کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET

کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET: Build, Optimize, and Deploy Powerful Machine Learning Models for Data-Driven Insights with ML.NET, Azure Functions, and Web API (یادگیری ماشین نهایی با ML.NET: ساخت، بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی قدرتمند برای اطلاعات مبتنی بر داده با ML.NET، توابع Azure، و Web API) با مبانی ML.NET آغاز می‌شود و به طور یکپارچه به راهنمایی های عملی در نصب و پیکربندی آن با استفاده از ابزارهای ضروری مانند Model Builder و رابط خط فرمان تبدیل می‌شود.

در مرحله بعد، با استفاده از ML.NET به قلب وظایف یادگیری ماشینی می‌پردازد و طبقه بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی را با عملکردهای همه‌کاره آن بررسی می‌کند.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET:

خوش آمدید به راهنمای جامع ما در مورد ML.NET، یک چارچوب قدرتمند و همه کاره که برای توسعه‌دهندگان دات نت (.NET) طراحی شده است تا یادگیری ماشین را در برنامه‌های کاربردی خود ادغام کنند.

ما مفتخریم که کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET را به عنوان تلاش مشترک خود برای به اشتراک گذاشتن دانش و بینش خود در مورد دنیای یادگیری ماشین با ML.NET ارائه می‌دهیم.

فصل ۱: مقدمه‌ای بر ML.NET: این فصل با ارائه نمای کلی از ML.NET و ویژگی‌های اصلی آن، زمینه را برای بقیه کتاب فراهم می‌کند. ما به مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، مانند یادگیری با نظارت و بدون نظارت، عمیق می‌شویم و بررسی می‌کنیم که چگونه ML.NET در میان سایر چارچوب‌های یادگیری ماشین برجسته است.

این فصل در کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET، شما را به یک پایه محکم و درک روشنی از جریان کاری اولیه برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین با ML.NET مجهز می‌کند.

فصل ۲: نصب و پیکربندی ML.NET: این فصل یک راهنمای عملی برای راه‌اندازی و اجرای ML.NET بر روی سیستم عامل‌های مختلف، از جمله ویندوز، لینوکس و macOS است. ما نیازمندی‌های سیستم و وابستگی‌های لازم را پوشش می‌دهیم و راه حل‌هایی برای مشکلات رایج نصب ارائه می‌دهیم تا فرآیند راه‌اندازی بدون مشکلی را تضمین کنیم.

فصل ۳: مدل‌ساز ML.NET و خط فرمان (CLI): این فصل از کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET، ابزار‌هایی را به شما معرفی می‌کند که برای ساده‌سازی جریان کاری یادگیری ماشین شما طراحی شده‌اند.

ما شما را در ساخت، آموزش و ارزیابی مدل‌ها با استفاده از Model Builder و Command-Line Interface (CLI) ML.NET، به همراه تکنیک‌های اشکال زدایی و عیب‌یابی راهنمایی می‌کنیم.

فصل ۴: گردآوری و آماده‌سازی داده برای ML.NET: این فصل مراحل حیاتی جمع‌آوری و آماده‌سازی داده را پوشش می‌دهد. ما در مورد تکنیک‌های پاکسازی داده، مهندسی ویژگی و نرمال‌سازی داده صحبت می‌کنیم و نحوه استفاده از API‌های ML.NET برای این کار‌ها را بررسی می‌کنیم. علاوه بر این، ما بر روش‌های تجسم داده و تحلیل اکتشافی داده (EDA) تأکید می‌کنیم.

فصل ۵: وظایف یادگیری ماشین در ML.NET: این فصل به انواع مختلف وظایف یادگیری ماشین می‌پردازد که می‌توانید با ML.NET انجام دهید، از جمله رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و تشخیص ناهنجاری. ما مثال‌های عملی ارائه می‌دهیم و درباره موارد استفاده برای هر کار بحث می‌کنیم تا به شما کمک کنیم تا نحوه اعمال این تکنیک‌ها را در سناریو‌های دنیای واقعی درک کنید.

فصل ۶: انتخاب و تنظیم الگوریتم‌های یادگیری ماشین در ML.NET: این فصل از کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET، بر انتخاب بهترین الگوریتم‌ها برای کار‌های شما و بهینه‌سازی عملکرد آن‌ها تمرکز دارد.

ما تکنیک‌های تنظیم ابرپارامتر (hyperparameter tuning)، اعتبارسنجی متقاطع (cross-validation) و انتخاب مدل را بررسی می‌کنیم تا اطمینان حاصل شود که می‌توانید دقت و کارایی مدل‌های خود را به حداکثر برسانسانید.

فصل ۷: بررسی و تفسیر مدل‌های ML.NET: این فصل از کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET، روش‌هایی را برای درک و تجسم خروجی مدل‌های شما مورد بحث قرار می‌دهد.

ما ابزار‌هایی برای اهمیت ویژگی، درختان تصمیم و سایر تکنیک‌های بررسی مدل را پوشش می‌دهیم تا بینش‌هایی در مورد رفتار مدل‌های یادگیری ماشین خود ارائه دهیم.

فصل ۸: ذخیره و بارگذاری مدل‌ها در ML.NET: این فصل از کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET، جنبه‌های عملی سریال‌سازی و غیر سریال‌سازی مدل را پوشش می‌دهد.

ما در مورد فرمت‌های مختلف فایل و بهترین شیوه‌ها برای ذخیره و بارگذاری مدل‌ها بحث می‌کنیم تا اطمینان حاصل شود که مدل‌های آموزش‌دیده شما را می‌توان به طور مؤثر در محیط‌های مختلف استفاده کرد.

فصل ۹: بهینه‌سازی مدل‌های ML.NET برای دقت: این فصل تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود دقت مدل را بررسی می‌کند. ما در مورد انتخاب ویژگی، تنظیم ابرپارامتر و اعتبارسنجی متقاطع، به همراه دام‌های رایجی که باید از آن‌ها اجتناب کرد، بحث می‌کنیم تا به شما در بهبود و تکمیل مدل‌های یادگیری ماشین خود کمک کنیم.

فصل ۱۰: استقرار مدل‌های ML.NET با Azure Functions و Web API: این فصل از کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET، یک راهنمای جامع برای استقرار مدل‌های ML.NET در ابر ارائه می‌دهد.

ما شما را در بسته‌بندی و استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های RESTful با استفاده از Azure Functions و Web API راهنمایی می‌کنیم و بهترین شیوه‌ها را برای نظارت و عیب‌یابی مدل‌های مستقر شده در محیط‌های تولید ارائه می‌دهیم.

در طول کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET، هدف ما ارائه یک راهنمای کامل، کاربردی و قابل دسترس برای استفاده از ML.NET برای کار‌های مختلف یادگیری ماشین بوده است. ‌امیدواریم این کتاب شما را قادر سازد تا از پتانسیل ML.NET در مسیر یادگیری ماشین خود بهره‌مند شوید.

سرفصل‌های کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET:

1. Introduction to ML.NET
2. Installing and Configuring ML.NET
3. ML.NET Model Builder and CLI
4. Collecting and Preparing Data for ML.NET
5. Machine Learning Tasks in ML.NET
6. Choosing and Tuning Machine Learning Algorithms in ML.NET
7. Inspecting and Interpreting ML.NET Models
8. Saving and Loading Models in ML.Net
9. Optimizing ML.NET Models for Accuracy
10. Deploying ML.NET Models with Azure Functions and Web API

جهت دانلود کتاب Ultimate Machine Learning with ML.NET می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.