کتاب Debugging Machine Learning Models with Python

کتاب Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models (اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون: مدل‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق با کارایی بالا، بدون سمت و سو و قابل توضیح ایجاد کنید) در 5 بخش مختلف علاوه بر شرح مفاهیم مدل‌های یادگیری ماشین، سعی دارد آن‌ها را به صورت کاربردی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون، پیاده‌سازی کند.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Debugging Machine Learning Models with Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Debugging Machine Learning Models with Python:

به اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری ماشین با پایتون خوش آمدید – راهنمای جامع شما برای تسلط بر یادگیری ماشین. این کتاب برای کمک به پیشرفت شما از مفاهیم اساسی در یادگیری ماشینی به پیچیدگی‌های توسعه مدل در سطح متخصص طراحی شده است و اطمینان حاصل می‌کند که سفر شما هم آموزشی و هم کاربردی است.

در این کتاب، ما فراتر از تکه‌های کد ساده می‌رویم و به فرآیند کل‌نگر ساخت مدل‌های قابل اعتماد و درجه صنعتی می‌پردازیم. از تفاوت‌های ظریف آماده‌سازی داده‌های مدولار گرفته تا ادغام یکپارچه مدل‌ها در اکوسیستم‌های فناوری گسترده‌تر، هر فصل برای پر کردن شکاف بین درک اولیه و تخصص پیشرفته تنظیم شده است.

سفر ما صرفاً در ایجاد مدل متوقف نمی‌شود. ما عمیقاً در ارزیابی عملکرد مدل غوطه‌ور خواهیم شد، چالش‌ها را مشخص می‌کنیم و راه حل‌های مؤثری را به شما ارائه می‌دهیم. کتاب Debugging Machine Learning Models with Python با تاکید بر اهمیت آوردن و نگهداری مدل‌های قابل اعتماد در محیط تولید، شما را به تکنیک‌هایی برای مقابله با مسائل پردازش داده و مدل‌سازی مجهز می‌کند.

اهمیت تکرارپذیری را یاد خواهید گرفت و مهارت‌هایی را برای دستیابی به آن به دست خواهید آورد، و مطمئن شوید که مدل‌های شما هم سازگار و هم قابل اعتماد هستند. علاوه بر این، ما بر اهمیت انصاف، حذف سوگیری، و هنر توضیح‌پذیری مدل تاکید خواهیم کرد و اطمینان حاصل می‌کنیم که راه‌حل‌های یادگیری ماشین شما اخلاقی، شفاف و قابل درک هستند. همانطور که پیشرفت می‌کنیم، مرزهای یادگیری عمیق و مدل‌سازی مولد را نیز کشف خواهیم کرد، که با تمرینات عملی با استفاده از کتابخانه‌های مشهور پایتون مانند PyTorch و scikit-learn غنی شده است.

در چشم انداز همیشه در حال تحول یادگیری ماشینی، یادگیری مداوم و سازگاری ضروری است. کتاب Debugging Machine Learning Models with Python نه تنها به عنوان مخزن دانش عمل می‌کند، بلکه به عنوان یک انگیزه برای آزمایش و نوآوری به شما انگیزه می‌دهد. همانطور که ما به هر موضوع می‌پردازیم، از شما دعوت می‌کنم که با کنجکاوی و تمایل به کاوش به آن بپردازید و اطمینان حاصل کنید که دانشی که به دست می‌آورید عمیق و قابل اجرا است. با هم، بیایید آینده یادگیری ماشین را، یک مدل در یک زمان، شکل دهیم.

بیشتر بخوانید: کتاب Machine Learning with Python Cookbook

کتاب Debugging Machine Learning Models with Python برای چه کسی است؟

این کتاب برای دانشمندان داده، تحلیلگران، مهندسین یادگیری ماشین، توسعه دهندگان پایتون و دانشجویانی است که به دنبال ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی قابل اعتماد، با کارایی بالا، تکرارپذیر، قابل اعتماد و قابل توضیح برای تولید در برنامه‌های مختلف صنعتی هستند. مهارت‌های اساسی پایتون تنها چیزی است که برای غواصی در مفاهیم و مثال‌های عملی پوشش داده شده نیاز دارید. چه در یادگیری ماشینی تازه کار باشید و چه یک متخصص با تجربه، این کتاب دانش و بینش عملی گسترده ای را برای ارتقای مهارت‌های مدل‌سازی شما ارائه می‌دهد.

بیشتر بخوانید: کتاب Scaling Machine Learning with Spark

آنچه کتاب Debugging Machine Learning Models with Python پوشش می‌دهد:

فصل 1، فراتر از اشکال‌زدایی کد، بررسی مختصری از اشکال‌زدایی کد و اینکه چرا اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری ماشین فراتر از آن است را پوشش می‌دهد.

فصل 2، چرخه زندگی یادگیری ماشین، به شما می‌آموزد که چگونه یک چرخه عمر یادگیری ماشین مدولار برای پروژه‌های خود طراحی کنید.

فصل 3، اشکال‌زدایی به سمت هوش مصنوعی مسئول، نگرانی‌ها، چالش‌ها و برخی از تکنیک‌های مدل‌سازی یادگیری ماشین مسئول را توضیح می‌دهد.

فصل 4، تشخیص مسائل مربوط به عملکرد و کارایی در مدل‌های یادگیری ماشین، به شما می‌آموزد که چگونه عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین خود را به درستی ارزیابی کنید.

فصل 5، بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشینی، تکنیک‌های مختلفی را برای بهبود عملکرد و تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین به شما آموزش می‌دهد.

فصل 6 کتاب Debugging Machine Learning Models with Python، تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری در مدل‌سازی یادگیری ماشین، برخی از تکنیک‌های توضیح‌پذیری یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد.

فصل 7، کاهش تعصب و دستیابی به انصاف، برخی از جزئیات فنی و ابزارهایی را توضیح می‌دهد که می توانید برای ارزیابی انصاف و کاهش تعصب در مدل‌های خود استفاده کنید.

فصل 8 کتاب Debugging Machine Learning Models with Python، کنترل ریسک‌ها با استفاده از توسعه آزمایش محور، نشان می‌دهد که چگونه می توان خطر مدل‌سازی غیرقابل اعتماد را با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های توسعه آزمایش محور کاهش داد.

فصل 9، تست و اشکال‌زدایی برای تولید، تست و تکنیک‌های نظارت بر مدل را برای داشتن مدل‌های قابل اعتماد در تولید توضیح می‌دهد.

فصل 10، نسخه‌سازی و مدل‌سازی یادگیری ماشینی تکرارپذیر، به شما می‌آموزد که چگونه از داده‌ها و نسخه‌سازی مدل برای دستیابی به تکرارپذیری در پروژه‌های یادگیری ماشین خود استفاده کنید.

فصل 11، اجتناب و تشخیص داده‌ها و انحرافات مفهومی، به شما می‌آموزد که چگونه در مدل‌های یادگیری ماشینی خود رانش‌ها را شناسایی کنید تا مدل‌های قابل اعتمادی در تولید داشته باشید.

فصل 12 کتاب Debugging Machine Learning Models with Python، فراتر از اشکال‌زدایی ML با یادگیری عمیق، مقدمه ای بر مدل‌سازی یادگیری عمیق را پوشش می‌دهد.

فصل 13، تکنیک‌های یادگیری عمیق پیشرفته، شبکه‌های عصبی کانولوشن، ترانسفورماتورها و شبکه‌های عصبی نموداری را برای مدل‌سازی یادگیری عمیق انواع داده‌های مختلف پوشش می‌دهد.

فصل 14، مقدمه‌ای بر پیشرفت‌های اخیر در یادگیری ماشین، مقدمه‌ای بر پیشرفت‌های اخیر در مدل‌سازی تولیدی، یادگیری تقویتی و یادگیری خود نظارتی را توضیح می‌دهد.

فصل 15، همبستگی در مقابل علیت، مزایا و برخی تکنیک‌های عملی مدل‌سازی علی را توضیح می‌دهد.

فصل 16 کتاب Debugging Machine Learning Models with Python، امنیت و حریم خصوصی در یادگیری ماشین، برخی از چالش‌های حفظ حریم خصوصی و تضمین امنیت در تنظیمات یادگیری ماشین را نشان می‌دهد و چند تکنیک برای مقابله با این چالش‌ها را به شما آموزش می‌دهد.

فصل 17، یادگیری ماشینی انسان در حلقه، مزایا و چالش‌های مدل‌سازی انسان در حلقه را توضیح می‌دهد.

سرفصل‌های کتاب Debugging Machine Learning Models with Python:

• Debugging Machine Learning Models with Python
• Foreword
• Contributors
• About the author
• About the reviewers
• Preface
• Part 1: Debugging for Machine Learning Modeling
  • Chapter 1: Beyond Code Debugging
  • Chapter 2: Machine Learning Life Cycle
  • Chapter 3: Debugging toward Responsible AI
• Part 2: Improving Machine Learning Models
  • Chapter 4: Detecting Performance and Efficiency Issues in Machine Learning Models
  • Chapter 5: Improving the Performance of Machine Learning Models
  • Chapter 6: Interpretability and Explainability in Machine Learning Modeling
  • Chapter 7: Decreasing Bias and Achieving Fairness
• Part 3: Low-Bug Machine Learning Development and Deployment
  • Chapter 8: Controlling Risks Using Test-Driven Development
  • Chapter 9: Testing and Debugging for Production
  • Chapter 10: Versioning and Reproducible Machine Learning Modeling
  • Chapter 11: Avoiding and Detecting Data and Concept Drifts
• Part 4: Deep Learning Modeling
  • Chapter 12: Going Beyond ML Debugging with Deep Learning
  • Chapter 13: Advanced Deep Learning Techniques
  • Chapter 14: Introduction to Recent Advancements in Machine Learning
• Part 5: Advanced Topics in Model Debugging
  • Chapter 15: Correlation versus Causality
  • Chapter 16: Security and Privacy in Machine Learning
  • Chapter 17: Human-in-the-Loop Machine Learning
• Assessments
• Index
• Other Books You May Enjoy

جهت دانلود کتاب Debugging Machine Learning Models with Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.