مواد جي جدول[لڪ][ڏسو]
رستي جي ذريعي، اسان سڀني کي خبر آهي ته ڪيئن جلدي مشين سکيا ٽيڪنالاجي گذريل ڪيترن سالن ۾ ترقي ڪئي آهي. مشين لرننگ هڪ نظم آهي جنهن ڪيترن ئي ڪارپوريشنن، تعليمي ادارن ۽ شعبن جي دلچسپي کي راغب ڪيو آهي.
ان لاءِ مان مشين لرننگ بابت ڪجهه عظيم ڪتابن تي بحث ڪندس، جيڪي اڄڪلهه هڪ انجنيئر يا نوان ماڻهو پڙهڻ گهرجن. توهان سڀ ان ڳالهه تي متفق هوندا ته ڪتاب پڙهڻ، عقل استعمال ڪرڻ برابر ناهي.
ڪتاب پڙهڻ سان اسان جي ذهنن کي ڪيتريون ئي نيون شيون ڳولڻ ۾ مدد ملندي آهي. پڙهڻ، سڀ کان پوء، سکڻ آهي. هڪ خود سکيا وارو ٽيگ تمام گهڻو مزو آهي. فيلڊ ۾ موجود بهترين درسي ڪتاب هن مضمون ۾ نمايان ڪيا ويندا.
هيٺيون درسي ڪتاب پيش ڪن ٿا آزمائشي ۽ صحيح تعارف AI جي وڏي فيلڊ لاءِ ۽ اڪثر يونيورسٽين جي ڪورسن ۾ استعمال ڪيا ويندا آهن ۽ تعليمي ماهرن ۽ انجنيئرن طرفان هڪجهڙائي سان تجويز ڪيل آهن.
جيتوڻيڪ توهان وٽ هڪ ٽين آهي مشين جي سکيا تجربو، انهن درسي ڪتابن مان هڪ کڻڻ شايد برش ڪرڻ لاء هڪ بهترين طريقو آهي. آخرڪار، سکيا هڪ مسلسل عمل آهي.
1. مڪمل شروعات ڪندڙن لاءِ مشين لرننگ
توھان چاھيو ٿا مشين سکيا جو مطالعو ڪريو پر نه ڄاڻو ته اھو ڪيئن ڪجي. اتي ڪيترائي اھم نظرياتي ۽ شمارياتي تصور آھن جيڪي توھان کي سمجھڻ کان پھريائين توھان جي ايپيڪ ٽرپ مشين لرننگ ۾ شروع ڪرڻ گھرجي. ۽ هي ڪتاب ان ضرورت کي پورو ڪري ٿو!
اهو پيش ڪري ٿو مڪمل novices هڪ اعلي-سطح سان، قابل اطلاق مشيني سکيا جو تعارف. ڪتاب Machine Learning for Absolute Beginners ھڪڙو بھترين اختيارن مان ھڪڙو آھي جيڪو ڳولي رھيو آھي مشين جي سکيا جي سڀ کان وڌيڪ آسان وضاحت ۽ لاڳاپيل خيالن لاءِ.
ڪتاب جا ڪيترائي ml الگورٿم جامع وضاحتن ۽ گرافڪ مثالن سان گڏ آھن جيڪي پڙھندڙن کي سمجھڻ ۾ مدد ڏيڻ لاءِ ھر شيءِ تي بحث ٿيل آھي.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- جي بنيادن کي نظرياتي نيٽ ورڪ
- رجسٽريشن جو تجزيو
- فيچر انجنيئرنگ
- ڪلستر
- ڪراس-تصديق
- ڊيٽا اسڪربنگ ٽيڪنڪ
- فيصلي وارا وڻ
- ensemble ماڊلنگ
2. Dummies لاء مشين سکيا
مشين لرننگ باقاعده ماڻهن لاءِ مونجهارو خيال ٿي سگهي ٿي. تنهن هوندي به، اسان مان جيڪي ڄاڻندڙ آهن انهن لاء اهو قيمتي آهي.
ايم ايل جي بغير، مسئلن کي منظم ڪرڻ ڏکيو آهي جهڙوڪ آن لائين ڳولا جا نتيجا، ويب صفحن تي حقيقي وقت اشتهار، خودڪار، يا حتي اسپام فلٽرنگ (ها!).
نتيجي طور، هي ڪتاب توهان کي هڪ سڌو تعارف پيش ڪري ٿو جيڪو توهان کي مشين جي سکيا جي رازداري دائري بابت وڌيڪ سکڻ ۾ مدد ڏيندو. Machine Learning For Dummies جي مدد سان، توهان سکندا ته ڪيئن ”ڳالهائڻ“ ٻوليون جهڙوڪ Python ۽ R، جيڪي توهان کي ڪمپيوٽرن کي ٽريننگ ڏيڻ جي قابل بڻائينديون ته جيئن پيٽرن جي سڃاڻپ ۽ ڊيٽا جو تجزيو.
اضافي طور تي، توهان سيکاريندا سين ته ڪيئن استعمال ڪجي Python جي Anaconda ۽ R اسٽوڊيو کي R.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- ڊيٽا تيار ڪرڻ
- مشيني سکيا جا طريقا
- مشيني سکيا وارو چڪر
- نگراني ۽ غير نگراني ٿيل سکيا
- ٽريننگ مشين لرننگ سسٽم
- مشين سکيا طريقن جي نتيجن کي ڳنڍڻ
3. ھنڈريڊ پيج مشين لرننگ ڪتاب
ڇا اهو ممڪن آهي ته مشين لرننگ جي سڀني حصن کي 100 صفحن کان گهٽ ۾ ڍڪي؟ اندري برڪوف جو سؤ صفحن وارو مشين لرننگ ڪتاب به ساڳيو ڪم ڪرڻ جي ڪوشش آهي.
مشين لرننگ ڪتاب چڱي طرح لکيو ويو آهي ۽ مشهور سوچ رکندڙ اڳواڻن جي مدد سان آهي، جن ۾ سوجيت ورڪيدي، هيڊ آف انجنيئرنگ اي بي، ۽ پيٽر ناروگ، گوگل تي ريسرچ جو ڊائريڪٽر شامل آهن.
اهو مشين لرننگ ۾ شروعات ڪندڙ لاءِ تمام وڏو ڪتاب آهي. ڪتاب کي چڱيءَ طرح پڙهڻ کان پوءِ، توهان نفيس AI سسٽم ٺاهي ۽ سمجهي سگهندا، هڪ مشين لرننگ انٽرويو ۾ ڪامياب ٿي سگهندا، ۽ پنهنجي ML-بنياد ڪمپني کي به لانچ ڪري سگهندا.
بهرحال، ڪتاب جو مقصد مشين سکيا ۾ مڪمل شروعات ڪندڙن لاءِ ناهي. ڪنهن جاءِ تي ڏسو جيڪڏهن توهان ڪجهه وڌيڪ بنيادي ڳولي رهيا آهيو.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- اناٽومي آف اي سکيا الگورتھم
- نگراني ٿيل سکيا ۽ غير نگراني ٿيل سکيا
- تقليد سکڻ
- مشين لرننگ جا بنيادي الگورتھم
- نيورل نيٽ ورڪ جو جائزو ۽ گہرے سکيا
4. مشين لرننگ کي سمجھڻ
مشين لرننگ جو هڪ منظم تعارف ڪتاب سمجھڻ واري مشين لرننگ ۾ مهيا ڪيو ويو آهي. ڪتاب بنيادي خيالن، ڪمپيوٽيشنل پيراڊمز، ۽ مشين لرننگ جي رياضياتي نڪتن ۾ تمام گهڻي تفصيل سان بيان ڪري ٿو.
مشين لرننگ جي مضمونن جو هڪ وسيع سلسلو مشين لرننگ ذريعي هڪ سادي انداز ۾ پيش ڪيو ويو آهي. مشين جي سکيا جا نظرياتي بنياد ڪتاب ۾ بيان ڪيا ويا آهن، گڏو گڏ رياضياتي نڪتل جيڪي انهن بنيادن کي مفيد الگورتھم ۾ تبديل ڪن ٿا.
ڪتاب بنيادي اصولن کي پيش ڪري ٿو ان کان اڳ جو اهم مضمونن جي وسيع رينج کي ڍڪيندي جيڪي اڳئين درسي ڪتابن ۾ شامل نه ڪيا ويا آهن.
ھن ۾ شامل آھن محدب ۽ استحڪام جي تصورن جو بحث ۽ سکيا جي ڪمپيوٽيشنل پيچيدگي، ۽ گڏوگڏ اھم الگورتھمڪ پيراڊمز جهڙوڪ اسٽوچسٽڪ. گريجوئيٽ نزول، نيورل نيٽ ورڪ، ۽ منظم ٿيل ٻاھرين سکيا، گڏوگڏ نوان اڀرندڙ نظرياتي خيالات جھڙوڪ PAC-Bayes اپروچ ۽ ڪمپريشن تي ٻڌل حدون. شروعاتي گريجوئيشن يا ترقي يافته گريجوئيشن لاء ٺهيل.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- مشيني سکيا جي ڪمپيوٽري پيچيدگي
- ML الگورتھم
- قدرتي نيٽ ورڪ
- PAC-Bayes جو طريقو
- Stochastic gradient نزول
- تعمير ٿيل پيداوار سکيا
5. پٿون سان مشين لرننگ جو تعارف
ڇا توهان هڪ پائٿون-پريشان ڊيٽا سائنسدان آهيو جيڪو مشين لرننگ جو مطالعو ڪرڻ چاهي ٿو؟ توهان جي مشين لرننگ ايڊونچر کي شروع ڪرڻ لاءِ بهترين ڪتاب آهي Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists.
ڪتاب جي مدد سان Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists، توهان ڳولهي سگهندا مختلف ڪارآمد ٽيڪنڪون ٺاهڻ لاءِ ڪسٽم لرننگ پروگرام.
توهان Python ۽ Scikit-Learn پيڪيج کي استعمال ڪرڻ ۾ شامل هر اهم قدم کي ڍڪيندا ته ڀروسي واري مشين لرننگ ايپليڪيشن ٺاهڻ لاءِ.
matplotlib ۽ NumPy لائبريرين جي مضبوط گرفت حاصل ڪرڻ سان سکيا تمام آسان ٿي ويندي.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- جديد ٽيڪنالاجيون پيٽرولر ٽائيڪنگ ۽ ماڊل جي تشخيص لاء
- ايپليڪيشنون ۽ بنيادي مشين سکيا جا خيال
- خودڪار سکيا ٽيڪنالاجي
- ٽيڪسٽ ڊيٽا کي ترتيب ڏيڻ لاء ٽيڪنڪ
- ماڊل زنجير ۽ ڪم فلو انڪپسوليشن پائپ لائنون
- پروسيسنگ کان پوء ڊيٽا جي نمائندگي
6. هٿ تي مشين لرننگ اسڪئي کٽ سان سکيا، ڪيرا ۽ ٽينسر فلو
ڊيٽا سائنس ۽ مشين لرننگ تي سڀ کان وڌيڪ مڪمل اشاعتن مان، اهو علم سان ڀريل آهي. اهو مشورو ڏنو ويو آهي ته ماهرن ۽ نوانوي هڪجهڙا هن موضوع بابت وڌيڪ مطالعو ڪن.
جيتوڻيڪ هن ڪتاب ۾ ٿورڙي مقدار جو نظريو آهي، پر اهو مضبوط مثالن جي حمايت ڪري ٿو، ان کي لسٽ تي هڪ جڳهه ڏئي ٿو.
هن ڪتاب ۾ مختلف موضوع شامل آهن، جن ۾ اسڪِٽ- لرن فار مشين لرننگ پروجيڪٽس ۽ ٽينسر فلو نيورل نيٽ ورڪ ٺاهڻ ۽ تربيت ڏيڻ لاءِ شامل آهن.
هن ڪتاب کي پڙهڻ کان پوءِ، اسان سمجهون ٿا ته توهان وڌيڪ بهتر انداز ۾ اڳتي وڌڻ لاءِ ليس هوندا تمام گهڻي سکيا ۽ عملي مسئلن کي منهن ڏيڻ.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- مشين سکيا جي نظارن جي جانچ ڪريو، خاص طور تي نيورل نيٽ ورڪ
- اسڪيٽ-لرن استعمال ڪندي هڪ نموني مشين لرننگ پروجيڪٽ جي شروعات کان نتيجي تائين ٽريڪ ڪريو.
- ڪيترن ئي ٽريننگ ماڊلز جو جائزو وٺو، جهڙوڪ ensemble ٽيڪنڪ، بي ترتيب ٻيلن، فيصلي واري وڻ، ۽ سپورٽ ویکٹر مشينون.
- TensorFlow لائبريري کي استعمال ڪندي نيورل نيٽ ورڪ ٺاهيو ۽ ٽرين ڪريو.
- غور ڪريو ڪنوولوشنل نيٽ ورڪ، بار بار نيٽ، ۽ گہرا مضبوط ڪرڻ واري سکيا جي ڳولا دوران اعصابي نيٽ جوڙجڪ.
- سکو ته ڪيئن پيماني تي ۽ ٽريننگ ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ.
7. هيڪرز لاءِ مشين لرننگ
ڊيٽا جي تجزيي ۾ دلچسپي رکندڙ موسمي پروگرامر لاءِ، ڪتاب مشين لرننگ فار هيڪرز لکيو ويو آهي. هيڪرز هن حوالي سان ماهر رياضي دان آهن.
ڪنهن ماڻهوءَ لاءِ جنهن وٽ R جي پختگي ڄاڻ آهي، هي ڪتاب هڪ بهترين انتخاب آهي ڇاڪاڻ ته ان جي اڪثريت آر ۾ ڊيٽا جي تجزيي تي مرکوز آهي. اضافي طور تي ڪتاب ۾ شامل ڪيو ويو آهي ته ڪيئن ترقي يافته R استعمال ڪندي ڊيٽا کي هٿي وٺرائي وڃي.
مناسب ڪيس جي ڪهاڻين جي شموليت تي زور ڏئي ٿو ملازمن جي اهميت تي مشين لرننگ الگورٿمس ڪتاب ٿي سگهي ٿو مشين لرننگ فار هيڪرز جي سڀ کان اهم وڪرو پوائنٽ.
ڪتاب ڪيترن ئي حقيقي دنيا جا مثال ڏئي ٿو سکيا مشين جي سکيا کي آسان ۽ تيز ڪرڻ بجاءِ ان جي رياضياتي نظريي ۾ وڌيڪ.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- ھڪڙو غير جانبدار بييسين ڪلاسفير ٺاھيو جيڪو صرف اي ميل جي مواد جو تجزيو ڪري اھو طئي ڪرڻ لاءِ ته ڇا اھو اسپام آھي.
- لڪير رجعت استعمال ڪندي مٿين 1,000 ويب سائيٽن لاءِ صفحي جي ڏيک جي تعداد جي اڳڪٿي ڪندي
- هڪ سڌريل خط سيفر کي ٽوڙڻ جي ڪوشش ڪندي اصلاح جي طريقن جي تحقيق ڪريو.
8. پٿون مشين لرننگ مثالن سان
هي ڪتاب، جيڪو توهان کي مختلف مشين لرننگ، ڊيپ لرننگ، ۽ ڊيٽا اينالائسز طريقن کي سمجهڻ ۽ ٺاهڻ ۾ مدد ڪري ٿو، ممڪن آهي ته اهو واحد آهي جيڪو صرف Python تي پروگرامنگ ٻولي جي طور تي ڌيان ڏئي ٿو.
اهو مختلف مشين لرننگ الگورتھم لاڳو ڪرڻ لاءِ ڪيترن ئي طاقتور لائبريرين تي مشتمل آهي، جهڙوڪ اسڪِٽ- لرن. ٽينسر فلو ماڊل پوءِ استعمال ڪيو ويندو آھي توھان کي سکڻ لاءِ.
آخرڪار، اهو ڏيکاري ٿو ڪيترن ئي ڊيٽا تجزيي جا موقعا جيڪي حاصل ڪري سگھجن ٿيون مشين ۽ گہرے سکيا استعمال ڪندي.
اهو توهان کي ڪيتريون ئي ٽيڪنالاجيون پڻ سيکاري ٿو جيڪي توهان جي ٺاهيل ماڊل جي اثرائتي کي وڌائڻ لاء استعمال ڪري سگھجن ٿيون.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- لرننگ پٿون ۽ مشين لرننگ: هڪ شروعاتي گائيڊ
- جانچ ڪندي 2 نيوز گروپس ڊيٽا سيٽ ۽ Naive Bayes اسپام اي ميل ڳولڻ
- SVMs استعمال ڪندي، وڻن جي بنياد تي الگورتھم استعمال ڪندي خبرن جي ڪهاڻين جي عنوانن جي درجي بندي ڪريو ڪلڪ ذريعي اڳڪٿي
- لاجسٽڪ ريگريشن استعمال ڪندي ڪلڪ جي شرح جي اڳڪٿي
- اسٽاڪ جي قيمتن جي اعلي معيار جي اڳڪٿي ڪرڻ لاء ريگريشن الگورتھم جو استعمال
9. پٿون مشين لرننگ
پٿون مشين لرننگ ڪتاب مشين لرننگ جي بنيادي ڳالهين سان گڏوگڏ ڊجيٽل ڊومين ۾ ان جي اهميت جي وضاحت ڪري ٿو. اهو هڪ مشين لرننگ ڪتاب آهي نئين سکندڙن لاءِ.
اضافي طور تي ڪتاب ۾ شامل ڪيا ويا آهن مشين سکيا جا ڪيترائي ذيلي فيلڊ ۽ ايپليڪيشنون. پٿون پروگرامنگ جا اصول ۽ ڪيئن شروع ڪجي مفت ۽ اوپن سورس پروگرامنگ ٻولي سان پڻ پٿون مشين لرننگ ڪتاب ۾ شامل آهن.
مشين لرننگ ڪتاب کي ختم ڪرڻ کان پوءِ، توهان پائٿون ڪوڊنگ استعمال ڪندي مشين لرننگ جون ڪيتريون ئي نوڪريون موثر طريقي سان قائم ڪري سگهندا.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- مصنوعي ذهانت جا بنيادي اصول
- فيصلو جو وڻ
- لاجسٽڪ ريگريشن
- عميق نيورل نيٽ ورڪ
- پٿون پروگرامنگ ٻولي جا بنيادي اصول
10. مشين لرننگ: هڪ امڪاني تناظر
مشين لرننگ: A Probabilistic Perspective هڪ مزاحيه مشين لرننگ ڪتاب آهي جنهن ۾ نمايان رنگن جي گرافڪس ۽ عملي، حقيقي دنيا جا مثال شامل آهن نظمن جهڙوڪ حياتيات، ڪمپيوٽر ويزن، روبوٽڪس، ۽ ٽيڪسٽ پروسيسنگ.
اهو ضروري الگورتھم لاءِ آرامده نثر ۽ سيڊوڪوڊ سان ڀريل آهي. مشين لرننگ: A Probabilistic Perspective، ٻين مشيني سکيا جي پبليڪيشن جي برعڪس جيڪي ڪڪ بڪ جي انداز ۾ پيش ڪيا ويا آهن ۽ مختلف هوريسٽڪ طريقا بيان ڪن ٿا، اصولي ماڊل تي ٻڌل طريقي تي ڌيان ڏئي ٿو.
اهو واضح ۽ سمجھڻ واري انداز ۾ گرافاتي نمائندگي استعمال ڪندي ايم ايل ماڊل بيان ڪري ٿو. هڪ متحد، امڪاني انداز جي بنياد تي، هي درسي ڪتاب مشين جي سکيا جي شعبي جو مڪمل ۽ خودمختار تعارف فراهم ڪري ٿو.
مواد وسيع ۽ عميق آهي، جنهن ۾ بنيادي پس منظر مواد شامل آهي عنوانن تي، جهڙوڪ امڪان، اصلاح، ۽ لڪير الجبرا، ۽ انهي سان گڏ هن علائقي ۾ معاصر ترقيات جو بحث جهڙوڪ مشروط بي ترتيب فيلڊ، L1 باقاعده ڪرڻ، ۽ گہرے سکيا.
ڪتاب هڪ آرامده، پهچڻ واري ٻولي ۾ لکيو ويو آهي، جنهن ۾ اهم اهم الگورتھم لاءِ سيوڊو ڪوڊ شامل آهن.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- تڪليف
- گپ سکيا
- ايل 1 باقاعدي
- اصلاح
- ٽيڪسٽ پروسيسنگ
- ڪمپيوٽر ويزن ايپليڪيشنون
- روبوٽڪس ايپليڪيشنون
11. شمارياتي سکيا جا عنصر
ان جي تصوراتي فريم ورڪ ۽ مختلف قسمن جي مضمونن لاءِ، هي مشين لرننگ درسي ڪتاب اڪثر ڪري فيلڊ ۾ مڃيو ويندو آهي.
هي ڪتاب هر ڪنهن لاءِ هڪ حوالي طور استعمال ٿي سگهي ٿو جنهن کي موضوعن تي برش ڪرڻ جي ضرورت آهي جهڙوڪ نيورل نيٽ ورڪ ۽ ٽيسٽنگ ٽيڪنڪ سان گڏوگڏ مشين لرننگ جو هڪ سادو تعارف.
ڪتاب جارحاڻي طور تي پڙهندڙ کي هر موڙ تي پنهنجا تجربا ۽ تحقيق ڪرڻ لاءِ زور ڏئي ٿو، ان کي قابليت ۽ تجسس پيدا ڪرڻ لاءِ قيمتي بڻائي ٿو جيڪو مشيني سکيا جي صلاحيت يا نوڪري ۾ مناسب ترقي ڪرڻ لاءِ گهربل آهي.
اهو هڪ اهم اوزار آهي statisticians ۽ هر ڪنهن لاءِ جيڪو ڪاروبار يا سائنس ۾ ڊيٽا مائننگ ۾ دلچسپي رکي ٿو. پڪ ڪريو ته توهان هن ڪتاب کي شروع ڪرڻ کان پهريان گهٽ ۾ گهٽ لڪير واري الجبرا کي سمجھندا آهيو.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- نگراني ٿيل سکيا (پيشگوئي) غير نگراني ٿيل سکيا ڏانهن
- قدرتي نيٽ ورڪ
- ویکٹر مشين جي سپورٽ ڪريو
- درجه بندي وڻ
- وڌائڻ وارو الگورتھم
12. نموني جي سڃاڻپ ۽ مشين لرننگ
نمونن جي سڃاڻپ ۽ مشين جي سکيا جي دنيا کي هن ڪتاب ۾ چڱي طرح ڳولي سگهجي ٿو. نمونن جي سڃاڻپ لاء بيزين جو طريقو اصل ۾ هن اشاعت ۾ پيش ڪيو ويو.
ان کان علاوه، ڪتاب مشڪل مضمونن جي جانچ ڪري ٿو جن کي ملائي ويريٽ، ڊيٽا سائنس، ۽ بنيادي لڪير الجبرا جي ڪم ڪندڙ سمجھڻ جي ضرورت آهي.
مشين لرننگ ۽ امڪانيات تي، حوالو ڪتاب پيش ڪري ٿو بابن سان گڏ پيچيدگي جي سخت سطحن جي بنياد تي ڊيٽا سيٽن ۾ رجحانات جي بنياد تي. نمونن جي سڃاڻپ جي عام تعارف کان اڳ سادي مثال ڏنل آهن.
ڪتاب پيش ڪري ٿو طريقه ڪار اندازي لاءِ، جيڪي انهن ڪيسن ۾ تڪڙي ويجهڙائيءَ جي اجازت ڏين ٿيون جڏهن صحيح حل غير عملي آهن. اهڙا ٻيا ڪتاب نه آهن جيڪي گرافڪ ماڊل استعمال ڪن ٿيون امڪاني تقسيم کي بيان ڪرڻ لاء، پر اهو ڪري ٿو.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- Bayesian طريقا
- لڳ ڀڳ انفرنس الگورتھم
- نون ماڊلز kernels جي بنياد تي
- بنيادي امڪاني نظريي جو تعارف
- نموني جي سڃاڻپ ۽ مشين سکيا جو تعارف
13. اڳڪٿي ڪندڙ ڊيٽا اينالائيٽڪس مان مشين لرننگ جا بنيادي اصول
جيڪڏهن توهان مشيني سکيا جي بنيادي اصولن تي عبور حاصل ڪيو آهي ۽ اڳڪٿي ڪندڙ ڊيٽا اينالائيٽڪس ڏانهن وڃڻ چاهيو ٿا، اهو ڪتاب توهان لاءِ آهي!!! وڏي ڊيٽا سيٽن مان نمونن کي ڳولڻ سان، مشين لرننگ استعمال ڪري سگھجن ٿيون اڳڪٿي جا ماڊل تيار ڪرڻ لاءِ.
هي ڪتاب ايم ايل جي استعمال جي عمل جي جانچ ڪري ٿو اڳڪٿي ڪندڙ ڊيٽا تجزياتي گہرائي، ٻنهي نظرياتي اصولن ۽ حقيقي مثالن سميت.
ان حقيقت جي باوجود ته عنوان ”فنڊامينٽلز آف مشين لرننگ فار پريڊيڪل ڊيٽا اينالائيٽڪس“ هڪ وات وارو آهي، هي ڪتاب اڳڪٿي ڪندڙ ڊيٽا تجزياتي سفر جو خاڪو بيان ڪندو ڊيٽا کان بصيرت تائين هڪ نتيجي تائين.
اهو چار مشيني سکيا جي طريقن تي پڻ بحث ڪري ٿو: معلومات جي بنياد تي سکيا، هڪجهڙائي تي ٻڌل سکيا، امڪان جي بنياد تي سکيا، ۽ غلطي جي بنياد تي سکيا، هر هڪ غير ٽيڪنيڪل تصوراتي وضاحت سان گڏ رياضياتي ماڊل ۽ مثالن سان گڏ الگورتھم.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- معلومات جي بنياد تي سکيا
- هڪجهڙائي جي بنياد تي سکيا
- امڪان جي بنياد تي سکيا
- غلطي جي بنياد تي سکيا
14. لاڳو ٿيل اڳڪٿي واري ماڊلنگ
لاڳو ٿيل اڳڪٿي واري ماڊلنگ پوري پيش گوئي واري ماڊلنگ جي عمل کي جانچيندي آهي، ڊيٽا پري پروسيسنگ جي نازڪ مرحلن سان شروع ٿيندي، ڊيٽا ورهائڻ، ۽ ماڊل ٽيوننگ بنيادن تي.
اهو ڪم پوءِ پيش ڪري ٿو واضح بيانن جي مختلف قسم جي روايتي ۽ تازي رجعت ۽ درجه بندي جي طريقن سان، حقيقي دنيا جي ڊيٽا جي چئلينج کي ڏيکارڻ ۽ حل ڪرڻ تي ڌيان ڏيڻ سان.
گائيڊ ماڊلنگ جي عمل جي سڀني پهلوئن کي ڏيکاري ٿو ڪيترن ئي هٿن سان، حقيقي دنيا جي مثالن سان، ۽ هر باب ۾ پروسيس جي هر مرحلي لاء جامع آر ڪوڊ شامل آهي.
هي گهڻ مقصدي حجم اڳڪٿي ڪندڙ ماڊل جي تعارف ۽ پوري ماڊلنگ جي عمل جي طور تي استعمال ڪري سگهجي ٿو، عملي لاءِ ريفرنس گائيڊ جي طور تي، يا ترقي يافته انڊر گريجوئيٽ يا گريجوئيٽ سطح جي اڳڪٿي واري ماڊلنگ ڪورسز لاءِ متن جي طور تي.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- ريگريشن ٽيڪنڪ
- درجه بندي ٽيڪنڪ
- ڪمپليڪس ML الگورتھم
15. مشين لرننگ: آرٽ ۽ سائنس جي الگورتھم جيڪي ڊيٽا جو احساس ڪن ٿا
جيڪڏهن توهان هڪ انٽرميڊيٽ آهيو يا مشين لرننگ ۾ ماهر آهيو ۽ وڃڻ چاهيو ٿا ”بنياديات ڏانهن واپس،“ هي ڪتاب توهان لاءِ آهي! اهو مڪمل ڪريڊٽ مشين لرننگ جي تمام گهڻي پيچيدگي ۽ کوٽائي کي ڏئي ٿو جڏهن ته ان جي متحد اصولن کي ڪڏهن به نه وڃايو (بلڪل هڪ ڪاميابي!).
مشين لرننگ: آرٽ ۽ سائنس جي الگورتھم ۾ ڪيترن ئي ڪيسن جو مطالعو شامل آهي پيچيدگي وڌائڻ، گڏوگڏ ڪيترائي مثال ۽ تصويرون (شيون دلچسپ رکڻ لاء!).
ڪتاب ۾ منطقي، جاميٽري ۽ شمارياتي ماڊل جي وسيع رينج پڻ شامل آهي، انهي سان گڏ پيچيده ۽ ناول مضمونن جهڙوڪ ميٽرڪس فيڪٽريائيزيشن ۽ آر او سي تجزيو.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- مشين سکيا الگورتھم کي آسان بڻائي ٿو
- منطقي ماڊل
- جاميٽري ماڊل
- رياستياتي ماڊل
- ROC تجزيو
16. ڊيٽا مائننگ: عملي مشين سکيا جا اوزار ۽ ٽيڪنڪس
ڊيٽابيس سسٽم، مشين لرننگ، ۽ انگ اکر جي مطالعي مان طريقا استعمال ڪندي، ڊيٽا مائننگ ٽيڪنالاجي اسان کي ڊيٽا جي وسيع مقدار ۾ نمونن کي ڳولڻ جي قابل بڻائي ٿي.
توھان کي ڪتاب حاصل ڪرڻ گھرجي Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques جيڪڏھن توھان کي ضرورت آھي ڊيٽا مائننگ ٽيڪنڪ جو مطالعو ڪرڻ لاءِ خاص طور تي يا عام طور تي مشين لرننگ سکڻ جو منصوبو.
مشين لرننگ تي بهترين ڪتاب ان جي ٽيڪنيڪل پاسي تي وڌيڪ ڌيان ڏئي ٿو. اهو مشين لرننگ جي ٽيڪنيڪل پيچيدگين، ۽ ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ نتيجن جو فيصلو ڪرڻ لاءِ مختلف انپٽس ۽ آئوٽ پُٽ استعمال ڪرڻ جي حڪمت عملين کي وڌيڪ تفصيل سان بيان ڪري ٿو.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- لائين ماڊلز
- ڪلستر
- شمارياتي ماڊلنگ
- ڪارڪردگي جي اڳڪٿي
- ڊيٽا مائننگ طريقن جي مقابلي ۾
- مثال جي بنياد تي سکيا
- علم جي نمائندگي ۽ ڪلستر
- روايتي ۽ جديد ڊيٽا مائننگ ٽيڪنالاجي
17. ڊيٽا جي تجزيو لاء پٿون
مشين لرننگ ۾ استعمال ٿيل ڊيٽا جو جائزو وٺڻ جي صلاحيت سڀ کان اهم مهارت آهي جيڪو ڊيٽا سائنسدان وٽ هجڻ گهرجي. هڪ ML ماڊل کي ترقي ڪرڻ کان اڳ جيڪو هڪ صحيح اڳڪٿي پيدا ڪري ٿو، توهان جي نوڪري جي اڪثريت شامل هوندي ڊيٽا کي هٿ ڪرڻ، پروسيسنگ، صفائي، ۽ جائزو وٺڻ.
ڊيٽا جي تجزيي تي عمل ڪرڻ لاءِ توهان کي پروگرامنگ ٻولين جهڙوڪ پانڊاس، NumPy، Ipython ۽ ٻين کان واقف ٿيڻ جي ضرورت آهي.
جيڪڏهن توهان ڊيٽا سائنس يا مشين لرننگ ۾ ڪم ڪرڻ چاهيو ٿا، توهان وٽ لازمي طور تي ڊيٽا کي هٽائڻ جي صلاحيت هوندي.
توھان کي ضرور پڙھڻ گھرجي پٿون ڪتاب ھن معاملي ۾ ڊيٽا اينالائسز لاءِ.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- لازمي پٿرن جون لائبريريون
- ترقي يافته پانڊاس
- ڊيٽا جي تجزيو جا مثال
- ڊيٽا جي صفائي ۽ تياري
- رياضياتي ۽ شمارياتي طريقا
- تشريحاتي شماريات جو خلاصو ۽ ڪمپيوٽنگ
18. Python سان قدرتي ٻولي پروسيسنگ
مشين لرننگ سسٽم جو بنياد قدرتي ٻولي پروسيسنگ آهي.
ڪتاب Natural Language Processing with Python توهان کي هدايت ڪري ٿو ته ڪيئن استعمال ڪجي NLTK، Python ماڊلز جو هڪ تمام پسند ڪيل مجموعو ۽ اوزار عام طور تي انگريزي ۽ NLP لاءِ علامتي ۽ شمارياتي قدرتي ٻولي پروسيسنگ لاءِ.
Python ڪتاب سان قدرتي ٻولي پروسيسنگ مؤثر پٿون روٽينز مهيا ڪري ٿي جيڪا NLP کي هڪ جامع، واضح انداز ۾ ڏيکاري ٿي.
پڙهندڙن کي غير منظم ڊيٽا، ٽيڪسٽ-لساني ساخت، ۽ ٻين اين ايل پي-مرڪوز عناصر سان معاملو ڪرڻ لاء چڱي طرح بيان ڪيل ڊيٽا سيٽ تائين رسائي آهي.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- انساني ٻولي ڪيئن ڪم ڪري ٿي؟
- لساني ڊيٽا جي جوڙجڪ
- Natural Language Toolkit (NLTK)
- تجزيي ۽ اصطلاحي تجزيو
- مشهور لساني ڊيٽابيس
- مان ٽيڪنڪ کي ضم ڪريو مصنوعي انٽيلي جنس ۽ لسانيات
19. پروگرامنگ اجتماعي انٽيليجنس
پروگرامنگ ڪليڪٽو انٽيليجنس ٽوبي سيگارن، جنهن کي مشين لرننگ کي سمجهڻ شروع ڪرڻ لاءِ سڀ کان وڏي ڪتابن مان هڪ سمجهيو وڃي ٿو، 2007 ۾ لکيو ويو، سال اڳ ڊيٽا سائنس ۽ مشين لرننگ پنهنجي موجوده پوزيشن کي معروف پيشه ورانه رستا حاصل ڪيو.
ڪتاب پٿون کي استعمال ڪري ٿو طريقي جي طور تي پنھنجي ماهرن کي پنھنجي سامعين تائين پهچائڻ لاءِ. پروگرامنگ ڪليڪٽو انٽيليجنس ايم ايل تي عمل درآمد لاءِ هڪ دستي وڌيڪ آهي ان کان علاوه اهو مشين لرننگ جو تعارف آهي.
ڪتاب ايپس مان ڊيٽا گڏ ڪرڻ، ويب سائيٽن مان ڊيٽا حاصل ڪرڻ لاءِ پروگرامنگ، ۽ گڏ ڪيل ڊيٽا کي وڌائڻ لاءِ موثر ML الگورتھم تيار ڪرڻ بابت معلومات مهيا ڪري ٿو.
هر باب ۾ بحث ڪيل الگورتھم کي وڌائڻ ۽ انهن جي افاديت کي وڌائڻ لاء سرگرميون شامل آهن.
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- Bayesian فلٽرنگ
- ویکٹر مشين جي سپورٽ ڪريو
- سرچ انجڻ الگورتھم
- اڳڪٿي ڪرڻ جا طريقا
- گڏيل فلٽرنگ ٽيڪنڪ
- غير منفي ميٽرڪس فيڪٽرائيزيشن
- مسئلا حل ڪرڻ لاءِ ذهانت جي ترقي
- گروپن يا نمونن کي ڳولڻ لاء طريقا
20. ڊيپ لرننگ (ايڊاپٽيٽو ڪمپيوٽيشن ۽ مشين لرننگ سيريز)
جيئن ته اسان سڀ واقف آهيون، ڊيپ لرننگ هڪ بهتر قسم جي مشين لرننگ آهي جيڪا ڪمپيوٽرن کي ماضي جي ڪارڪردگي ۽ ڊيٽا جي وڏي مقدار مان سکڻ جي قابل بڻائي ٿي.
مشين لرننگ ٽيڪنڪ استعمال ڪرڻ دوران، توهان کي پڻ گہرے سکيا جي اصولن سان واقف ٿيڻو پوندو. هي ڪتاب، جنهن کي بائيبل آف گہرے سکيا جو شمار ڪيو وڃي ٿو، ان صورتحال ۾ تمام گهڻو مددگار ثابت ٿيندو.
ٽي گہرا سکيا جا ماهر انتهائي پيچيده موضوعن کي ڍڪيندا آهن جيڪي هن ڪتاب ۾ رياضي ۽ گہرے پيدا ٿيندڙ ماڊل سان ڀريل آهن.
رياضياتي ۽ تصوراتي بنياد مهيا ڪندي، ڪم لڪير الجبرا، امڪاني نظريو، معلوماتي نظريو، عددي حساب، ۽ مشين لرننگ ۾ مناسب خيالن تي بحث ڪري ٿو.
اهو ايپليڪيشنن جي جانچ ڪري ٿو جهڙوڪ قدرتي ٻولي پروسيسنگ، تقرير جي سڃاڻپ، ڪمپيوٽر ويزن، آن لائن سفارش واري نظام، بايو انفارميٽڪس، ۽ ويڊيو گيمز ۽ بيان ڪري ٿو ڊيپ سکيا ٽيڪنڪ جيڪي صنعت جي ماهرن پاران استعمال ڪيا ويا آهن، جهڙوڪ ڊيپ فيڊ فارورڊ نيٽ ورڪ، ريگيولرائيزيشن، ۽ آپٽمائيزيشن الگورٿمز، ڪنوولوشنل نيٽورڪ، ۽ عملي طريقو .
ڪتاب ۾ شامل موضوع
- عددي حساب
- گہرے سکيا جي تحقيق
- ڪمپيوٽر ويزن ٽيڪنالاجي
- ڊيپ فيڊ فارورڊ نيٽ ورڪ
- ڊيپ ماڊلز جي تربيت لاءِ اصلاح
- عملي طريقو
- گہرے سکيا جي تحقيق
ٿڪل
20 مٿين مشين لرننگ ڪتابن جو خلاصو ان فهرست ۾ ڏنو ويو آهي، جن کي توهان استعمال ڪري سگهو ٿا مشين لرننگ کي اڳتي وڌائڻ لاءِ پنهنجي پسند جي طرف.
توهان مشين سکيا جي ماهر ۾ هڪ مضبوط بنياد ٺاهي سگهندا ۽ هڪ ريفرنس لائبريري جيڪا توهان استعمال ڪري سگهو ٿا اڪثر علائقي ۾ ڪم ڪرڻ دوران جيڪڏهن توهان انهن درسي ڪتابن جو هڪ قسم پڙهو.
توهان کي سکڻ، بهتر ٿيڻ، ۽ اثر رکڻ لاءِ متاثر ڪيو ويندو جيتوڻيڪ توهان صرف هڪ ڪتاب پڙهو.
جڏهن توهان تيار آهيو ۽ توهان جي پنهنجي مشين لرننگ الگورتھم کي ترقي ڪرڻ جي قابل، ذهن ۾ رکو ته ڊيٽا توهان جي منصوبي جي ڪاميابي لاء تمام ضروري آهي.
جواب ڇڏي وڃو