جدول المحتويات[يخفي][يعرض]
بالمناسبة ، نحن جميعًا ندرك مدى سرعة تطور تقنية التعلم الآلي في السنوات العديدة الماضية. التعلم الآلي هو تخصص جذب اهتمام العديد من الشركات والأكاديميين والقطاعات.
نتيجة لذلك ، سأناقش بعضًا من أعظم الكتب حول التعلم الآلي التي يجب على المهندس أو المبتدئ قراءتها اليوم. يجب أن تكون قد اتفقت جميعًا على أن قراءة الكتب تختلف عن استخدام العقل.
تساعد قراءة الكتب عقولنا على اكتشاف الكثير من الأشياء الجديدة. القراءة هي التعلم ، بعد كل شيء. تعد علامة المتعلم الذاتي ممتعة للغاية. سيتم تسليط الضوء على أعظم الكتب المتاحة في هذا المجال في هذه المقالة.
تقدم الكتب المدرسية التالية مقدمة مجربة وحقيقية للمجال الأكبر للذكاء الاصطناعي وغالبًا ما تستخدم في الدورات الجامعية ويوصي بها الأكاديميون والمهندسون على حد سواء.
حتى لو كان لديك الكثير من آلة التعلم تجربة ، قد يكون اختيار أحد هذه الكتب المدرسية طريقة رائعة لتحسين الأداء. بعد كل شيء ، التعلم هو عملية مستمرة.
1. التعلم الآلي للمبتدئين
ترغب في دراسة التعلم الآلي ولكنك لا تعرف كيف تفعل ذلك. هناك العديد من المفاهيم النظرية والإحصائية الهامة التي يجب أن تفهمها قبل بدء رحلتك الملحمية في التعلم الآلي. وهذا الكتاب يملأ تلك الحاجة!
إنه يقدم مبتدئين كاملين بمستوى عالٍ وقابل للتطبيق مقدمة في التعلم الآلي. يُعد كتاب Machine Learning for Absolute Beginners أحد أفضل الخيارات لأي شخص يبحث عن أبسط تفسير للتعلم الآلي والأفكار المرتبطة به.
ترافق خوارزميات الملل العديدة في الكتاب تفسيرات موجزة وأمثلة رسومية لمساعدة القراء على فهم كل ما تتم مناقشته.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- أساسيات الشبكات العصبية
- تحليل الانحدار
- هندسة الميزات
- التكتل
- عبر المصادقة
- تقنيات تنقية البيانات
- أشجار القرار
- النمذجة الفرقة
2. تعلم الآلة للدمى
قد يكون التعلم الآلي فكرة محيرة للأشخاص العاديين. ومع ذلك ، فهي لا تقدر بثمن لأولئك منا ذوي المعرفة.
بدون ML ، من الصعب إدارة مشكلات مثل نتائج البحث عبر الإنترنت ، أو الإعلانات في الوقت الفعلي على صفحات الويب ، أو التشغيل الآلي ، أو حتى تصفية البريد العشوائي (نعم!).
نتيجة لذلك ، يقدم لك هذا الكتاب مقدمة مباشرة ستساعدك على معرفة المزيد عن عالم غامض للتعلم الآلي. بمساعدة Machine Learning For Dummies ، ستتعلم كيفية "التحدث" بلغات مثل Python و R ، مما سيمكنك من تدريب أجهزة الكمبيوتر على التعرف على الأنماط وتحليل البيانات.
بالإضافة إلى ذلك ، ستتعلم كيفية استخدام Python's Anaconda و R Studio للتطوير في R.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- إعداد البيانات
- مناهج التعلم الآلي
- دورة التعلم الآلي
- التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف
- تدريب أنظمة التعلم الآلي
- ربط طرق التعلم الآلي بالنتائج
3. كتاب تعلم الآلة المائة صفحة
هل من الممكن تغطية جميع جوانب التعلم الآلي في أقل من 100 صفحة؟ يُعد كتاب التعلم الآلي المكون من مائة صفحة لأندريه بوركوف محاولة لفعل الشيء نفسه.
تمت كتابة كتاب التعلم الآلي جيدًا ودعمه من قبل قادة الفكر المشهورين بما في ذلك Sujeet Varakhedi ، رئيس الهندسة في eBay ، و Peter Norvig ، مدير الأبحاث في Google.
إنه أعظم كتاب للمبتدئين في التعلم الآلي. بعد قراءة الكتاب بدقة ، ستتمكن من بناء وفهم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة ، والنجاح في مقابلة التعلم الآلي ، وحتى إطلاق شركتك القائمة على ML.
ومع ذلك ، فإن الكتاب ليس مخصصًا للمبتدئين في التعلم الآلي. ابحث في مكان ما إذا كنت تبحث عن أي شيء أكثر أهمية.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- تشريح أ خوارزمية التعلم
- التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف
- تعزيز التعلم
- الخوارزميات الأساسية لتعلم الآلة
- نظرة عامة على الشبكات العصبية والتعلم العميق
4. فهم التعلم الآلي
يتم توفير مقدمة منهجية للتعلم الآلي في كتاب Understanding Machine Learning. يتعمق الكتاب في الأفكار التأسيسية والنماذج الحسابية والاشتقاقات الرياضية للتعلم الآلي.
يتم تقديم مجموعة واسعة من موضوعات التعلم الآلي بطريقة بسيطة من خلال التعلم الآلي. تم وصف الأسس النظرية للتعلم الآلي في الكتاب ، جنبًا إلى جنب مع الاشتقاقات الرياضية التي تحول هذه الأسس إلى خوارزميات مفيدة.
يقدم الكتاب الأساسيات قبل تغطية مجموعة واسعة من الموضوعات المهمة التي لم تتناولها الكتب المدرسية السابقة.
يشتمل هذا على مناقشة لمفاهيم التحدب والاستقرار والتعقيد الحسابي للتعلم ، بالإضافة إلى نماذج خوارزمية مهمة مثل العشوائية نزول متدرجوالشبكات العصبية والتعلم المنظم الناتج ، بالإضافة إلى الأفكار النظرية الناشئة حديثًا مثل نهج PAC-Bayes والحدود القائمة على الضغط. مصممة للخريجين المبتدئين أو الطلاب الجامعيين المتقدمين.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- التعقيد الحسابي للتعلم الآلي
- خوارزميات ML
- الشبكات العصبية
- نهج PAC-Bayes
- نزول التدرج العشوائي
- التعلم المنظم الناتج
5. مقدمة في تعلم الآلة باستخدام بايثون
هل أنت عالم بيانات خبير في لغة Python وترغب في دراسة التعلم الآلي؟ أفضل كتاب لبدء مغامرتك في التعلم الآلي هو مقدمة إلى التعلم الآلي باستخدام بايثون: دليل لعلماء البيانات.
بمساعدة الكتاب مقدمة إلى التعلم الآلي باستخدام Python: دليل لعلماء البيانات ، سوف تكتشف مجموعة متنوعة من التقنيات المفيدة لإنشاء برامج تعلم الآلة المخصصة.
سوف تغطي كل خطوة حاسمة في استخدام Python وحزمة Scikit-Learn لبناء تطبيقات التعلم الآلي التي يمكن الاعتماد عليها.
إن اكتساب فهم قوي لمكتبتي matplotlib و NumPy سيجعل التعلم أسهل بكثير.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- التقنيات الحديثة لتعديل المعلمات وتقييم النموذج
- التطبيقات والأفكار الأساسية للتعلم الآلي
- تقنيات التعلم الآلي
- تقنيات لمعالجة البيانات النصية
- تسلسل النموذج وخطوط أنابيب تغليف سير العمل
- تمثيل البيانات بعد المعالجة
6. التعلم الآلي العملي باستخدام Sci-kit Learn و Keras & Tensorflow
من بين المنشورات الأكثر شمولاً حول علوم البيانات والتعلم الآلي ، فهي مليئة بالمعرفة. ينصح الخبراء والمبتدئين على حد سواء بدراسة المزيد حول هذا الموضوع.
على الرغم من أن هذا الكتاب يحتوي على قدر ضئيل من النظرية ، إلا أنه مدعوم بأمثلة قوية ، مما يمنحه مكانًا في القائمة.
يتضمن هذا الكتاب مجموعة متنوعة من الموضوعات ، بما في ذلك scikit-Learn لمشاريع التعلم الآلي و TensorFlow لإنشاء الشبكات العصبية وتدريبها.
بعد قراءة هذا الكتاب ، نعتقد أنك ستكون أكثر استعدادًا للتعمق أكثر في ذلك التعلم العميق والتعامل مع المشاكل العملية.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- افحص مشهد التعلم الآلي ، وخاصة الشبكات العصبية
- تتبع نموذجًا لمشروع التعلم الآلي من البداية إلى النهاية باستخدام Scikit-Learn.
- افحص العديد من نماذج التدريب ، مثل تقنيات المجموعات ، والغابات العشوائية ، وأشجار القرار ، وآلات ناقلات الدعم.
- قم بإنشاء وتدريب الشبكات العصبية باستخدام مكتبة TensorFlow.
- ضع في اعتبارك الشبكات التلافيفية والشبكات المتكررة والتعلم المعزز العميق أثناء الاستكشاف صافي العصبية التصاميم.
- تعرف على كيفية توسيع نطاق الشبكات العصبية العميقة وتدريبها.
7. تعلم الآلة للقراصنة
بالنسبة للمبرمج المخضرم المهتم بتحليل البيانات ، تم كتابة كتاب Machine Learning for Hackers. القراصنة هم علماء رياضيات ماهرون في هذا السياق.
بالنسبة لشخص لديه فهم قوي لـ R ، يعد هذا الكتاب خيارًا رائعًا لأن معظمه يتركز على تحليل البيانات في R.
يؤكد تضمين قصص الحالة ذات الصلة على أن قيمة استخدام خوارزميات التعلم الآلي يمكن أن تكون كتاب التعلم الآلي للقراصنة الأكثر أهمية.
يقدم الكتاب العديد من الأمثلة الواقعية لجعل التعلم الآلي أبسط وأسرع بدلاً من التعمق في نظريته الرياضية.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- أنشئ مُصنِّف بايزي ساذجًا يحلل ببساطة محتوى البريد الإلكتروني لتحديد ما إذا كان بريدًا عشوائيًا أم لا.
- توقع عدد مشاهدات الصفحة لأفضل 1,000 موقع باستخدام الانحدار الخطي
- تحقق من طرق التحسين من خلال محاولة كسر تشفير حرف مباشر.
8. تعلم آلة بايثون مع أمثلة
من المحتمل أن يكون هذا الكتاب ، الذي يساعدك على فهم وإنشاء طرق مختلفة للتعلم الآلي والتعلم العميق وتحليل البيانات ، هو الكتاب الوحيد الذي يركز فقط على Python كلغة برمجة.
ويغطي العديد من المكتبات القوية لتنفيذ خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي ، مثل Scikit-Learn. ثم يتم استخدام وحدة Tensor Flow لتعليمك التعلم العميق.
أخيرًا ، يوضح العديد من فرص تحليل البيانات التي يمكن تحقيقها باستخدام التعلم الآلي والعميق.
كما أنه يعلمك العديد من التقنيات التي يمكن استخدامها لزيادة فعالية النموذج الذي تقوم بإنشائه.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- تعلم بايثون وتعلم الآلة: دليل المبتدئين
- فحص مجموعة بيانات مجموعتين إخباريتين واكتشاف البريد الإلكتروني العشوائي في Naive Bayes
- باستخدام SVMs ، صنف موضوعات القصص الإخبارية التنبؤ من خلال النقر باستخدام الخوارزميات القائمة على الأشجار
- توقع نسبة النقر إلى الظهور باستخدام الانحدار اللوجستي
- استخدام خوارزميات الانحدار للتنبؤ بأعلى معايير أسعار الأسهم
9. بيثون تعلم الآلة
يشرح كتاب Python Machine Learning أساسيات التعلم الآلي بالإضافة إلى أهميته في المجال الرقمي. إنه كتاب تعلم الآلة للمبتدئين.
بالإضافة إلى ذلك ، يغطي الكتاب العديد من الحقول الفرعية والتطبيقات الخاصة بالتعلم الآلي. تم تناول مبادئ برمجة Python وكيفية البدء في استخدام لغة البرمجة المجانية والمفتوحة المصدر في كتاب Python Machine Learning.
بعد الانتهاء من كتاب التعلم الآلي ، ستتمكن من إنشاء عدد من وظائف التعلم الآلي بفعالية باستخدام ترميز Python.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- أساسيات الذكاء الاصطناعي
- شجرة القرار
- الانحدار اللوجستي
- شبكات عصبية متعمقة
- أساسيات لغة برمجة بايثون
10 التعلم الآلي: منظور احتمالي
التعلم الآلي: المنظور الاحتمالي هو كتاب فكاهي للتعلم الآلي يتميز برسومات ملونة تبعث على الحنين إلى الماضي وأمثلة عملية من العالم الواقعي من تخصصات مثل علم الأحياء ورؤية الكمبيوتر والروبوتات ومعالجة النصوص.
إنه مليء بالنثر غير الرسمي والرمز الزائف للخوارزميات الأساسية. التعلم الآلي: منظور احتمالي ، على عكس منشورات التعلم الآلي الأخرى التي يتم تقديمها بأسلوب كتاب الطبخ وتصف الأساليب التجريبية المختلفة ، تركز على نهج قائم على النموذج.
تحدد نماذج ml باستخدام التمثيلات الرسومية بطريقة واضحة ومفهومة. استنادًا إلى نهج احتمالي موحد ، يوفر هذا الكتاب المدرسي مقدمة كاملة ومستقلة عن مجال التعلم الآلي.
المحتوى واسع وعميق على حد سواء ، بما في ذلك المواد الأساسية حول موضوعات مثل الاحتمال والتحسين والجبر الخطي ، بالإضافة إلى مناقشة التطورات المعاصرة في المجال مثل الحقول العشوائية المشروطة ، وتنظيم L1 ، والتعلم العميق.
الكتاب مكتوب بلغة غير رسمية ودودة ، تحتوي على كود زائف للخوارزميات المهمة الرئيسية.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- احتمال
- تعلم عميق
- تسوية L1
- التحسين
- معالجة النص
- تطبيقات الرؤية الحاسوبية
- تطبيقات الروبوتات
11 عناصر التعلم الإحصائي
نظرًا لإطاره المفاهيمي ومجموعة متنوعة من الموضوعات ، غالبًا ما يتم الاعتراف بهذا الكتاب المدرسي للتعلم الآلي في هذا المجال.
يمكن استخدام هذا الكتاب كمرجع لأي شخص يحتاج إلى تحسين موضوعات مثل الشبكات العصبية وتقنيات الاختبار بالإضافة إلى مقدمة بسيطة للتعلم الآلي.
يدفع الكتاب القارئ بقوة لإجراء تجاربهم وتحقيقاتهم الخاصة في كل منعطف ، مما يجعله ذا قيمة لتنمية القدرات والفضول اللازمين لإحداث تطورات ذات صلة في قدرة التعلم الآلي أو الوظيفة.
إنها أداة مهمة للإحصائيين وأي شخص مهتم باستخراج البيانات في مجال الأعمال أو العلوم. تأكد من فهمك للجبر الخطي كحد أدنى قبل البدء في هذا الكتاب.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- التعلم الخاضع للإشراف (التنبؤ) للتعلم غير الخاضع للإشراف
- الشبكات العصبية
- دعم ناقلات الآلات
- أشجار التصنيف
- تعزيز الخوارزميات
12 التعرف على الأنماط وتعلم الآلة
يمكن استكشاف عوالم التعرف على الأنماط والتعلم الآلي بدقة في هذا الكتاب. تم تقديم النهج البايزي للتعرف على الأنماط في الأصل في هذا المنشور.
علاوة على ذلك ، يبحث الكتاب في الموضوعات الصعبة التي تحتاج إلى فهم عملي للمتغيرات المتعددة وعلوم البيانات والجبر الخطي الأساسي.
فيما يتعلق بالتعلم الآلي والاحتمالية ، يقدم الكتاب المرجعي فصولًا بمستويات أكثر صعوبة تدريجيًا من التعقيد بناءً على الاتجاهات في مجموعات البيانات. يتم إعطاء أمثلة بسيطة قبل مقدمة عامة للتعرف على الأنماط.
يقدم الكتاب تقنيات للاستدلال التقريبي ، والتي تسمح بتقريب سريع في الحالات التي تكون فيها الحلول الدقيقة غير عملية. لا توجد كتب أخرى تستخدم نماذج رسومية لوصف التوزيعات الاحتمالية ، لكنها تفعل ذلك.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- طرق بايزي
- خوارزميات الاستدلال التقريبية
- نماذج جديدة تعتمد على الألباب
- مقدمة في نظرية الاحتمالات الأساسية
- مقدمة في التعرف على الأنماط والتعلم الآلي
13 أساسيات التعلم الآلي من تحليلات البيانات التنبؤية
إذا كنت قد أتقنت أساسيات التعلم الآلي وترغب في الانتقال إلى تحليلات البيانات التنبؤية ، فهذا هو الكتاب المناسب لك !!! من خلال العثور على أنماط من مجموعات البيانات الضخمة ، يمكن استخدام التعلم الآلي لتطوير نماذج التنبؤ.
يبحث هذا الكتاب في تنفيذ استخدام ML تحليلات البيانات التنبؤية في العمق ، بما في ذلك المبادئ النظرية والأمثلة الفعلية.
على الرغم من حقيقة أن العنوان "أساسيات التعلم الآلي لتحليلات البيانات التنبؤية" مليء بالكلام ، فإن هذا الكتاب سيحدد رحلة تحليلات البيانات التنبؤية من البيانات إلى البصيرة حتى النهاية.
كما يناقش أربعة مناهج للتعلم الآلي: التعلم القائم على المعلومات ، والتعلم القائم على التشابه ، والتعلم القائم على الاحتمالات ، والتعلم القائم على الخطأ ، ولكل منها شرح مفاهيمي غير تقني متبوعًا بنماذج رياضية وخوارزميات مع أمثلة.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- التعلم القائم على المعلومات
- التعلم القائم على التشابه
- التعلم القائم على الاحتمالات
- التعلم القائم على الخطأ
14 النمذجة التنبؤية التطبيقية
تدرس النمذجة التنبؤية التطبيقية عملية النمذجة التنبؤية بأكملها ، بدءًا من المراحل الحرجة للمعالجة المسبقة للبيانات وتقسيم البيانات وأسس ضبط النموذج.
يقدم العمل بعد ذلك أوصافًا واضحة لمجموعة متنوعة من مناهج الانحدار والتصنيف التقليدية والحديثة ، مع التركيز على إظهار تحديات بيانات العالم الحقيقي وحلها.
يوضح الدليل جميع جوانب عملية النمذجة مع العديد من الأمثلة العملية الواقعية ، ويتضمن كل فصل رمز R شاملاً لكل مرحلة من مراحل العملية.
يمكن استخدام هذا الحجم متعدد الأغراض كمقدمة للنماذج التنبؤية وعملية النمذجة بأكملها ، كدليل مرجعي للممارسين ، أو كنص لدورات النمذجة التنبؤية المتقدمة على مستوى البكالوريوس أو الدراسات العليا.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- الانحدار الفني
- تقنية التصنيف
- خوارزميات ML المعقدة
15 التعلم الآلي: فن وعلم الخوارزميات التي تجعل البيانات حساسة
إذا كنت متوسطًا أو خبيرًا في التعلم الآلي وتريد العودة إلى الأساسيات ، فهذا الكتاب مناسب لك! إنه يمنح الفضل الكامل في التعقيد الهائل لـ Machine Learning وعمقه مع عدم إغفال مبادئه الموحدة (إنجاز كبير!).
تعلم الآلة: يتضمن فن وعلم الخوارزميات العديد من دراسات الحالة لزيادة التعقيد ، بالإضافة إلى العديد من الأمثلة والصور (لإبقاء الأمور مثيرة للاهتمام!).
يغطي الكتاب أيضًا مجموعة واسعة من النماذج المنطقية والهندسية والإحصائية ، فضلاً عن الموضوعات المعقدة والجديدة مثل تحليل عامل المصفوفة وتحليل ROC.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- يبسط خوارزميات التعلم الآلي
- النموذج المنطقي
- نموذج هندسي
- نموذج إحصائي
- تحليل ROC
16 التنقيب في البيانات: أدوات وتقنيات تعلم الآلة العملية
باستخدام مناهج دراسة أنظمة قواعد البيانات والتعلم الآلي والإحصاءات ، تمكننا تقنيات استخراج البيانات من العثور على أنماط في كميات هائلة من البيانات.
يجب أن تحصل على كتاب تعدين البيانات: أدوات وتقنيات التعلم الآلي العملية إذا كنت بحاجة إلى دراسة تقنيات استخراج البيانات بشكل خاص أو تخطط لتعلم التعلم الآلي بشكل عام.
يركز أفضل كتاب عن التعلم الآلي بشكل أكبر على جانبه التقني. يتعمق أكثر في التعقيدات الفنية للتعلم الآلي ، واستراتيجيات جمع البيانات واستخدام المدخلات والمخرجات المختلفة للحكم على النتائج.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- النماذج الخطية
- التكتل
- النمذجة الإحصائية
- توقع الأداء
- مقارنة طرق التنقيب عن البيانات
- التعلم القائم على المثيل
- تمثيل المعرفة والتكتلات
- تقنيات التنقيب عن البيانات التقليدية والحديثة
17 بايثون لتحليل البيانات
تعد القدرة على تقييم البيانات المستخدمة في التعلم الآلي من أهم المهارات التي يجب أن يمتلكها عالم البيانات. قبل تطوير نموذج ML الذي ينتج تنبؤًا دقيقًا ، ستشمل غالبية وظيفتك التعامل مع البيانات ومعالجتها وتنظيفها وتقييمها.
يجب أن تكون على دراية بلغات البرمجة مثل Pandas و NumPy و Ipython وغيرها من أجل تنفيذ تحليل البيانات.
إذا كنت ترغب في العمل في علم البيانات أو التعلم الآلي ، فيجب أن تكون لديك القدرة على معالجة البيانات.
يجب عليك بالتأكيد قراءة كتاب Python لتحليل البيانات في هذه الحالة.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- اسينشال مكتبات بايثون
- الباندا المتقدمة
- أمثلة على تحليل البيانات
- تنظيف البيانات وإعدادها
- الطرق الرياضية والإحصائية
- تلخيص وحساب الإحصاء الوصفي
18 معالجة اللغات الطبيعية مع Python
أساس أنظمة التعلم الآلي هو معالجة اللغة الطبيعية.
يرشدك كتاب معالجة اللغة الطبيعية باستخدام Python إلى كيفية استخدام NLTK ، وهي مجموعة محبوبة من وحدات Python وأدواتها لمعالجة اللغة الطبيعية الرمزية والإحصائية للغة الإنجليزية ومعالجة اللغات الطبيعية بشكل عام.
يوفر كتاب Natural Language Processing مع Python إجراءات فاعلة في Python توضح البرمجة اللغوية العصبية بطريقة موجزة وواضحة.
يتمتع القراء بإمكانية الوصول إلى مجموعات البيانات المشروحة جيدًا للتعامل مع البيانات غير المهيكلة ، والبنية اللغوية للنص ، والعناصر الأخرى التي تركز على البرمجة اللغوية العصبية.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- كيف تعمل اللغة البشرية؟
- هياكل البيانات اللغوية
- مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK)
- الاعراب والتحليل الدلالي
- قواعد البيانات اللغوية الشعبية
- دمج تقنيات من الذكاء الاصطناعي واللغويات
19 برمجة الذكاء الجمعي
تمت كتابة كتاب الذكاء الجماعي البرمجي لتوبي سيغاران ، والذي يُعتبر أحد أعظم الكتب لبدء فهم التعلم الآلي ، في عام 2007 ، قبل سنوات من وصول علم البيانات والتعلم الآلي إلى موقعهما الحالي كمسارات مهنية رائدة.
يستخدم الكتاب بايثون كوسيلة لنشر خبرتها لجمهورها. يعتبر الذكاء الجماعي البرمجي بمثابة دليل لتطبيق ml أكثر من كونه مقدمة للتعلم الآلي.
يوفر الكتاب معلومات حول تطوير خوارزميات ML فعالة لجمع البيانات من التطبيقات ، والبرمجة للحصول على البيانات من مواقع الويب ، واستقراء البيانات التي تم جمعها.
يتضمن كل فصل أنشطة لتوسيع الخوارزميات التي تمت مناقشتها وتعزيز فائدتها.
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- تصفية بايزي
- دعم ناقلات الآلات
- خوارزميات محرك البحث
- طرق لعمل تنبؤات
- تقنيات التصفية التعاونية
- عامل المصفوفة غير السالب
- تطور الذكاء لحل المشكلات
- طرق الكشف عن المجموعات أو الأنماط
20 التعلم العميق (سلسلة الحساب التكيفي والتعلم الآلي)
كما نعلم جميعًا ، يعد التعلم العميق نوعًا محسّنًا من التعلم الآلي الذي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من الأداء السابق وكمية كبيرة من البيانات.
أثناء استخدام تقنيات التعلم الآلي ، يجب أن تكون ملمًا بمبادئ التعلم العميق. هذا الكتاب ، الذي يعتبر الكتاب المقدس للتعلم العميق ، سيكون مفيدًا جدًا في هذا الظرف.
يغطي ثلاثة خبراء في التعلم العميق موضوعات معقدة للغاية مليئة بالرياضيات والنماذج التوليدية العميقة في هذا الكتاب.
يوفر أساسًا رياضيًا ومفاهيميًا ، ويناقش العمل الأفكار ذات الصلة في الجبر الخطي ، ونظرية الاحتمالات ، ونظرية المعلومات ، والحساب العددي ، والتعلم الآلي.
يفحص تطبيقات مثل معالجة اللغة الطبيعية ، والتعرف على الكلام ، ورؤية الكمبيوتر ، وأنظمة التوصية عبر الإنترنت ، والمعلوماتية الحيوية ، وألعاب الفيديو ويصف تقنيات التعلم العميق التي يستخدمها ممارسو الصناعة ، مثل شبكات التغذية العميقة ، والتنظيم ، وخوارزميات التحسين ، والشبكات التلافيفية ، والمنهجية العملية .
المواضيع التي تم تناولها في الكتاب
- الحساب العددي
- بحوث التعلم العميق
- تقنيات الرؤية الحاسوبية
- شبكات التغذية العميقة
- التحسين لتدريب النماذج العميقة
- منهجية عملية
- بحوث التعلم العميق
وفي الختام
تم تلخيص أفضل 20 كتابًا من كتب التعلم الآلي في تلك القائمة ، والتي يمكنك استخدامها للتقدم في التعلم الآلي في الاتجاه الذي تريده.
ستكون قادرًا على تطوير أساس متين في خبرة التعلم الآلي ومكتبة مرجعية يمكنك استخدامها كثيرًا أثناء العمل في المنطقة إذا كنت تقرأ مجموعة متنوعة من هذه الكتب المدرسية.
ستكون مصدر إلهام لمواصلة التعلم ، والتحسن ، والتأثير حتى لو قرأت كتابًا واحدًا.
عندما تكون مستعدًا ومؤهلاً لتطوير خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بك ، ضع في اعتبارك أن البيانات ضرورية بشكل حيوي لنجاح مشروعك.
اترك تعليق