کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
ویسے، ہم سب واقف ہیں کہ مشین لرننگ ٹیکنالوجی نے پچھلے کئی سالوں میں کتنی تیزی سے ترقی کی ہے۔ مشین لرننگ ایک ایسا شعبہ ہے جس نے کئی کارپوریشنوں، ماہرین تعلیم اور شعبوں کی دلچسپی کو اپنی طرف متوجہ کیا ہے۔
اس کی وجہ سے، میں مشین لرننگ کی چند عظیم ترین کتابوں پر بات کروں گا جنہیں آج ایک انجینئر یا نوزائیدہ کو پڑھنا چاہیے۔ آپ سب نے اس بات سے اتفاق کیا ہوگا کہ کتابیں پڑھنا عقل کو استعمال کرنے جیسا نہیں ہے۔
کتابیں پڑھنے سے ہمارے ذہنوں کو بہت سی نئی چیزیں دریافت کرنے میں مدد ملتی ہے۔ پڑھنا سیکھنا ہے، آخر کار۔ خود سیکھنے والا ٹیگ بہت مزہ آتا ہے۔ میدان میں دستیاب عظیم ترین نصابی کتب کو اس مضمون میں اجاگر کیا جائے گا۔
مندرجہ ذیل نصابی کتابیں AI کے بڑے شعبے کا آزمائشی اور حقیقی تعارف پیش کرتی ہیں اور اکثر یونیورسٹی کے کورسز میں استعمال ہوتی ہیں اور ماہرین تعلیم اور انجینئرز یکساں تجویز کرتے ہیں۔
یہاں تک کہ اگر آپ کے پاس ایک ٹن ہے۔ مشین لرننگ تجربہ، ان نصابی کتابوں میں سے کسی ایک کو اٹھانا برش کرنے کا ایک زبردست طریقہ ہو سکتا ہے۔ سب کے بعد، سیکھنا ایک مسلسل عمل ہے.
1. بالکل ابتدائی افراد کے لیے مشین لرننگ
آپ مشین لرننگ کا مطالعہ کرنا چاہیں گے لیکن نہیں جانتے کہ اسے کیسے کرنا ہے۔ مشین لرننگ میں اپنا مہاکاوی سفر شروع کرنے سے پہلے کئی اہم نظریاتی اور شماریاتی تصورات ہیں جنہیں آپ کو سمجھنا چاہیے۔ اور یہ کتاب اس ضرورت کو پورا کرتی ہے!
یہ ایک اعلی درجے کے ساتھ مکمل نوزائیدہ پیش کرتا ہے، قابل اطلاق مشین لرننگ کا تعارف. Machine Learning for Absolute Beginners کتاب مشین لرننگ اور اس سے وابستہ خیالات کی سب سے آسان وضاحت کی تلاش کرنے والے ہر فرد کے لیے بہترین انتخاب میں سے ایک ہے۔
کتاب کے متعدد ایم ایل الگورتھم مختصر وضاحتوں اور گرافک مثالوں کے ساتھ ہیں تاکہ قارئین کو ہر اس چیز کو سمجھنے میں مدد ملے جس پر بات کی گئی ہے۔
کتاب میں شامل موضوعات
- کی بنیادی باتیں۔ نیند نیٹ ورک
- رجعت تجزیہ
- فیچر انجینئرنگ
- کلسٹرنگ
- کراس توثیق
- ڈیٹا اسکربنگ تکنیک
- فیصلہ درخت
- انسمبل ماڈلنگ
2. ڈمی کے لیے مشین لرننگ
مشین لرننگ باقاعدہ لوگوں کے لیے ایک مبہم خیال ہو سکتا ہے۔ تاہم یہ ہم میں سے اہل علم کے لیے انمول ہے۔
ایم ایل کے بغیر، آن لائن تلاش کے نتائج، ویب صفحات پر ریئل ٹائم اشتہارات، آٹومیشن، یا اسپام فلٹرنگ جیسے مسائل کا انتظام کرنا مشکل ہے (ہاں!)۔
نتیجے کے طور پر، یہ کتاب آپ کو ایک سیدھا سادا تعارف پیش کرتی ہے جو آپ کو مشین لرننگ کے خفیہ دائرے کے بارے میں مزید جاننے میں مدد دے گی۔ Machine Learning For Dummies کی مدد سے، آپ Python اور R جیسی زبانیں "بولنا" سیکھیں گے، جو آپ کو کمپیوٹرز کو پیٹرن کی شناخت اور ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی تربیت دینے کے قابل بنائے گی۔
مزید برآں، آپ R میں تیار کرنے کے لیے Python کے Anaconda اور R Studio کو استعمال کرنے کا طریقہ سیکھیں گے۔
کتاب میں شامل موضوعات
- ڈیٹا کی تیاری
- مشین سیکھنے کے طریقوں
- مشین لرننگ سائیکل
- زیر نگرانی اور غیر زیر نگرانی تعلیم
- مشین لرننگ سسٹم کی تربیت
- مشین لرننگ کے طریقوں کو نتائج سے جوڑنا
3. دی ہنڈریڈ پیج مشین لرننگ بک
کیا 100 صفحات سے کم میں مشین لرننگ کے تمام پہلوؤں کا احاطہ کرنا ممکن ہے؟ اینڈری برکوف کی دی ہنڈریڈ پیج مشین لرننگ بک بھی ایسا ہی کرنے کی کوشش ہے۔
مشین لرننگ کتاب اچھی طرح سے لکھی گئی ہے اور اسے معروف فکری رہنماؤں بشمول ای بے میں انجینئرنگ کے سربراہ سوجیت ورکھیدی، اور گوگل کے ریسرچ ڈائریکٹر پیٹر نارویگ کی حمایت حاصل ہے۔
مشین لرننگ میں ایک ابتدائی کے لیے یہ سب سے بڑی کتاب ہے۔ کتاب کو اچھی طرح سے پڑھنے کے بعد، آپ جدید ترین AI سسٹمز بنانے اور سمجھنے کے قابل ہو جائیں گے، مشین لرننگ انٹرویو میں کامیاب ہو جائیں گے، اور یہاں تک کہ اپنی ML-based کمپنی کو بھی لانچ کر سکیں گے۔
تاہم، کتاب کا مقصد مشین لرننگ میں مکمل ابتدائی افراد کے لیے نہیں ہے۔ اگر آپ کوئی اور بنیادی چیز تلاش کر رہے ہیں تو کہیں دیکھیں۔
کتاب میں شامل موضوعات
- اناٹومی آف اے۔ سیکھنے کا الگورتھم
- زیر نگرانی سیکھنے اور غیر زیر نگرانی سیکھنے
- کمک سیکھنا
- مشین لرننگ کے بنیادی الگورتھم
- نیورل نیٹ ورکس اور گہری تعلیم کا جائزہ
4. مشین لرننگ کو سمجھنا
مشین لرننگ کا ایک منظم تعارف کتاب انڈرسٹینڈنگ مشین لرننگ میں فراہم کیا گیا ہے۔ یہ کتاب بنیادی نظریات، کمپیوٹیشنل پیراڈائمز، اور مشین لرننگ کے ریاضیاتی اخذات میں گہرائی سے غور کرتی ہے۔
مشین لرننگ کے مضامین کی ایک وسیع رینج مشین لرننگ کے ذریعہ ایک سادہ انداز میں پیش کی جاتی ہے۔ مشین لرننگ کی نظریاتی بنیادوں کو کتاب میں بیان کیا گیا ہے، ساتھ میں ریاضیاتی اخذات کے ساتھ جو ان بنیادوں کو مفید الگورتھم میں بدل دیتے ہیں۔
یہ کتاب بہت سارے اہم مضامین کا احاطہ کرنے سے پہلے بنیادی اصولوں کو پیش کرتی ہے جن کا احاطہ پہلے کی نصابی کتابوں میں نہیں کیا گیا ہے۔
اس میں محدب اور استحکام کے تصورات اور سیکھنے کی کمپیوٹیشنل پیچیدگی کے ساتھ ساتھ اسٹاکسٹک جیسے اہم الگورتھمک پیراڈائمز کی بحث بھی شامل ہے۔ تدریجی نزولعصبی نیٹ ورکس، اور سٹرکچرڈ آؤٹ پٹ لرننگ، نیز نئے ابھرتے ہوئے نظریاتی نظریات جیسے PAC-Bayes اپروچ اور کمپریشن پر مبنی حدود۔ ابتدائی گریجویٹ یا اعلی درجے کی انڈرگریجویٹ کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے.
کتاب میں شامل موضوعات
- مشین لرننگ کی کمپیوٹیشنل پیچیدگی
- ایم ایل الگورتھم
- نیند نیٹ ورک
- PAC-Bayes اپروچ
- سٹوکاسٹک گریڈینٹ ڈیسنٹ
- سٹرکچرڈ آؤٹ پٹ لرننگ
5. Python کے ساتھ مشین لرننگ کا تعارف
کیا آپ Python سے متعلق ڈیٹا سائنسدان ہیں جو مشین لرننگ کا مطالعہ کرنا چاہتے ہیں؟ اپنے مشین لرننگ ایڈونچر کو شروع کرنے کے لیے بہترین کتاب ہے Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists.
کتاب Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists، کی مدد سے آپ حسب ضرورت مشین لرننگ پروگرام بنانے کے لیے مختلف قسم کی مفید تکنیکیں دریافت کریں گے۔
آپ قابل بھروسہ مشین لرننگ ایپلی کیشنز بنانے کے لیے Python اور Scikit-Learn پیکیج کے استعمال میں شامل ہر اہم قدم کا احاطہ کریں گے۔
matplotlib اور NumPy لائبریریوں کی ٹھوس گرفت حاصل کرنے سے سیکھنا بہت آسان ہو جائے گا۔
کتاب میں شامل موضوعات
- پیرامیٹر ٹویکنگ اور ماڈل کی تشخیص کے لیے جدید تکنیک
- ایپلی کیشنز اور بنیادی مشین لرننگ آئیڈیاز
- خودکار سیکھنے کی تکنیک
- ٹیکسٹ ڈیٹا میں ہیرا پھیری کی تکنیک
- ماڈل چیننگ اور ورک فلو انکیپسولیشن پائپ لائنز
- پروسیسنگ کے بعد ڈیٹا کی نمائندگی
6. سائنس کٹ سیکھنے، کیرا اور ٹینسر فلو کے ساتھ ہینڈ آن مشین لرننگ
ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ پر سب سے زیادہ مکمل اشاعتوں میں، یہ علم سے بھری ہوئی ہے۔ یہ مشورہ دیا جاتا ہے کہ ماہرین اور نوآموز یکساں اس موضوع کے بارے میں مزید مطالعہ کریں۔
اگرچہ اس کتاب میں تھیوری کی تھوڑی سی مقدار موجود ہے، لیکن اس کی تائید مضبوط مثالوں سے ہوتی ہے، جس سے اسے فہرست میں جگہ ملتی ہے۔
اس کتاب میں مختلف قسم کے موضوعات شامل ہیں، بشمول مشین لرننگ پروجیکٹس کے لیے scikit-learn اور عصبی نیٹ ورک بنانے اور تربیت کے لیے TensorFlow۔
اس کتاب کو پڑھنے کے بعد، ہمیں لگتا ہے کہ آپ مزید جاننے کے لیے بہتر طریقے سے لیس ہوں گے۔ گہری سیکھنے اور عملی مسائل سے نمٹیں۔
کتاب میں شامل موضوعات
- مشین لرننگ کی زمین کی تزئین کی جانچ کریں، خاص طور پر نیورل نیٹ ورکس
- Scikit-Learn کا استعمال کرتے ہوئے ایک نمونہ مشین لرننگ پروجیکٹ کو شروع سے اختتام تک ٹریک کریں۔
- کئی تربیتی ماڈلز کا جائزہ لیں، جیسے کہ جوڑ کی تکنیک، بے ترتیب جنگلات، فیصلہ کرنے والے درخت، اور معاون ویکٹر مشینیں۔
- TensorFlow لائبریری کا استعمال کرکے نیورل نیٹ ورکس بنائیں اور تربیت دیں۔
- دریافت کرتے وقت کنوولیشنل نیٹ ورکس، ریکرنٹ نیٹ، اور گہری کمک سیکھنے پر غور کریں۔ عصبی جال ڈیزائن.
- گہرے نیورل نیٹ ورکس کو پیمانہ اور تربیت دینے کا طریقہ سیکھیں۔
7. ہیکرز کے لیے مشین لرننگ
ڈیٹا کے تجزیہ میں دلچسپی رکھنے والے تجربہ کار پروگرامر کے لیے کتاب مشین لرننگ فار ہیکرز لکھی گئی ہے۔ ہیکرز اس تناظر میں ماہر ریاضی دان ہیں۔
کسی ایسے شخص کے لیے جو R کی ٹھوس سمجھ رکھتا ہے، یہ کتاب ایک بہترین انتخاب ہے کیونکہ اس کی اکثریت R میں ڈیٹا کے تجزیہ پر مرکوز ہے۔ اس کے علاوہ کتاب میں اس بات کا احاطہ کیا گیا ہے کہ ایڈوانسڈ R کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا میں ہیرا پھیری کیسے کی جائے۔
متعلقہ کیس اسٹوریز کی شمولیت مشین لرننگ الگورتھم کو استعمال کرنے کی اہمیت پر زور دیتی ہے کتاب مشین لرننگ فار ہیکرز کا سب سے اہم سیلنگ پوائنٹ ہو سکتی ہے۔
یہ کتاب مشین لرننگ کو آسان اور تیز تر بنانے کے لیے حقیقی دنیا کی بہت سی مثالیں دیتی ہے بجائے اس کے کہ اس کے ریاضیاتی نظریے میں گہرائی میں جائیں۔
کتاب میں شامل موضوعات
- ایک سادہ Bayesian کلاسیفائر بنائیں جو کسی ای میل کے مواد کا تجزیہ کرے تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ آیا یہ سپام ہے۔
- لکیری رجعت کا استعمال کرتے ہوئے سرفہرست 1,000 ویب سائٹس کے لیے صفحہ کے ملاحظات کی تعداد کا اندازہ لگانا
- ایک سیدھے خط کے سائفر کو کریک کرنے کی کوشش کرکے اصلاح کے طریقوں کی چھان بین کریں۔
8. مثالوں کے ساتھ پائتھن مشین لرننگ
یہ کتاب، جو آپ کو مختلف مشین لرننگ، ڈیپ لرننگ، اور ڈیٹا اینالیسس کے طریقوں کو سمجھنے اور تخلیق کرنے میں مدد کرتی ہے، غالباً وہ واحد کتاب ہے جو پروگرامنگ زبان کے طور پر صرف Python پر فوکس کرتی ہے۔
یہ مختلف مشین لرننگ الگورتھم، جیسے Scikit-Learn کو لاگو کرنے کے لیے کئی طاقتور لائبریریوں کا احاطہ کرتا ہے۔ پھر ٹینسر فلو ماڈیول کا استعمال آپ کو گہری تعلیم کے بارے میں سکھانے کے لیے کیا جاتا ہے۔
آخر میں، یہ اعداد و شمار کے تجزیہ کے بہت سے مواقع کو ظاہر کرتا ہے جو مشین اور گہری سیکھنے کے ذریعے حاصل کیے جا سکتے ہیں۔
یہ آپ کو متعدد تکنیکیں بھی سکھاتا ہے جو آپ کے بنائے ہوئے ماڈل کی تاثیر کو بڑھانے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہیں۔
کتاب میں شامل موضوعات
- پائتھون اور مشین لرننگ سیکھنا: ایک ابتدائی رہنما
- 2 نیوز گروپس ڈیٹا سیٹ اور Naive Bayes کے اسپام ای میل کا پتہ لگانا
- SVMs کا استعمال کرتے ہوئے، درختوں پر مبنی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے خبروں کی کہانیوں کے عنوانات کی درجہ بندی کریں۔
- لاجسٹک ریگریشن کا استعمال کرتے ہوئے کلک تھرو ریٹ کی پیشین گوئی
- اسٹاک کی قیمتوں کے اعلیٰ ترین معیارات کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ریگریشن الگورتھم کا استعمال
9. ازگر مشین لرننگ
Python Machine Learning کتاب مشین لرننگ کے بنیادی اصولوں کے ساتھ ساتھ ڈیجیٹل ڈومین میں اس کی اہمیت کی بھی وضاحت کرتی ہے۔ یہ ابتدائیوں کے لیے مشین لرننگ کی کتاب ہے۔
اس کے علاوہ کتاب میں مشین لرننگ کے بہت سے ذیلی فیلڈز اور ایپلیکیشنز کا احاطہ کیا گیا ہے۔ Python پروگرامنگ کے اصول اور مفت اور اوپن سورس پروگرامنگ لینگویج کے ساتھ شروع کرنے کا طریقہ بھی Python مشین لرننگ کتاب میں شامل ہے۔
مشین لرننگ کی کتاب کو ختم کرنے کے بعد، آپ Python کوڈنگ کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ کی متعدد نوکریوں کو مؤثر طریقے سے قائم کرنے کے قابل ہو جائیں گے۔
کتاب میں شامل موضوعات
- مصنوعی ذہانت کے بنیادی اصول
- فیصلہ کن درخت
- لاجسٹک رجعت
- گہرائی سے اعصابی نیٹ ورک
- ازگر پروگرامنگ زبان کے بنیادی اصول
10. مشین لرننگ: ایک امکانی تناظر
مشین لرننگ: ایک امکانی تناظر ایک مزاحیہ مشین لرننگ کتاب ہے جس میں پرانی یادوں کے رنگین گرافکس اور عملی، حقیقی دنیا کی مثالیں شامل ہیں جیسے کہ حیاتیات، کمپیوٹر ویژن، روبوٹکس، اور ٹیکسٹ پروسیسنگ۔
یہ ضروری الگورتھم کے لیے آرام دہ نثر اور سیوڈو کوڈ سے بھرا ہوا ہے۔ مشین لرننگ: ایک امکانی تناظر، دوسری مشین لرننگ پبلیکیشنز کے برعکس جو کک بک کے انداز میں پیش کی جاتی ہیں اور مختلف نظریاتی نقطہ نظر کو بیان کرتی ہیں، اصولی ماڈل پر مبنی نقطہ نظر پر توجہ مرکوز کرتی ہے۔
یہ واضح اور قابل فہم انداز میں گرافیکل نمائندگی کا استعمال کرتے ہوئے ایم ایل ماڈلز کی وضاحت کرتا ہے۔ ایک متحد، امکانی نقطہ نظر کی بنیاد پر، یہ درسی کتاب مشین لرننگ کے شعبے کا ایک مکمل اور خود ساختہ تعارف فراہم کرتی ہے۔
مواد وسیع اور گہرا دونوں طرح کا ہے، بشمول امکان، اصلاح، اور لکیری الجبرا جیسے موضوعات پر بنیادی پس منظر کا مواد، نیز اس علاقے میں عصری ترقی جیسے مشروط بے ترتیب فیلڈز، L1 ریگولرائزیشن، اور گہری سیکھنے کی بحث۔
کتاب ایک آرام دہ اور قابل رسائی زبان میں لکھی گئی ہے، جس میں اہم اہم الگورتھم کے لیے سیوڈو کوڈ موجود ہے۔
کتاب میں شامل موضوعات
- احتمال
- گہرے سیکھنے
- L1 کو باقاعدہ بنانا
- کی اصلاح
- ٹیکسٹ پروسیسنگ
- کمپیوٹر وژن ایپلی کیشنز
- روبوٹکس ایپلی کیشنز
11. شماریاتی تعلیم کے عنصر
اس کے تصوراتی فریم ورک اور مضامین کی وسیع اقسام کے لیے، اس مشین لرننگ نصابی کتاب کو اکثر میدان میں تسلیم کیا جاتا ہے۔
اس کتاب کو کسی بھی ایسے شخص کے لیے حوالہ کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے جسے نیورل نیٹ ورکس اور جانچ کی تکنیکوں کے ساتھ ساتھ مشین لرننگ کا ایک سادہ تعارف جیسے موضوعات پر برش کرنے کی ضرورت ہے۔
کتاب جارحانہ طور پر قاری کو ہر موڑ پر اپنے تجربات اور تحقیقات کرنے پر مجبور کرتی ہے، جس سے مشین سیکھنے کی صلاحیت یا ملازمت میں مناسب ترقی کرنے کے لیے ضروری صلاحیتوں اور تجسس کو فروغ دینے کے لیے یہ قیمتی بنتی ہے۔
یہ شماریات دانوں اور کاروبار یا سائنس میں ڈیٹا مائننگ میں دلچسپی رکھنے والے افراد کے لیے ایک اہم ٹول ہے۔ اس کتاب کو شروع کرنے سے پہلے یقینی بنائیں کہ آپ لکیری الجبرا کو کم سے کم سمجھتے ہیں۔
کتاب میں شامل موضوعات
- زیر نگرانی سیکھنے (پیش گوئی) سے غیر زیر نگرانی سیکھنے
- نیند نیٹ ورک
- سپورٹ ویکٹر مشینیں
- درجہ بندی کے درخت
- الگورتھم کو بڑھانا
12. پیٹرن کی شناخت اور مشین لرننگ
پیٹرن کی شناخت اور مشین لرننگ کی دنیا کو اس کتاب میں اچھی طرح سے دریافت کیا جا سکتا ہے۔ پیٹرن کی شناخت کے لیے Bayesian نقطہ نظر اصل میں اس اشاعت میں پیش کیا گیا تھا۔
مزید برآں، کتاب ایسے چیلنجنگ مضامین کا جائزہ لیتی ہے جن کے لیے ملٹی ویریٹیٹ، ڈیٹا سائنس، اور بنیادی لکیری الجبرا کی عملی سمجھ کی ضرورت ہوتی ہے۔
مشین لرننگ اور امکان پر، حوالہ کتاب ڈیٹاسیٹس میں رجحانات کی بنیاد پر پیچیدگی کی بتدریج مشکل سطحوں کے ساتھ ابواب پیش کرتی ہے۔ پیٹرن کی شناخت کے عام تعارف سے پہلے سادہ مثالیں دی جاتی ہیں۔
کتاب اندازاً اندازہ لگانے کے لیے تکنیک پیش کرتی ہے، جو ان صورتوں میں فوری طور پر اندازہ لگانے کی اجازت دیتی ہے جب درست حل ناقابل عمل ہوں۔ ایسی کوئی دوسری کتابیں نہیں ہیں جو امکانی تقسیم کو بیان کرنے کے لیے گرافیکل ماڈل استعمال کرتی ہیں، لیکن ایسا کرتی ہے۔
کتاب میں شامل موضوعات
- Bayesian طریقے
- تخمینی تخمینہ الگورتھم
- دانا پر مبنی نئے ماڈل
- بنیادی امکانی تھیوری کا تعارف
- پیٹرن کی شناخت اور مشین لرننگ کا تعارف
13. پیش گوئی کرنے والے ڈیٹا کے تجزیات سے مشین لرننگ کے بنیادی اصول
اگر آپ نے مشین لرننگ کے بنیادی اصولوں میں مہارت حاصل کر لی ہے اور پیش گوئی کرنے والے ڈیٹا اینالیٹکس کی طرف جانا چاہتے ہیں تو یہ کتاب آپ کے لیے ہے!!! بڑے ڈیٹا سیٹس سے پیٹرن تلاش کرکے، مشین لرننگ کا استعمال پیشین گوئی کے ماڈلز تیار کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
یہ کتاب ایم ایل کے استعمال کے نفاذ کا جائزہ لیتی ہے۔ پیش گوئی کرنے والے ڈیٹا کے تجزیات گہرائی میں، دونوں نظریاتی اصولوں اور حقیقی مثالوں سمیت۔
اس حقیقت کے باوجود کہ عنوان "Pedamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics" ایک منہ بولتا ثبوت ہے، یہ کتاب ڈیٹا سے بصیرت سے کسی نتیجے تک کے پیشین گوئی ڈیٹا تجزیات کے سفر کا خاکہ پیش کرے گی۔
یہ مشین سیکھنے کے چار طریقوں پر بھی بحث کرتا ہے: معلومات پر مبنی سیکھنا، مماثلت پر مبنی سیکھنا، امکان پر مبنی سیکھنا، اور غلطی پر مبنی سیکھنا، ہر ایک غیر تکنیکی تصوراتی وضاحت کے ساتھ اس کے بعد ریاضی کے ماڈل اور مثالوں کے ساتھ الگورتھم۔
کتاب میں شامل موضوعات
- معلومات پر مبنی تعلیم
- مماثلت پر مبنی تعلیم
- امکان پر مبنی تعلیم
- غلطی پر مبنی سیکھنا
14. اپلائیڈ پریڈیکٹیو ماڈلنگ
اپلائیڈ پریڈیکٹیو ماڈلنگ ڈیٹا پری پروسیسنگ، ڈیٹا سپلٹنگ، اور ماڈل ٹیوننگ فاؤنڈیشنز کے اہم مراحل سے شروع ہوتے ہوئے پیشین گوئی کرنے والے ماڈلنگ کے پورے عمل کا جائزہ لیتی ہے۔
اس کے بعد یہ کام مختلف قسم کے روایتی اور حالیہ رجعت اور درجہ بندی کے طریقوں کی واضح وضاحت پیش کرتا ہے، جس میں حقیقی دنیا کے ڈیٹا چیلنجوں کو دکھانے اور حل کرنے پر توجہ دی جاتی ہے۔
گائیڈ ماڈلنگ کے عمل کے تمام پہلوؤں کو متعدد ہینڈ آن، حقیقی دنیا کی مثالوں کے ساتھ ظاہر کرتا ہے، اور ہر باب میں عمل کے ہر مرحلے کے لیے جامع R کوڈ شامل ہوتا ہے۔
اس کثیر المقاصد والیوم کو پیش گوئی کرنے والے ماڈلز اور ماڈلنگ کے پورے عمل کے تعارف کے طور پر، پریکٹیشنرز کے لیے ایک حوالہ گائیڈ کے طور پر، یا اعلی درجے کے انڈرگریجویٹ یا گریجویٹ سطح کے پیشن گوئی ماڈلنگ کورسز کے لیے متن کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔
کتاب میں شامل موضوعات
- تکنیکی رجعت
- درجہ بندی کی تکنیک
- پیچیدہ ML الگورتھم
15. مشین لرننگ: الگورتھم کا فن اور سائنس جو ڈیٹا کا احساس پیدا کرتا ہے۔
اگر آپ انٹرمیڈیٹ ہیں یا مشین لرننگ کے ماہر ہیں اور "بنیادی باتوں پر واپس" جانا چاہتے ہیں، تو یہ کتاب آپ کے لیے ہے! یہ مشین لرننگ کی بہت زیادہ پیچیدگی اور گہرائی کو پورا کریڈٹ دیتا ہے جبکہ اس کے یکجا کرنے والے اصولوں کو کبھی بھی نظر انداز نہیں کیا جاتا ہے (بالکل ایک کامیابی!)
مشین لرننگ: الگورتھم کے آرٹ اور سائنس میں بڑھتی ہوئی پیچیدگی کے کئی کیس اسٹڈیز کے ساتھ ساتھ متعدد مثالیں اور تصاویر شامل ہیں (چیزوں کو دلچسپ رکھنے کے لیے!)
کتاب میں منطقی، جیومیٹرک اور شماریاتی ماڈلز کے ساتھ ساتھ میٹرکس فیکٹرائزیشن اور آر او سی تجزیہ جیسے پیچیدہ اور نئے مضامین کا بھی احاطہ کیا گیا ہے۔
کتاب میں شامل موضوعات
- مشین لرننگ الگورتھم کو آسان بناتا ہے۔
- منطقی ماڈل
- جیومیٹرک ماڈل
- شماریاتی ماڈل
- آر او سی تجزیہ
16. ڈیٹا مائننگ: پریکٹیکل مشین لرننگ ٹولز اور تکنیک
ڈیٹا بیس سسٹمز، مشین لرننگ، اور شماریات کے مطالعہ کے نقطہ نظر کو استعمال کرتے ہوئے، ڈیٹا مائننگ کی تکنیک ہمیں ڈیٹا کی وسیع مقدار میں پیٹرن تلاش کرنے کے قابل بناتی ہے۔
اگر آپ کو خاص طور پر ڈیٹا مائننگ کی تکنیکوں کا مطالعہ کرنے کی ضرورت ہے یا عام طور پر مشین لرننگ سیکھنے کا ارادہ ہے تو آپ کو ڈیٹا مائننگ: پریکٹیکل مشین لرننگ ٹولز اور تکنیک کتاب حاصل کرنی چاہیے۔
مشین لرننگ پر بہترین کتاب اپنے تکنیکی پہلو پر زیادہ توجہ دیتی ہے۔ یہ مشین لرننگ کی تکنیکی پیچیدگیوں، اور ڈیٹا اکٹھا کرنے اور نتائج کا فیصلہ کرنے کے لیے مختلف ان پٹ اور آؤٹ پٹس کا استعمال کرنے کی حکمت عملیوں کا مزید مطالعہ کرتا ہے۔
کتاب میں شامل موضوعات
- لکیری ماڈلز
- کلسٹرنگ
- شماریاتی ماڈلنگ
- کارکردگی کا اندازہ لگانا
- ڈیٹا مائننگ کے طریقوں کا موازنہ کرنا
- مثال پر مبنی تعلیم
- علم کی نمائندگی اور کلسٹرز
- روایتی اور جدید ڈیٹا مائننگ تکنیک
17. ڈیٹا تجزیہ کے لیے ازگر
مشین لرننگ میں استعمال ہونے والے ڈیٹا کا جائزہ لینے کی صلاحیت سب سے اہم مہارت ہے جو ڈیٹا سائنسدان کے پاس ہونی چاہیے۔ ایک ML ماڈل تیار کرنے سے پہلے جو ایک درست پیشن گوئی پیدا کرتا ہے، آپ کے کام کی اکثریت میں ڈیٹا کو ہینڈلنگ، پروسیسنگ، صفائی، اور اسسز کرنا شامل ہوگا۔
ڈیٹا کے تجزیہ کو انجام دینے کے لیے آپ کو پروگرامنگ زبانوں جیسے Pandas، NumPy، Ipython، اور دیگر سے واقف ہونا ضروری ہے۔
اگر آپ ڈیٹا سائنس یا مشین لرننگ میں کام کرنا چاہتے ہیں تو آپ کے پاس ڈیٹا میں ہیرا پھیری کرنے کی صلاحیت ہونی چاہیے۔
اس معاملے میں آپ کو ڈیٹا تجزیہ کے لیے Python کتاب ضرور پڑھنی چاہیے۔
کتاب میں شامل موضوعات
- ضروری ازگر لائبریریاں۔
- ایڈوانسڈ پانڈا۔
- ڈیٹا تجزیہ کی مثالیں۔
- ڈیٹا کی صفائی اور تیاری
- ریاضی اور شماریاتی طریقے
- وضاحتی اعدادوشمار کا خلاصہ اور کمپیوٹنگ
18. ازگر کے ساتھ قدرتی زبان کی پروسیسنگ
مشین لرننگ سسٹم کی بنیاد قدرتی لینگویج پروسیسنگ ہے۔
کتاب Natural Language Processing with Python آپ کو NLTK کو استعمال کرنے کا طریقہ بتاتی ہے، Python ماڈیولز اور ٹولز کا ایک بہت پسند کردہ مجموعہ انگریزی اور NLP کے لیے علامتی اور شماریاتی قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے لیے۔
Python کتاب کے ساتھ قدرتی زبان کی پروسیسنگ مؤثر Python معمولات فراہم کرتی ہے جو NLP کو ایک مختصر، واضح انداز میں ظاہر کرتی ہے۔
قارئین کو غیر ساختہ ڈیٹا، متن کی لسانی ساخت، اور این ایل پی پر مرکوز دیگر عناصر سے نمٹنے کے لیے اچھی طرح سے تشریح شدہ ڈیٹاسیٹس تک رسائی حاصل ہے۔
کتاب میں شامل موضوعات
- انسانی زبان کیسے کام کرتی ہے؟
- لسانی اعداد و شمار کے ڈھانچے
- قدرتی زبان کا ٹول کٹ (NLTK)
- تجزیہ اور معنوی تجزیہ
- مشہور لسانی ڈیٹا بیس
- سے تکنیکوں کو مربوط کریں۔ مصنوعی ذہانت اور لسانیات
19. پروگرامنگ اجتماعی ذہانت
ٹوبی سیگارن کی پروگرامنگ کلیکٹو انٹیلی جنس، جسے مشین لرننگ کو سمجھنا شروع کرنے کے لیے سب سے بڑی کتابوں میں شمار کیا جاتا ہے، 2007 میں لکھا گیا تھا، ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ نے پیشہ ورانہ راہنمائی کے طور پر اپنی موجودہ پوزیشن حاصل کرنے سے برسوں پہلے۔
کتاب اپنی مہارت کو اپنے سامعین تک پہنچانے کے لیے ازگر کا استعمال کرتی ہے۔ پروگرامنگ کلیکٹیو انٹیلی جنس ایم ایل کے نفاذ کے لیے ایک دستی ہے اس سے زیادہ کہ یہ مشین لرننگ کا تعارف ہے۔
کتاب ایپس سے ڈیٹا اکٹھا کرنے، ویب سائٹس سے ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے پروگرامنگ، اور جمع کیے گئے ڈیٹا کو نکالنے کے لیے موثر ML الگورتھم تیار کرنے کے بارے میں معلومات فراہم کرتی ہے۔
ہر باب میں زیر بحث الگورتھم کو بڑھانے اور ان کی افادیت کو بڑھانے کے لیے سرگرمیاں شامل ہیں۔
کتاب میں شامل موضوعات
- Bayesian فلٹرنگ
- سپورٹ ویکٹر مشینیں
- سرچ انجن الگورتھم
- پیشن گوئی کرنے کے طریقے
- باہمی تعاون کے ساتھ فلٹرنگ کی تکنیک
- غیر منفی میٹرکس فیکٹرائزیشن
- مسائل کے حل کے لیے ذہانت کا ارتقاء
- گروہوں یا نمونوں کا پتہ لگانے کے طریقے
20. ڈیپ لرننگ (اڈاپٹیو کمپیوٹیشن اور مشین لرننگ سیریز)
جیسا کہ ہم سب جانتے ہیں، ڈیپ لرننگ مشین لرننگ کی ایک بہتر قسم ہے جو کمپیوٹرز کو ماضی کی کارکردگی اور ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار سے سیکھنے کے قابل بناتی ہے۔
مشین لرننگ کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے، آپ کو گہرے سیکھنے کے اصولوں سے بھی واقف ہونا چاہیے۔ یہ کتاب، جسے گہری سیکھنے کی بائبل کے طور پر شمار کیا جاتا ہے، اس صورت حال میں بہت مددگار ثابت ہوگی۔
تین گہری سیکھنے والے ماہرین اس کتاب میں انتہائی پیچیدہ موضوعات کا احاطہ کرتے ہیں جو کہ ریاضی اور گہرے تخلیقی ماڈلز سے بھرے ہوئے ہیں۔
ایک ریاضیاتی اور تصوراتی بنیاد فراہم کرتے ہوئے، یہ کام لکیری الجبرا، امکانی نظریہ، معلوماتی نظریہ، عددی حساب، اور مشین لرننگ میں متعلقہ نظریات پر بحث کرتا ہے۔
یہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اسپیچ ریکگنیشن، کمپیوٹر ویژن، آن لائن سفارشی نظام، بائیو انفارمیٹکس، اور ویڈیوگیمز جیسی ایپلی کیشنز کا جائزہ لیتا ہے اور انڈسٹری پریکٹیشنرز کے ذریعے استعمال ہونے والی گہری سیکھنے کی تکنیکوں کی وضاحت کرتا ہے، جیسے ڈیپ فیڈ فارورڈ نیٹ ورکس، ریگولرائزیشن، اور آپٹیمائزیشن الگورتھم، کنوولوشنل نیٹ ورکس، اور عملی طریقہ کار۔ .
کتاب میں شامل موضوعات
- عددی حساب
- گہری سیکھنے کی تحقیق
- کمپیوٹر وژن کی تکنیک
- ڈیپ فیڈ فارورڈ نیٹ ورکس
- گہرے ماڈلز کی تربیت کے لیے اصلاح
- عملی طریقہ کار
- گہری سیکھنے کی تحقیق
نتیجہ
اس فہرست میں مشین لرننگ کی 20 سرفہرست کتابوں کا خلاصہ کیا گیا ہے، جنہیں آپ اپنی مرضی کے مطابق مشین لرننگ کو آگے بڑھانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
آپ مشین لرننگ کی مہارت میں ایک مضبوط بنیاد اور ایک حوالہ لائبریری تیار کرنے کے قابل ہو جائیں گے جسے آپ اس علاقے میں کام کرتے ہوئے اکثر استعمال کر سکتے ہیں اگر آپ ان نصابی کتب کی ایک قسم کو پڑھتے ہیں۔
اگر آپ صرف ایک کتاب پڑھتے ہیں تو بھی آپ سیکھتے رہنے، بہتر ہونے اور اثر کرنے کے لیے متاثر ہوں گے۔
جب آپ خود مشین لرننگ الگورتھم تیار کرنے کے لیے تیار اور اہل ہوں، تو ذہن میں رکھیں کہ ڈیٹا آپ کے پروجیکٹ کی کامیابی کے لیے بہت ضروری ہے۔
جواب دیجئے