Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
Воқеан, мо ҳама медонем, ки технологияи омӯзиши мошинсозӣ дар чанд соли охир то чӣ андоза зуд рушд кардааст. Омӯзиши мошинсозӣ як фанест, ки таваҷҷӯҳи якчанд корпоратсияҳо, академикҳо ва бахшҳоро ба худ ҷалб кардааст.
Аз ин рӯ, ман баъзе аз бузургтарин китобҳоро дар бораи омӯзиши мошинсозӣ муҳокима хоҳам кард, ки имрӯз муҳандис ё навхонадорон бояд хонанд. Шумо бояд ҳама розӣ бошед, ки хондани китоб ба истифодаи ақл баробар нест.
Хондани китоб ба ақли мо кӯмак мекунад, ки бисёр чизҳои навро кашф кунад. Охир хондан омӯхтан аст. Теги худидоракунӣ хеле шавқовар аст. Бузургтарин китобҳои дарсӣ дар ин соҳа дар ин мақола таъкид хоҳанд шуд.
Китобҳои дарсии зерин муқаддимаи дақиқ ва дақиқро ба соҳаи васеътари AI пешниҳод мекунанд ва аксар вақт дар курсҳои донишгоҳӣ истифода мешаванд ва аз ҷониби академикҳо ва муҳандисон тавсия карда мешаванд.
Ҳатто агар шумо як тонна дошта бошед омӯзиши машқҳо таҷриба, гирифтани яке аз ин китобҳои дарсӣ метавонад як роҳи олиҷаноб барои тоза кардан бошад. Баъд аз ҳама, омӯзиш раванди муттасил аст.
1. Омӯзиши мошинсозӣ барои шурӯъкунандагон
Шумо мехоҳед омӯзиши мошиниро омӯзед, аммо намедонед, ки ин корро чӣ тавр анҷом диҳед. Якчанд мафҳумҳои муҳими назариявӣ ва оморӣ мавҷуданд, ки шумо бояд пеш аз оғози сафари эпикии худ ба омӯзиши мошинсозӣ дарк кунед. Ва ин китоб ин ниёзро пур мекунад!
Он ба навгониҳои мукаммал бо сатҳи баланд, татбиқшаванда пешниҳод мекунад шиносоӣ бо омӯзиши мошинсозӣ. Китоби омӯзиши мошинсозӣ барои шурӯъкунандагон мутлақ яке аз беҳтарин интихобҳо барои касест, ки шарҳи соддатарини омӯзиши мошинсозӣ ва ғояҳои алоқамандро меҷӯяд.
Алгоритмҳои сершумори мл китобро бо тавзеҳоти мухтасар ва мисолҳои графикӣ ҳамроҳӣ мекунанд, то ба хонандагон дар фаҳмидани ҳама чизҳои мавриди баррасӣ қарор гиранд.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Асосҳои шабакаҳои нейралӣ
- Таҳлили регрессия
- Муҳандисии хусусият
- Гурӯҳбандӣ
- Тасдиқи байниҳамдигарӣ
- Усулҳои тозакунии маълумот
- Дарахтони қарор
- Моделсозии ансамбль
2. Омӯзиши мошинҳо барои думҳо
Омӯзиши мошинсозӣ метавонад барои одамони оддӣ як идеяи печида бошад. Бо вуҷуди ин, барои мо, ки донишмандем, бебаҳост.
Бе ML, идора кардани масъалаҳо ба монанди натиҷаҳои ҷустуҷӯи онлайн, таблиғоти вақти воқеӣ дар саҳифаҳои веб, автоматизатсия ё ҳатто филтркунии спам душвор аст (Ҳа!).
Дар натиҷа, ин китоб ба шумо як муқаддимаи мустақимро пешниҳод мекунад, ки ба шумо дар бораи олами пурасрор омӯзиши мошинсозӣ кӯмак мекунад. Бо кӯмаки Machine Learning For Dummies, шумо чӣ гуна забонҳоро ба монанди Python ва R “гуфтан”-ро меомӯзед, ки ба шумо имкон медиҳад, ки компютерҳоро барои шинохти намуна ва таҳлили додаҳо омӯзонед.
Илова бар ин, шумо мефаҳмед, ки чӣ гуна истифода бурдани Anaconda ва R Studio-и Python-ро барои таҳия дар R.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Омодасозии маълумот
- равишҳои омӯзиши мошинсозӣ
- Давраи омӯзиши мошинсозӣ
- Омӯзиши таҳти назорат ва беназорат
- Системаҳои омӯзиши мошинҳои омӯзишӣ
- Пайваст кардани усулҳои омӯзиши мошинсозӣ ба натиҷаҳо
3. Китоби омӯзиши мошинҳои сад саҳифа
Оё дар зери 100 саҳифа фаро гирифтани тамоми ҷанбаҳои омӯзиши мошинсозӣ имконпазир аст? «Китоби сад-сахифаи мошиномузй»-и Андрей Бурков кушиши хамин аст.
Китоби омӯзиши мошинсозӣ аз ҷониби пешвоёни маъруфи фикрӣ, аз ҷумла Суҷет Варахедӣ, роҳбари муҳандисии eBay ва Питер Норвиг, директори тадқиқоти Google, хуб навишта шудааст ва дастгирӣ карда шудааст.
Ин бузургтарин китоб барои шурӯъкунандагон дар омӯзиши мошинсозӣ мебошад. Пас аз мутолиаи ҳамаҷонибаи китоб, шумо метавонед системаҳои мураккаби AI-ро созед ва дарк кунед, дар мусоҳибаи омӯзиши мошин муваффақ шавед ва ҳатто як ширкати худ дар асоси ML-ро оғоз кунед.
Аммо, китоб барои шурӯъкунандагон дар омӯзиши мошинсозӣ пешбинӣ нашудааст. Ба ҷое назар кунед, агар шумо чизи асоситареро ҷустуҷӯ кунед.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Анатомияи а алгоритми омӯзиш
- Омӯзиши назоратшаванда ва омӯзиши беназорат
- Омӯзиши таҳким
- Алгоритмҳои асосии омӯзиши мошинсозӣ
- Шарҳи шабакаҳои нейронӣ ва омӯзиши амиқ
4. Фаҳмидани омӯзиши мошинсозӣ
Муқаддимаи систематикӣ ба омӯзиши мошинсозӣ дар китоби Фаҳмидани омӯзиши мошинҳо оварда шудааст. Дар китоб ғояҳои бунёдӣ, парадигмаҳои ҳисоббарорӣ ва ҳосилаҳои математикии омӯзиши мошинсозӣ амиқтар омӯхта мешаванд.
Як қатор васеи мавзӯъҳои омӯзиши мошинсозӣ тавассути омӯзиши мошинсозӣ ба таври оддӣ пешниҳод карда мешавад. Асосҳои назариявии омӯзиши мошинсозӣ дар китоб дар якҷоягӣ бо ҳосилаҳои математикӣ, ки ин асосҳоро ба алгоритмҳои муфид табдил медиҳанд, тавсиф карда шудаанд.
Китоб пеш аз фаро гирифтани доираи васеи мавзӯъҳои муҳим, ки дар китобҳои дарсии қаблӣ фаро гирифта нашудаанд, асосҳоро пешниҳод мекунад.
Ба ин муҳокимаи мафҳумҳои конвексӣ ва устуворӣ ва мураккабии ҳисобкунии омӯзиш, инчунин парадигмаҳои муҳими алгоритмӣ, ба монанди стохастикӣ дохил карда шудаанд. пастшавии градиент, шабакаҳои нейронӣ ва омӯзиши сохтории натиҷаҳо, инчунин ғояҳои назариявии нав пайдошуда, ба монанди равиши PAC-Bayes ва ҳудуди бар фишурдашуда. барои хатмкунандагони ибтидоӣ ё донишҷӯёни пешрафта пешбинӣ шудааст.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Мушкилии ҳисоббарории омӯзиши мошинсозӣ
- алгоритмҳои ML
- Шабакаҳои нейронӣ
- Муносибати PAC-Bayes
- Пастшавии градиенти стохастикӣ
- Омӯзиши баромади сохторӣ
5. Муқаддима ба омӯзиши мошинсозӣ бо Python
Оё шумо як олими маълумотҳои Python, ки мехоҳед омӯзиши мошинро омӯзед? Беҳтарин китоб барои оғози саёҳати омӯзиши мошинсозӣ ин Муқаддима ба омӯзиши мошинсозӣ бо Python аст: Дастур барои олимони маълумот.
Бо ёрии китоби Муқаддима ба омӯзиши мошинсозӣ бо Python: Дастур барои олимони маълумот, шумо як қатор усулҳои муфидро барои эҷоди барномаҳои фармоишии омӯзиши мошинҳо кашф хоҳед кард.
Шумо ҳар як қадами муҳимро дар истифодаи бастаи Python ва Scikit-Learn барои сохтани барномаҳои боэътимоди омӯзиши мошинҳо фаро мегиред.
Гирифтани дарки хуби китобхонаҳои matplotlib ва NumPy омӯзишро хеле осонтар мекунад.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Усулҳои муосири танзими параметрҳо ва арзёбии модел
- Барномаҳо ва ғояҳои асосии омӯзиши мошинҳо
- техникаи автоматии таълим
- Усулҳои коркарди маълумоти матнӣ
- Моделҳои занҷирбандӣ ва қубурҳои инкапсули ҷараёни корӣ
- Намоиши додаҳо пас аз коркард
6. Омӯзиши дастӣ бо мошинсозӣ бо Sci-kit Learn, Keras & Tensorflow
Дар байни нашрияҳои мукаммал оид ба илми маълумот ва омӯзиши мошинсозӣ, он пур аз дониш аст. Тавсия дода мешавад, ки ҳам мутахассисон ва ҳам навгониҳо дар ин мавзӯъ бештар омӯзанд.
Гарчанде ки ин китоб миқдори ками назарияро дар бар мегирад, он бо мисолҳои қавӣ дастгирӣ карда мешавад ва ба он дар рӯйхат ҷойгоҳ медиҳад.
Ин китоб мавзӯъҳои гуногунро дар бар мегирад, аз ҷумла scikit-learn барои лоиҳаҳои омӯзиши мошинсозӣ ва TensorFlow барои эҷод ва омӯзиши шабакаҳои нейрон.
Пас аз хондани ин китоб, мо фикр мекунем, ки шумо барои омӯхтани минбаъдаи он беҳтар муҷаҳҳаз хоҳед шуд омӯзиши чуқур ва бо проблемахои амалй машгул шаванд.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Манзараи омӯзиши мошинсозӣ, махсусан шабакаҳои нейронро тафтиш кунед
- Лоиҳаи омӯзиши мошиниро аз аввал то ба охир бо истифода аз Scikit-Learn пайгирӣ кунед.
- Якчанд моделҳои таълимро, аз қабили усулҳои ансамблӣ, ҷангалҳои тасодуфӣ, дарахтони қарорҳо ва мошинҳои вектории дастгирӣ тафтиш кунед.
- Бо истифода аз китобхонаи TensorFlow шабакаҳои нейрон эҷод кунед ва омӯзед.
- Ҳангоми омӯхтани шабакаҳои конволютсионӣ, шабакаҳои такрорӣ ва омӯзиши амиқи таҳкимро баррасӣ кунед шабакаи нейронӣ тарҳҳо.
- Тарзи миқёс ва омӯзиши шабакаҳои амиқи нейронро омӯзед.
7. Омӯзиши мошин барои ҳакерҳо
Барои барномасози ботаҷрибае, ки ба таҳлили маълумот таваҷҷӯҳ дорад, китоби омӯзиши мошинсозӣ барои ҳакерҳо навишта шудааст. Ҳакерҳо дар ин замина математикҳои моҳир мебошанд.
Барои шахсе, ки дар бораи R фаҳмиши хуб дорад, ин китоб интихоби хуб аст, зеро аксарияти он ба таҳлили додаҳо дар R нигаронида шудааст. Илова бар ин, дар китоб чӣ гуна коркарди маълумот бо истифодаи R пешрафта оварда шудааст.
Дохил кардани ҳикояҳои мавриди мисол арзиши истифодаи алгоритмҳои омӯзиши мошинро таъкид мекунад, метавонад китоби омӯзиши мошинсозӣ барои ҳакерҳо нуқтаи муҳимтарини фурӯш бошад.
Дар китоб мисолҳои зиёди воқеии ҷаҳонӣ оварда шудааст, то омӯзиши мошинро соддатар ва тезтар кунанд, на амиқтар ба назарияи математикии он.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Таснифи соддаи Bayesian эҷод кунед, ки мундариҷаи почтаи электрониро таҳлил мекунад, то спам будани онро муайян кунад.
- Пешгӯии шумораи дидани саҳифаҳо барои 1,000 вебсайти беҳтарин бо истифода аз регрессияи хатӣ
- Усулҳои оптимизатсияро тавассути кӯшиши шикастани рамзҳои ҳарфҳои оддӣ таҳқиқ кунед.
8. Омӯзиши мошини Python бо мисолҳо
Ин китоб, ки ба шумо дар фаҳмидан ва эҷод кардани усулҳои гуногуни омӯзиши мошинсозӣ, омӯзиши амиқ ва таҳлили додаҳо кӯмак мекунад, эҳтимол ягона китобест, ки танҳо ба Python ҳамчун забони барномасозӣ тамаркуз мекунад.
Он якчанд китобхонаҳои пурқувватро барои татбиқи алгоритмҳои гуногуни омӯзиши мошинсозӣ, ба монанди Scikit-Learn фаро мегирад. Пас аз он модули Tensor Flow барои таълим додани омӯзиши амиқ истифода мешавад.
Ниҳоят, он имкониятҳои зиёди таҳлили маълумотро нишон медиҳад, ки онҳоро бо истифодаи мошин ва омӯзиши амиқ ба даст овардан мумкин аст.
Он инчунин ба шумо усулҳои сершуморро таълим медиҳад, ки метавонанд барои баланд бардоштани самаранокии модели эҷодкардаатон истифода шаванд.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Омӯзиши Python ва Омӯзиши мошинҳо: Роҳнамои шурӯъкунандагон
- Баррасии маҷмӯаи маълумоти 2 гурӯҳи хабарӣ ва ошкор кардани спам почтаи электронии Naive Bayes
- Бо истифода аз SVMs, тасниф кардани мавзӯъҳои ҳикояҳои хабарӣ Пешгӯии клик бо истифода аз алгоритмҳо дар асоси дарахтҳо
- Пешгӯии суръати клик бо истифода аз регрессияи логистикӣ
- Истифодаи алгоритмҳои регрессия барои пешгӯии нархҳои саҳмияҳои баландтарин стандартҳои
9. Омӯзиши мошини Python
Китоби омӯзиши мошинҳои Python асосҳои омӯзиши мошинсозӣ ва инчунин аҳамияти онро дар домени рақамӣ шарҳ медиҳад. Ин як китоби омӯзиши мошинсозӣ барои шурӯъкунандагон аст.
Илова бар ин, дар китоб зерсоҳаҳо ва барномаҳои зиёди омӯзиши мошинсозӣ фаро гирифта шудаанд. Принсипҳои барномасозии Python ва чӣ гуна оғоз кардан бо забони барномасозии озод ва кушодаасос низ дар китоби омӯзишии Python Machineing фаро гирифта шудаанд.
Пас аз ба итмом расонидани китоби омӯзиши мошин, шумо метавонед бо истифода аз рамзгузории Python як қатор корҳои омӯзиши мошинро муассир созед.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Асосҳои зеҳни сунъӣ
- дарахти қарор
- Регресси логистика
- Шабакаҳои нейронии амиқ
- Асосҳои забони барномасозии Python
10. Омӯзиши мошин: дурнамои эҳтимолӣ
Омӯзиши мошин: Дурнамои эҳтимолӣ як китоби ҳаҷвии омӯзиши мошинист, ки дорои графикаи рангаи ностальгӣ ва мисолҳои амалӣ ва воқеӣ аз фанҳо, ба монанди биология, биниши компютер, робототехника ва коркарди матн мебошад.
Он пур аз насри тасодуфӣ ва псевдокоди барои алгоритмҳои муҳим аст. Омӯзиши мошинҳо: Дурнамои эҳтимолӣ, дар муқоиса бо дигар нашрияҳои омӯзиши мошинсозӣ, ки дар услуби китоби ошпазӣ пешниҳод карда мешаванд ва равишҳои гуногуни эвристикиро тавсиф мекунанд, ба равиши принсипиалии моделӣ тамаркуз мекунад.
Он моделҳои мл-ро бо истифода аз тасвирҳои графикӣ ба таври равшан ва фаҳмо муайян мекунад. Дар асоси равиши ягонаи эҳтимолӣ, ин китоби дарсӣ ба соҳаи омӯзиши мошинсозӣ муқаддимаи мукаммал ва мустақилро пешкаш мекунад.
Мундариҷа ҳам васеъ ва ҳам амиқ аст, аз ҷумла маводи заминавӣ оид ба мавзӯъҳо ба монанди эҳтимолият, оптимизатсия ва алгебраи хатӣ, инчунин муҳокимаи пешрафтҳои муосир дар ин соҳа, ба монанди майдонҳои тасодуфии шартӣ, танзими L1 ва омӯзиши амиқ.
Китоб бо забони тасодуфӣ ва дастрас навишта шудааст, ки дорои рамзи псевдо-коди алгоритмҳои асосии муҳим аст.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Имкониятҳо
- Омӯзиши тозагӣ
- Танзими L1
- Оптимизатсия
- Коркарди матн
- Барномаҳои компютерии Vision
- Барномаҳои робототехника
11. Унсурҳои омӯзиши оморӣ
Барои чаҳорчӯбаи консептуалӣ ва доираи васеи мавзӯъҳо, ин китоби дарсии мошинсозӣ аксар вақт дар ин соҳа эътироф карда мешавад.
Ин китобро метавон ҳамчун маълумотнома барои ҳар касе истифода бурд, ки бояд дар мавзӯъҳои монанди шабакаҳои нейронӣ ва усулҳои санҷиш ва инчунин муқаддимаи оддии омӯзиши мошинсозӣ омӯзад.
Китоб хонандаро ба таври хашмгин водор мекунад, ки дар ҳар қадам таҷрибаҳо ва таҳқиқоти шахсии худро анҷом диҳад ва онро барои парвариши қобилият ва кунҷковӣ барои пешрафтҳои мувофиқ дар иқтидори омӯзиши мошин ё кор арзишманд мегардонад.
Ин як воситаи муҳим барои оморшиносон ва ҳар касе, ки ба истихроҷи маълумот дар тиҷорат ё илм таваҷҷӯҳ дорад. Пеш аз оғози ин китоб боварӣ ҳосил кунед, ки шумо ҳадди аққал алгебраи хатиро мефаҳмед.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Омӯзиши назоратшаванда (пешгӯӣ) ба омӯзиши беназорат
- Шабакаҳои нейронӣ
- Мошинҳои векториро дастгирӣ кунед
- Дарахтони тасниф
- Баланд бардоштани алгоритмҳо
12. Шинохти намуна ва омӯзиши мошин
Ҷаҳони шинохти намуна ва омӯзиши мошинро дар ин китоб амиқ омӯхтан мумкин аст. Равиши Bayesian ба шинохти намуна дар ин нашрия дар аввал пешниҳод карда шуда буд.
Ғайр аз он, китоб мавзӯъҳои душвореро, ки ба фаҳмиши кории бисёрҷониба, илми маълумот ва алгебраи хаттии бунёдӣ ниёз доранд, баррасӣ мекунад.
Дар бораи омӯзиши мошинсозӣ ва эҳтимолият, маълумотнома бобҳоро бо сатҳҳои мураккабтари мураккабтар дар асоси тамоюлҳои маҷмӯи додаҳо пешниҳод мекунад. Мисолҳои оддӣ пеш аз муқаддимаи умумӣ оид ба шинохти намуна оварда шудаанд.
Китоб усулҳои тахминии тахминиро пешниҳод мекунад, ки имкон медиҳанд, ки дар ҳолатҳое, ки ҳалли дақиқ амалан ғайриимкон аст, тахминии зудро ба даст оранд. Ягон китобҳои дигаре вуҷуд надоранд, ки моделҳои графикиро барои тавсифи тақсимоти эҳтимолият истифода мебаранд, аммо ин тавр аст.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Усулҳои Байесӣ
- Алгоритмҳои тахминии хулосабарорӣ
- Моделҳои нав дар асоси ядроҳо
- Муқаддима ба назарияи эҳтимолияти асосӣ
- Муқаддима ба шинохти намуна ва омӯзиши мошин
13. Асосҳои омӯзиши мошинсозӣ аз таҳлили пешгӯии маълумот
Агар шумо асосҳои омӯзиши мошинро азхуд карда бошед ва хоҳед, ки ба таҳлили пешгӯии додаҳо гузаред, ин китоб барои шумост!!! Бо дарёфти намунаҳо аз маҷмӯаҳои азими додаҳо, Machine Learning метавонад барои таҳияи моделҳои пешгӯӣ истифода шавад.
Ин китоб татбиқи истифодаи ML-ро баррасӣ мекунад Таҳлили пешгӯии маълумот амиқ, аз ҷумла ҳам принсипҳои назариявӣ ва ҳам мисолҳои воқеӣ.
Сарфи назар аз он, ки унвони "Асосҳои омӯзиши мошинҳо барои таҳлили пешгӯии маълумот" даҳон аст, ин китоб сафари пешгӯии маълумотро аз маълумот то фаҳмиш то хулоса шарҳ медиҳад.
Он инчунин чор равиши омӯзиши мошинро баррасӣ мекунад: омӯзиши бар асоси иттилоот, омӯзиши монандӣ, омӯзиши эҳтимолият ва омӯзиши хатогиҳо, ки ҳар кадоми онҳо тавзеҳи консептуалии ғайритехникӣ ва моделҳои математикӣ ва алгоритмҳо бо мисолҳо доранд.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Омӯзиш дар асоси иттилоот
- Омӯзиш дар асоси монандӣ
- Омӯзиш дар асоси эҳтимолият
- Омӯзиш дар асоси хато
14. Моделсозии пешгӯии амалӣ
Моделсозии пешгӯии амалӣ тамоми раванди моделсозии пешгӯиро аз марҳилаҳои муҳими коркарди пешакии додаҳо, тақсимоти додаҳо ва таҳкурсии танзими модел оғоз мекунад.
Сипас кор тавсифи равшани равишҳои гуногуни анъанавӣ ва охирини регрессия ва таснифро бо таваҷҷӯҳ ба нишон додан ва ҳалли мушкилоти воқеии маълумот пешниҳод мекунад.
Дастур тамоми ҷанбаҳои раванди моделсозиро бо якчанд мисолҳои амалӣ ва воқеӣ нишон медиҳад ва ҳар як боб рамзи R ҳамаҷонибаи ҳар як марҳилаи равандро дар бар мегирад.
Ин ҳаҷми бисёрмақсадро метавон ҳамчун муқаддима ба моделҳои пешгӯӣ ва тамоми раванди моделсозӣ, ҳамчун дастури истинод барои таҷрибаомӯзон ё ҳамчун матн барои курсҳои пешрафтаи моделсозии пешгӯии дараҷаи бакалаврӣ ё баъдидипломӣ истифода бурд.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Регрессияи техникӣ
- Техникаи тасниф
- Алгоритмҳои мураккаби ML
15. Омӯзиши мошин: Санъат ва илми алгоритмҳое, ки маълумотро маъно мекунанд
Агар шумо миёнарав ё мутахассиси омӯзиши мошин бошед ва хоҳед, ки "ба асосҳо" баргардед, ин китоб барои шумост! Он ба мураккабӣ ва амиқи азими Machine Learning қарзи пурра медиҳад ва ҳеҷ гоҳ принсипҳои муттаҳидкунандаи онро аз даст намедиҳад (муваффақият!).
Омӯзиши мошинҳо: Санъат ва илми алгоритмҳо якчанд мисолҳои афзояндаи мураккабӣ, инчунин мисолҳо ва тасвирҳои сершуморро дар бар мегиранд (барои ҷолиб нигоҳ доштани чизҳо!).
Китоб инчунин доираи васеи моделҳои мантиқӣ, геометрӣ ва оморӣ, инчунин мавзӯъҳои мураккаб ва навро, ба монанди факторизатсияи матритсаҳо ва таҳлили ROC дар бар мегирад.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Алгоритмҳои омӯзиши мошинро содда мекунад
- Модели мантиқӣ
- Модели геометрӣ
- Модели оморӣ
- Таҳлили ROC
16. Истихроҷи маълумот: Воситаҳо ва усулҳои омӯзиши амалии мошинҳо
Истифодаи равишҳои омӯзиши системаҳои пойгоҳи додаҳо, омӯзиши мошинҳо ва омор, усулҳои истихроҷи додаҳо ба мо имкон медиҳанд, ки намунаҳоро дар миқдори зиёди маълумот пайдо кунем.
Шумо бояд китоби истихроҷи маълумот: Асбобҳо ва усулҳои амалии омӯзиши мошинҳоро гиред, агар ба шумо махсусан усулҳои истихроҷи додаҳоро омӯзед ё умуман омӯзиши мошинро ба нақша гиред.
Беҳтарин китоб дар бораи омӯзиши мошинсозӣ бештар ба паҳлӯи техникии он тамаркуз мекунад. Он минбаъд ба нозукиҳои техникии омӯзиши мошинсозӣ ва стратегияҳои ҷамъоварии маълумот ва истифодаи воридот ва натиҷаҳои гуногун барои доварӣ кардани натиҷаҳо маълумот медиҳад.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Моделҳои хатӣ
- Гурӯҳбандӣ
- Моделсозии оморӣ
- Пешгӯии иҷроиш
- Муқоисаи усулҳои истихроҷи додаҳо
- Омӯзиш дар асоси мисол
- Намояндагии дониш ва кластерҳо
- Усулҳои анъанавӣ ва муосири истихроҷи додаҳо
17. Python барои таҳлили маълумот
Қобилияти арзёбии маълумоте, ки дар омӯзиши мошинсозӣ истифода мешавад, муҳимтарин малакаест, ки як олими маълумот бояд дошта бошад. Пеш аз таҳияи модели ML, ки пешгӯии дақиқро тавлид мекунад, аксарияти кори шумо коркард, коркард, тозакунӣ ва арзёбии маълумотро дар бар мегирад.
Барои анҷом додани таҳлили додаҳо шумо бояд бо забонҳои барномасозӣ ба монанди Pandas, NumPy, Ipython ва дигарон шинос шавед.
Агар шумо хоҳед, ки дар илми маълумот ё омӯзиши мошинсозӣ кор кунед, шумо бояд қобилияти коркарди додаҳоро дошта бошед.
Дар ин ҳолат шумо бояд ҳатман китоби Python барои таҳлили маълумотро хонед.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- асосӣ Китобхонаҳои Python
- Пандаҳои пешрафта
- Намунаҳои таҳлили маълумот
- Тозакунӣ ва омодасозии маълумот
- Усулҳои математикӣ ва оморӣ
- Ҷамъбаст ва ҳисобкунии омори тавсифӣ
18. Коркарди забони табиӣ бо Python
Асоси системаҳои омӯзиши мошинсозӣ коркарди забони табиӣ мебошад.
Китоби коркарди забони табиӣ бо Python ба шумо дастур медиҳад, ки чӣ гуна истифода бурдани NLTK, маҷмӯи маъмули модулҳои Python ва абзорҳо барои коркарди рамзӣ ва омории забони табиии забони англисӣ ва умуман NLP.
Китоби коркарди забони табиӣ бо Python реҷаҳои муассири Python пешниҳод мекунад, ки NLP-ро ба таври мухтасар ва возеҳ нишон медиҳанд.
Хонандагон ба маҷмӯаҳои маълумоти хуб тафсиршуда барои кор бо додаҳои сохторнашуда, сохтори забонӣ ва дигар унсурҳои ба NLP нигаронидашуда дастрасӣ доранд.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Забони инсон чӣ гуна кор мекунад?
- Сохторҳои маълумотҳои забонӣ
- Маҷмӯаи забони табиӣ (NLTK)
- Таҳлили семантикӣ ва таҳлил
- Пойгоҳҳои маъмули забоншиносӣ
- Интегратсияи техника аз мағзи маслуӣ ва забоншиносӣ
19. Барномасозии иктишофии коллективӣ
Интеллекти дастаҷамъии барномасозӣ аз ҷониби Тоби Сегаран, ки яке аз бузургтарин китобҳо барои оғоз кардани омӯзиши мошинсозӣ ҳисобида мешавад, дар соли 2007 навишта шудааст, солҳо пеш аз он ки илмҳои иттилоотӣ ва омӯзиши мошинсозӣ ба мавқеи кунунии худ ҳамчун роҳҳои пешбари касбӣ расиданд.
Китоб Python-ро ҳамчун усули паҳн кардани таҷрибаи худ ба шунавандагони худ истифода мебарад. Интеллектуалии дастаҷамъии барномасозӣ назар ба муқаддима ба омӯзиши мошинсозӣ бештар дастур барои татбиқи мл мебошад.
Китоб дар бораи таҳияи алгоритмҳои муассири ML барои ҷамъоварии маълумот аз барномаҳо, барномасозӣ барои дарёфти маълумот аз вебсайтҳо ва экстраполятсияи маълумоти ҷамъоварда маълумот медиҳад.
Ҳар як боб фаъолиятҳоро барои васеъ кардани алгоритмҳои муҳокимашуда ва баланд бардоштани фоиданокии онҳо дар бар мегирад.
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Филтри Байесӣ
- Мошинҳои векториро дастгирӣ кунед
- Алгоритмҳои муҳаррики ҷустуҷӯ
- Роҳҳои пешгӯӣ кардан
- Усулҳои филтркунии муштарак
- Факторизатсияи матритсаи ғайриманфӣ
- Рушди иктишофӣ барои ҳалли мушкилот
- Усулҳои муайян кардани гурӯҳҳо ё намунаҳо
20. Омӯзиши амиқ (Силсилаи мутобиқсозии ҳисоббарорӣ ва омӯзиши мошинсозӣ)
Тавре ки ҳамаи мо медонем, омӯзиши амиқ як навъи такмилёфтаи омӯзиши мошинист, ки ба компютер имкон медиҳад, ки аз кори гузашта ва миқдори зиёди додаҳо омӯзанд.
Ҳангоми истифодаи усулҳои омӯзиши мошинсозӣ, шумо инчунин бояд бо принсипҳои омӯзиши амиқ огоҳ бошед. Ин китоб, ки Китоби Муқаддаси амиқ дониста мешавад, дар ин ҳолат хеле муфид хоҳад буд.
Се мутахассиси омӯзиши амиқ мавзӯъҳои хеле мураккабро дар бар мегиранд, ки дар ин китоб бо математика ва моделҳои амиқи тавлидкунанда пур шудаанд.
Кор бо пешниҳоди заминаи риёзӣ ва консептуалӣ ғояҳои мувофиқро дар алгебраи хатӣ, назарияи эҳтимолият, назарияи иттилоот, ҳисобкунии рақамӣ ва омӯзиши мошин баррасӣ мекунад.
Он барномаҳоро ба монанди коркарди забони табиӣ, шинохти нутқ, биниши компютерӣ, системаҳои тавсияҳои онлайнӣ, биоинформатика ва бозиҳои видеоӣ баррасӣ мекунад ва усулҳои омӯзиши амиқи аз ҷониби таҷрибаомӯзони соҳа истифодашаванда, ба монанди шабакаҳои амиқи интиқол, алгоритмҳои танзим ва оптимизатсия, шабакаҳои конволютсионӣ ва методологияи амалиро тавсиф мекунад. .
Мавзӯъҳое, ки дар китоб фаро гирифта шудаанд
- Ҳисобкунии рақамӣ
- Тадқиқоти амиқи омӯзиш
- Усулҳои дидани компютер
- Шабакаҳои Deep Feedforward
- Оптимизатсия барои омӯзиши моделҳои амиқ
- Методологияи амалӣ
- Тадқиқоти амиқи омӯзиш
хулоса
20 китоби беҳтарини омӯзиши мошинсозӣ дар ин рӯйхат ҷамъбаст карда шудаанд, ки шумо метавонед онҳоро барои пешрафти омӯзиши мошинсозӣ дар самти дилхоҳатон истифода баред.
Шумо метавонед дар таҷрибаи омӯзиши мошинсозӣ ва китобхонаи маълумотномае бунёд кунед, ки шумо метавонед онро ҳангоми кор дар ин минтақа аксар вақт истифода баред, агар шумо ин китобҳои дарсиро мутолиа кунед.
Ҳатто агар шумо танҳо як китоб хонед, шумо илҳом мебахшед, ки омӯзишро давом диҳед, беҳтар шавед ва таъсир гузоред.
Вақте ки шумо барои таҳияи алгоритмҳои омӯзиши мошинии худ омода ва салоҳият доред, дар хотир доред, ки маълумот барои муваффақияти лоиҳаи шумо муҳим аст.
Дин ва мазҳаб