و نگهداری: کاوش مفاهیم نظری و شیوه‌های نگهداری سیستم‌های داده.

فصل 7: تحول AI و موارد استفاده: تبدیل سازمان به یک ساختار داده‌محور و بررسی موارد استفاده واقعی.

فصل 8: خودکارسازی: استفاده از ابزارهای خودکار برای بهبود تولید داده‌های آموزشی.

فصل 9: مطالعات موردی و داستان‌ها: تحلیل نمونه‌های واقعی از موفقیت‌ها و چالش‌های داده‌های آموزشی.

این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟

کتاب داده‌های آموزشی برای یادگیری ماشین برای افراد زیر مناسب است:

مهندسان داده و دانشمندان داده: حرفه‌ای‌هایی که با داده‌های آموزشی برای مدل‌های AI/ML کار می‌کنند.
مدیران فنی و رهبران مهندسی: افرادی که می‌خواهند تیم‌های خود را به سمت رویکردهای داده‌محور هدایت کنند.
کارشناسان موضوعی: افرادی که در حاشیه‌نویسی و مدیریت داده‌های آموزشی نقش دارند.
علاقه‌مندان به AI/ML: افرادی که به دنبال درک عمیق‌تر فرآیندهای داده‌های آموزشی هستند.

چرا داده‌های آموزشی مهم هستند؟

داده‌های آموزشی به اندازه الگوریتم‌ها در موفقیت پروژه‌های AI و ML نقش دارند، زیرا بیشتر شکست‌های سیستم‌های AI به مشکلات داده‌ای مانند سوگیری، ناکافی بودن داده‌ها یا مدیریت ضعیف برمی‌گردد. این کتاب با آموزش تکنیک‌های عملی و ارائه مطالعات موردی، به شما کمک می‌کند تا داده‌های آموزشی را به شکلی مؤثر مدیریت کنید و از مشکلات رایج جلوگیری کنید. با استفاده از ابزارهایی مانند دیفگرام، این کتاب راهکارهایی برای مقیاس‌پذیری و خودکارسازی فرآیندهای داده ارائه می‌دهد.

یادگیری عملی و پروژه‌محور

یکی از نقاط قوت این کتاب، رویکرد دست‌اول و پروژه‌محور آن است. با مثال‌های عملی و مطالعات موردی واقعی، شما می‌توانید مفاهیم را در سناریوهای کاربردی پیاده‌سازی کنید. توضیحات واضح و تمرکز بر جنبه انسانی نظارت بر ماشین‌ها، این کتاب را به منبعی منحصربه‌فرد برای حرفه‌ای‌های AI تبدیل کرده است.

درباره نویسنده

آنتونی سارکیس، مهندس ارشد نرم‌افزار مدیریت داده‌های آموزشی دیفگرام و بنیان‌گذار Diffgram Inc.، تجربه گسترده‌ای در مهندسی نرم‌افزار و مدیریت داده‌های آموزشی دارد. او پیش‌تر در شرکت Skidmore, Owings & Merrill به‌عنوان مهندس نرم‌افزار کار کرده و یکی از بنیان‌گذاران DriveCarma.ca بوده است. دانش و تجربه عملی او در این کتاب، مفاهیم پیچیده را به شکلی قابل فهم ارائه می‌دهد.

فهرست مطالب

مقدمه‌ای بر داده‌های آموزشی
شروع و راه‌اندازی
طرح‌واره
مهندسی داده
جریان کاری
نظریه‌ها، مفاهیم و نگهداری
تحول AI و موارد استفاده
خودکارسازی
مطالعات موردی و داستان‌ها

نمونه چاپ کتاب موجود نیست.

نظرات کاربران (0)

نظری برای این محصول ثبت نشده است.