کتاب Hands-On Machine Learning with C++

یادگیری ماشین با C++: راهنمای عملی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوشمند

آشنایی با کتاب

کتاب یادگیری ماشین با C++، نوشته Kirill Kolodiazhnyi، راهنمایی جامع برای توسعه‌دهندگان، تحلیلگران داده و دانشمندان داده است که می‌خواهند با استفاده از زبان C++ و کتابخانه‌های قدرتمند مانند PyTorch C++ API، Caffe2، Shogun، Shark-ML، mlpack و dlib، الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کنند. این کتاب با رویکردی مثال‌محور، مفاهیم یادگیری ماشین را از پایه تا پیشرفته آموزش می‌دهد و شما را در ساخت مدل‌های هوشمند، بهینه‌سازی عملکرد و استقرار آن‌ها در پلتفرم‌های موبایل و ابری هدایت می‌کند. با استفاده از مثال‌های واقعی و مجموعه داده‌های متنوع، این کتاب به شما کمک می‌کند تا سیستم‌های یادگیری ماشین قدرتمند و کارآمد بسازید.

چرا این کتاب را بخوانید؟

زبان C++ به دلیل سرعت و کارایی بالا، انتخابی ایده‌آل برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی است. این کتاب با آموزش اصول یادگیری ماشین و استفاده از کتابخانه‌های مدرن C++، شما را برای ساخت مدل‌های هوشمند و مقیاس‌پذیر آماده می‌کند. از پیاده‌سازی الگوریتم‌های نظارت‌شده و بدون نظارت تا بهینه‌سازی مدل‌ها برای دستگاه‌های موبایل و ابری، این کتاب دانش و مهارت‌های لازم برای توسعه سیستم‌های پیشرفته را ارائه می‌دهد. مثال‌های واقعی مانند طبقه‌بندی تصاویر و تحلیل احساسات، این کتاب را به منبعی ارزشمند برای حل مسائل دنیای واقعی تبدیل کرده است.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

بخش اول: مبانی یادگیری ماشین با C++

• مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با C++: آشنایی با مفاهیم پایه و اهمیت C++ در یادگیری ماشین.

• پردازش داده‌ها: بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها در ساختارهای مناسب C++.

• اندازه‌گیری عملکرد و انتخاب مدل: ارزیابی کارایی مدل‌ها و انتخاب بهترین مدل.

بخش دوم: الگوریتم‌های بدون نظارت

• خوشه‌بندی: پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-Means.

• تشخیص ناهنجاری: فیلتر کردن داده‌های غیرعادی با استفاده از توزیع گاوسی.

• کاهش ابعاد: ساده‌سازی داده‌ها با تکنیک‌هایی مانند PCA.

بخش سوم: الگوریتم‌های نظارت‌شده و پیشرفته

• طبقه‌بندی: ساخت مدل‌های طبقه‌بندی برای مسائل مختلف.

• سیستم‌های توصیه‌گر: بهبود توصیه‌ها با فیلترسازی همکارانه.

• یادگیری گروهی: ترکیب مدل‌ها برای بهبود دقت با روش‌های Ensemble.

بخش چهارم: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

• شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی تصاویر: پیاده‌سازی معماری LeNet.

• تحلیل احساسات با شبکه‌های بازگشتی: حل مسائل تحلیل متن.

بخش پنجم: استقرار و بهینه‌سازی

• صادرات و واردات مدل‌ها: استفاده از فرمت ONNX برای تبادل مدل‌ها.

• استقرار مدل‌ها در موبایل و ابر: مدیریت چالش‌های تولید و استقرار.

کاربردهای عملی

این کتاب با مثال‌های واقعی مانند طبقه‌بندی تصاویر، تحلیل احساسات و سیستم‌های توصیه‌گر، شما را در پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با C++ هدایت می‌کند. از خوشه‌بندی داده‌ها و تشخیص ناهنجاری تا استقرار مدل‌ها در دستگاه‌های موبایل و پلتفرم‌های ابری، این کتاب سناریوهای کاربردی را پوشش می‌دهد. آموزش‌هایی مانند استفاده از توزیع گاوسی برای فیلتر کردن داده‌های غیرعادی و بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با فیلترسازی همکارانه، شما را برای حل مسائل پیچیده آماده می‌کنند.

درباره فناوری

این کتاب بر C++ و کتابخانه‌های مدرن مانند PyTorch C++ API، Caffe2، Shogun، Shark-ML، mlpack و dlib تمرکز دارد. این فناوری‌ها با استانداردهای مدرن یادگیری ماشین سازگار هستند و برای توسعه سیستم‌های با کارایی بالا در محیط‌های تولیدی، از جمله موبایل و ابر، مناسب‌اند.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای توسعه‌دهندگان، تحلیلگران داده و دانشمندان داده‌ای که می‌خواهند الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با C++ پیاده‌سازی کنند، ایده‌آل است. دانش پایه در برنامه‌نویسی C++ برای شروع ضروری است، اما مثال‌های عملی و توضیحات شفاف، یادگیری را برای مبتدیان در یادگیری ماشین نیز آسان می‌کنند.

درباره نویسنده

Kirill Kolodiazhnyi، مهندس نرم‌افزار با تجربه در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین با C++، دانش خود را با مثال‌های واقعی و رویکردی عملی ارائه کرده است. او با مدرک کارشناسی در علوم کامپیوتر از دانشگاه ملی رادیوالکترونیک خارکف، تخصص خود را در این کتاب به اشتراک گذاشته است.