جدیدترین کتاب های مربوط به یادگیری ماشین

در این پست می‌خواهیم از جدیدترین و به روز ترین کتاب‌های مربوط به علم یادگیری ماشین صحبت کنیم.

ابتدا مروی بر یادگیری ماشین خواهیم داشت.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی روشی برای تجزیه و تحلیل داده است که ساخت مدل تحلیلی را خودکار می‌کند. این شاخه ای از هوش مصنوعی است که مبتنی بر این ایده است که سیستم ها می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و با کمترین دخالت انسان تصمیم بگیرند.

برای ایجاد سیستم‌های یادگیری ماشین خوب چه چیزی لازم است؟

• قابلیت های آماده سازی داده‌ها
• الگوریتم‌ها – پایه و پیشرفته.
• اتوماسیون و فرآیندهای تکرار شونده
• مقیاس پذیری
• مدلسازی گروه.

یادگیری ماشینی در دنیای امروز

با استفاده از الگوریتم‌هایی برای ساخت مدل‌هایی که ارتباطات را آشکار می‌کنند، سازمان‌ها می‌توانند بدون دخالت انسان تصمیمات بهتری بگیرند. درباره فناوری‌هایی که دنیایی را که در آن زندگی می‌کنیم شکل می‌دهند بیشتر بیاموزید.

مجموعه مهارت‌های خود را گسترش دهید

آموزش‌های عمیق و دسترسی رایگان به نرم افزار SAS را برای ایجاد مهارت‌های یادگیری ماشینی خود دریافت کنید. دوره‌ها شامل: 14 ساعت دوره آموزشی، 90 روز دسترسی به نرم افزار رایگان در فضای ابری، فرمت آموزش الکترونیکی انعطاف پذیر، بدون نیاز به مهارت‌های برنامه نویسی است.

آیا یادگیری ماشینی سازمان شما را تغییر خواهد داد؟

این گزارش مرکز بینش بازبینی کسب و کار هاروارد به چگونگی تغییر شرکت‌ها و نحوه مدیریت ما توسط یادگیری ماشینی می‌پردازد.

استفاده از یادگیری ماشین در اینترنت اشیا

از یادگیری ماشینی می‌توان برای دستیابی به سطوح بالاتری از کارایی استفاده کرد، به ویژه زمانی که در اینترنت اشیا اعمال شود. این مقاله به بررسی موضوع می‌پردازد.

چه کسی از آن استفاده می‌کند؟

بیشتر صنایعی که با مقادیر زیادی داده کار می‌کنند، ارزش فناوری یادگیری ماشین را تشخیص داده اند. با جمع آوری بینش از این داده‌ها – اغلب در زمان واقعی – سازمان‌ها می‌توانند کارآمدتر کار کنند یا نسبت به رقبا برتری کسب کنند.

• خدمات مالی

بانک ها و سایر مشاغل در صنعت مالی از فناوری یادگیری ماشین برای دو هدف کلیدی استفاده می‌کنند: شناسایی بینش های مهم در داده‌ها و جلوگیری از تقلب. این بینش می‌تواند فرصت های سرمایه گذاری را شناسایی کند، یا به سرمایه گذاران کمک کند تا بدانند چه زمانی باید معامله کنند. داده کاوی همچنین می‌تواند مشتریانی را با پروفایل های پرخطر شناسایی کند یا از نظارت سایبری برای مشخص کردن علائم هشدار دهنده کلاهبرداری استفاده کند.

• دولت

سازمان‌های دولتی مانند امنیت عمومی و شرکت‌های خدماتی نیاز خاصی به یادگیری ماشینی دارند، زیرا آن‌ها منابع متعددی از داده‌ها دارند که می‌توانند برای بینش استخراج شوند. برای مثال، تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر، راه‌هایی را برای افزایش کارایی و صرفه‌جویی در هزینه شناسایی می‌کند. یادگیری ماشینی همچنین می‌تواند به کشف تقلب و به حداقل رساندن سرقت هویت کمک کند.

• مراقبت‌های بهداشتی

یادگیری ماشینی یک روند رو به رشد سریع در صنعت مراقبت های بهداشتی است که به لطف ظهور دستگاه های پوشیدنی و حسگرهایی است که می‌توانند از داده‌ها برای ارزیابی سلامت بیمار در زمان واقعی استفاده کنند. این فناوری همچنین می‌تواند به متخصصان پزشکی کمک کند تا داده‌ها را برای شناسایی روندها یا علائم قرمزی که ممکن است منجر به تشخیص و درمان بهتر شود، تجزیه و تحلیل کنند.

• خرده فروشی

وب‌سایت‌هایی که مواردی را که ممکن است بر اساس خریدهای قبلی دوست داشته باشید توصیه می‌کنند، از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل سابقه خرید شما استفاده می‌کنند. خرده‌فروشان برای جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل و استفاده از آن برای شخصی‌سازی تجربه خرید، اجرای کمپین بازاریابی، بهینه‌سازی قیمت، برنامه‌ریزی کالا و بینش مشتری، به یادگیری ماشینی متکی هستند.

• نفت و گاز

یافتن منابع انرژی جدید تجزیه و تحلیل مواد معدنی در زمین پیش بینی خرابی سنسور پالایشگاه ساده کردن توزیع روغن برای کارآمدتر و مقرون به صرفه تر کردن آن. تعداد موارد استفاده از یادگیری ماشین برای این صنعت بسیار زیاد است – و همچنان در حال گسترش است.

• حمل و نقل

تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی الگوها و روندها کلید صنعت حمل و نقل است که بر کارآمدتر کردن مسیرها و پیش بینی مشکلات بالقوه برای افزایش سودآوری تکیه دارد. تجزیه و تحلیل داده‌ها و جنبه های مدل سازی یادگیری ماشین ابزار مهمی برای شرکت های تحویل، حمل و نقل عمومی و سایر سازمان های حمل و نقل هستند.

منبع: وبسایت SAS

معرفی + دانلود کتاب‌های مربوط به یادگیری ماشین

• کتاب Distributed Machine Learning with Python

کتاب Distributed Machine Learning with Python یا یادگیری ماشینی توزیع شده با پایتون، یک راهنمای کامل برای یادگیری یادگیری ماشینی توزیع شده با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این کتاب در 12 فصل علاوه بر تشریح مفاهیم یادگیری ماشینی توزیع شده، شما را با پیاده‌سازی و اعمال کاربردهای آن در دنیای واقعی به وسیله زبان پایتون آشنا خواهد کرد.

• کتاب Mastering Azure Machine Learning

کتاب Mastering Azure Machine Learning یا تسلط بر یادگیری ماشینی Azure، نسخه دوم از این کتاب است که در سال 2022 به چاپ رسیده است. این کتاب در 17 فصل به آموزش مفاهیم مقدماتی در یادگیری ماشین تا نکات پیشرفته‌ی آن در نرم‌افزار آژور مایکروسافت خواهد پرداخت.

• کتاب Machine Learning Engineering in Action

کتاب Machine Learning Engineering in Action یا مهندسی یادگیری ماشین در عمل، به زبان ساده آموزش علم یادگیری ماشین را با عمل و کار واقعی آموزش می‌دهد. این کتاب در 3 بخش اصلی با نام‌های مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین، آماده‌سازی برای تولید: ایجاد ML قابل نگهداری، توسعه کد یادگیری ماشینی تولید، به شما مقدمات تا نکات پیشرفته‌ی این علم کاربردی را آموزش خواهد داد.

• کتاب Data Analysis and Machine Learning with Kaggle

کتاب Data Analysis and Machine Learning with Kaggle یا تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین با Kaggle یک منبع بسیار مناسب برای یادگیری علوم داده و به همراه آن یادگیری ماشین است. این کتاب شما را با مفاهیم اولیه تحلیل داده و یادگیری ماشین با به کارگیری ابزار Kaggle آشنا می‌کند.

• کتاب Hands-on Machine Learning with Python

کتاب Hands-on Machine Learning with Python یا یادگیری عملی Machine Learning با پایتون، یکی از منابع بسیار مناسب برای افراد علاقه‌مند به علم یادگیری ماشین می‌باشد. این کتاب در 3 بخش مختلف مفاهیم پایه و اساسی یادگیری ماشین را به زبان ساده توصیف کرده و آن‌ها را با زبان برنامه‌نویسی پایتون پیاده‌سازی می‌کند.

• کتاب Designing Machine Learning Systems

کتاب Designing Machine Learning Systems نسخه Early Release درباره طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین و توسعه‌ی آن‌ها مطالب ارزشمندی را به شما آموزش می‌دهد. این کتاب در 7 فصل از مقدمات طراحی سیستم‌های ماشین تا نکات پیشرفته‌ی آن توضیح می‌دهد.

• کتاب Agile Machine Learning with DataRobot

کتاب Agile Machine Learning with DataRobot از جدیدترین منابع یادگیری ماشین به روش Agile می‌باشد. این کتاب با محوریت ابزار DataRobot، در 14 فصل به شما مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین به شیوه‌ی Agile را آموزش می‌دهد.

• کتاب Machine Learning with PySpark

کتاب Machine Learning with PySpark یا یادگیری ماشین با PySpark از جدیدترین منابع آموزشی ابزار PySpark تا این زمان، جهت به کارگیری آن در یادگیری ماشین می‌باشد. این کتاب در 9 فصل علاوه بر آموزش مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning) به پیاده‌سازی آن‌ها توسط ابزار پای اسپارک می‌پردازد.

• کتاب Python Machine Learning Illustrated Guide For Beginners & Intermediates

کتاب Python Machine Learning Illustrated Guide For Beginners & Intermediates یا راهنمای مصور یادگیری ماشین پایتون برای مبتدیان و افراد متوسط، یک منبع بسیار عالی و عنی برای یادگیری علم یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این کتاب در 18 فصل به آموزش گام‌به‌گام یادگیری ماشین با استفاده از پایتون می‌پردازد.

• کتاب Handbook of Machine Learning

کتاب Handbook of Machine Learning در دو جلد و با هدف آموزش مفاهیم کاربردی یادگیری ماشین تهیه و به چاپ رسیده است. این دو کتاب با زبانی ساده و جذاب مفاهیم یادگیری ماشین را چه از سطوح مقدماتی و چه پیشرفته تشریح کرده‌اند.

• کتاب Practical Full Stack Machine Learning

کتاب Practical Full Stack Machine Learning یک منبع کاملاً حرفه‌ای و عملی برای آموزش یادگیری ماشین می‌باشد. این کتاب از آخرین فناوری‌ها و متدهای روز دنیا برای آموزش یادگیری ماشین به شما بهره برده است. کتاب Practical Full Stack Machine Learning در 7 فصل و حدود 750 صفحه به آموزش پایه تا پیشرفته‌ی علم یادگیری ماشین پرداخته و شما را با تکنیک‌های آن آشنا می‌کند.

• کتاب Grokking Machine Learning

کتاب Grokking Machine Learning یک منبع بسیار کاربردی برای یادگیر علم Machine Learning یا یادگیری ماشین می‌باشد. این کتاب در 13 فصل به آموزش عملیاتی یادگیری ماشین و شرح تئوری‌ها و مباحث به روز این علم می‌پردازد.

• کتاب Machine Learning for Beginners

کتاب Machine Learning for Beginners یا یادگیری ماشین برای مبتدیان، با زبانی بسیار ساده و شیوا، علم یادگیری ماشین را به همراه تئوری‌ها و مسائل مربوط به آن بیان می‌کند. این کتاب در 10 فصل با استفاده از مثال‌هایی در دنیای واقعی سعی دارد مفاهیم با ارزش یادگیری ماشین را برای شما تشریح کند. همچنین در پایان کتاب در دو قسمت ضمیمه نیز مطالبی در مورد کتابخانه Pandas در پایتون و تشخیص چهره با استفاده از یادگیری ماشین توضیح داده شده است.

• کتاب Machine Learning Engineering with Python

کتاب Machine Learning Engineering with Python یک منبع بسیار کاربردی برای یادگیری یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌باشد. این کتاب در 8 فصل علاوه بر آموزش تئوری‌های یادگیری ماشین، به آموزش عملی آن با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازد.

• کتاب Introduction to Algorithms for Data Mining and Machine Learning

کتاب Introduction to Algorithms for Data Mining and Machine Learning بر روی دو رویکرد داده کاوی و یادگیری ماشین و الگوریتم‌های مربوط به آن تمرکز دارد. این کتاب در 8 فصل الگوریتم‌های مربوط به این دو موضوع را تشریح کرده و همچنین مسائل مربوط به آن‌ها را نیز مطرح و حل کرده است.