کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis (یادگیری ماشین و پایتون برای تحلیل وضعیت انسان، احساسات و سلامت) راهنمای عملی برای افرادی است که علاقه‌مند به کاوش و پیاده‌سازی برنامه‌های کاربردی خانه هوشمند با استفاده از پایتون هستند.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis:
این کتاب یک راهنمای عملی برای کاربردهای خانه هوشمند با استفاده از پایتون است که به شش فصل تقسیم شده و شامل کدهای عملی است.
کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis با مقدمه‌ای آغاز می‌شود و مبانی پایتون را در فصل دوم پوشش می‌دهد.
فصل سوم کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis به استخراج اطلاعات مهم از داده‌ها از طریق تکنیک‌های استخراج ویژگی می‌پردازد و سپس فصل چهارم به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) می‌پردازد. بخش هیجان‌انگیز کتاب در فصل‌های پنجم و ششم یافت می‌شود.
فصل پنجم نمونه‌های واقعی از تحلیل رفتار و سلامت را با استفاده از یادگیری عمیق و XAI ارائه می‌دهد. سپس، فصل پایانی به شناسایی احساسات از طریق دوربین‌ها و صدا با استفاده از یادگیری عمیق و XAI می‌پردازد.
کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis بین نظریه و کدنویسی عملی تعادل برقرار کرده و برای علاقه‌مندان به خانه‌های هوشمند و محققان قابل دسترسی است. یک نگاه کلی به هر فصل در زیر آمده است:
فصل ابتدایی کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis، موضوع خانه‌های هوشمند و یادگیری ماشین را معرفی می‌کند و به پروژه‌های متنوعی می‌پردازد. این فصل به بررسی ابتکارات مختلف خانه هوشمند می‌پردازد و ادغام بی‌نقص فناوری را در زندگی روزمره نمایش می‌دهد.
یک تمرکز اصلی، نقش محوری یادگیری ماشین در استخراج و تحلیل داده‌هاست. ابزارهای یادگیری ماشین به‌عنوان ابزاری تحول‌آفرین ظاهر می‌شوند و به متولیان و متخصصان بالینی در تشخیص و تصمیم‌گیری کمک می‌کنند.
این فصل از کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis، بینشی به تاثیر این پروژه‌ها بر چشم‌اندازهای بهداشتی و مراقبتی ارائه می‌دهد و زمینه را برای درک عمیق‌تر رابطه همزیستی بین خانه‌های هوشمند و یادگیری ماشین فراهم می‌آورد.
خوانندگان سفری را آغاز می‌کنند که در آن فناوری‌های نوآورانه نه تنها خانه‌های ما را بهبود می‌بخشند بلکه همچنین ارائه خدمات بهداشتی را متحول می‌کنند. این فصل زمینۀ یک کاوش جامع را فراهم می‌کند و وعده می‌دهد که به بررسی عمیق‌تر ترکیب جذاب زندگی هوشمند و هوش ماشین بپردازد.
فصل دوم کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis بر روی پایتون و کتابخانه‌های آن تمرکز دارد و شامل مثال‌های واقعی می‌شود. این فصل با مبانی پایتون شروع می‌شود تا از راحتی و آمادگی همه برای این سفر اطمینان حاصل شود.
ما با مواردی مانند متغیرها، انواع داده و اصول انتخاب در کدگذاری آشنا می‌شویم. این فصل برای مبتدیان بسیار عالی است زیرا فعالیت‌های زیادی برای درک بهتر چگونگی کار پایتون وجود دارد. سپس به برخی کتابخانه‌های جذاب می‌پردازد که مانند ابزارهای خاص، پایتون را حتی جالب‌تر می‌کنند.
این فصل از کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis، به بررسی NumPy برای انجام محاسبات ریاضی، Pandas برای کار با داده‌ها، Matplotlib برای ایجاد نمودارهای جذاب و Seaborn برای تجسم‌های حتی جالب‌تر می‌پردازد.
هر کتابخانه با مثال‌های واقعی توضیح داده می‌شود، بنابراین فقط نظریه نیست و شما می‌توانید ببینید که چگونه این ابزارها می‌توانند مشکلات واقعی را حل کنند.
در پایان این فصل از کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis، شما الفبای پایتون را می‌شناسید و ابزارهای جالبی در کوله‌پشتی کدنویسی‌تان خواهید داشت. این مانند شروع از مبانی برای ایجاد یک پایه قوی برای همه چیزهای جالب بحث شده در فصل‌های بعدی است.
فصل سوم کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis به دنیای تکنیک‌های استخراج ویژگی با استفاده از پایتون می‌پردازد – PCA، KPCA، ICA و LDA.
این فصل مانند کشف رازها برای تصفیه داده‌ها در یادگیری ماشین است! با پایتون، PCA در کانون توجه قرار می‌گیرد و داده‌ها را با تمرکز بر چیزهای مهم و کاهش پیچیدگی ساده‌تر می‌کند.
KPCA یک قدم جلوتر می‌رود و به‌صورت نرم داده‌های غیرخطی دشوار را مدیریت می‌کند. سپس، ICA را بررسی می‌کنیم که عواملی پنهان در داده‌ها را با تمرکز بر مولفه‌های مستقل استخراج می‌کند. LDA با دموهای پایتون نشان‌دهنده مهارت خود در بهبود یادگیری نظارت شده با متمایزتر کردن کلاس‌هاست.
این تکنیک‌ها تنها نظری نیستند بلکه به کاربردهای واقعی مانند پردازش تصویر، تحلیل سیگنال و داده‌کاوی می‌پردازند. این فصل نشان می‌دهد که چگونه این تکنیک‌ها قابلیت انطباق و کارایی بالایی در زمینه‌های مختلف دارند. با استفاده از این تکنیک‌ها، مدل‌های یادگیری ماشین تبدیل به قهرمانانی در شناسایی الگوهای مهم می‌شوند.
فصل چهارم دنیای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی قابل توضیح را باز می‌کند. اخیراً، محققان به تکنیک‌های یادگیری عمیق برای مدل‌سازی الگوها در داده‌های ورودی جذب شده‌اند و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) به‌خاطر قدرت تفکیک‌پذیری برتر نسبت به رویکردهای قبلی محبوبیت بیشتری پیدا کرده‌اند.
CNN، نوعی از یادگیری عمیق است که شامل استخراج ویژگی و توده‌های کانولوشن برای ساخت سلسله‌مراتب ویژگی‌های انتزاعی است.
برای تحلیل رویدادهای زمان‌سنجی، شبکه‌های عصبی بازگشتی مانند حافظه طولانی‌مدت کوتاه (LSTM) درخشان هستند و قدرت تفکیک قوی ارائه می‌دهند. نصب یادگیری ساختاری عصبی (NSL) یک چارچوب پیشرفته متن‌باز در بین الگوریتم‌های یادگیری عمیق است که برای درک رویدادها در داده طراحی شده است.
NSL از سیگنال‌های ساختاری مرتبط با ورودی‌های ویژگی بهره می‌برد و از یادگیری گراف عصبی برای آموزش شبکه‌ها بر اساس گراف‌ها و داده‌های ساختاری استفاده می‌کند. این یادگیری، یادگیری متعارض پایه را با استفاده از داده‌های ساختاری با اطلاعات رابطه‌ای ارزشمند در بین نمونه‌ها گسترش می‌دهد.
با توجه به پیشرفت‌های چشمگیر در هوش مصنوعی (AI)، این فصل به چالش قابل توضیح بودن (XAI) که در میان موفقیت AI به وجود آمده است، می‌پردازد.
این فصل از کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis، تکنیک‌های مختلف یادگیری ماشین – هم سطحی و هم عمیق – را در کنار الگوریتم‌های XAI بررسی کرده و به مرور چشم‌انداز پویا پیشرفت‌ها و چالش‌های AI می‌پردازد.
فصل پنجم کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis، پر از داستان‌های جالبی است که نشان می‌دهد چگونه حسگرهای پوشیدنی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) می‌توانند در شرایط واقعی ترکیب شوند.
اولین موضوع شناسایی رفتار است – مانند آموزش به کامپیوترها برای درک نحوه حرکت مردم با استفاده از حسگرهای پوشیدنی و یادگیری هوشمند.
آن‌ها به بررسی مجموعه‌های داده عمومی می‌پردازند تا درکی از اقدامات ما و معنی آن‌ها پیدا کنند. سپس به شناسایی فعالیت در زمان واقعی می‌پردازند. تصور کنید که ردیاب تناسب‌اندام شما تنها قدم‌ها را نمی‌شمارد بلکه بلافاصله می‌فهمد که در حال دویدن، پیاده‌روی یا انجام یوگا هستید.
این جادوی حسگرهای پوشیدنی و یادگیری ماشین است که با هم کار می‌کنند و گجت‌های ما را فوق‌العاده هوشمند می‌کند. ماجراجویی فناوری با ردیابی اسکلت بدنی در زمان واقعی با استفاده از دوربین‌هایی که می‌توانند رنگ و حرارت را ببینند، ادامه می‌یابد.
این مانند داشتن یک نقشه مجازی از نحوه حرکت مردم در زمان واقعی است که درهای زیادی به برنامه‌های جالب باز می‌کند. در راستای گام بعدی، ما به بررسی نظارت در زمان واقعی بر خانه و پیش‌بینی رفتار می‌پردازیم.
حسگرهای محیطی چشم به آنچه در حال وقوع است دارند و یادگیری ماشین پیش‌بینی می‌کند که چه چیز ممکن است بعدا اتفاق بیفتد.
این مانند داشتن یک خانه بسیار هوشمند است که عادات شما را درک می‌کند. سلامتی در این فصل با پیش‌بینی‌های مربوط به سطح اکسیژن و ضربان قلب با استفاده از حسگرهای پوشیدنی در کانون توجه قرار می‌گیرد.
این تنها یک ردیابی نیست – بلکه پیش‌بینی نیز هست و به همین دلیل، مانیتورینگ سلامتی را شخصی‌سازی و موثرتر می‌کند. ما راهنمایی فناوری را با پیش‌بینی تنفس در زمان واقعی به پایان می‌رسانیم، جایی که حسگرهای فوق‌عریض و یادگیری ماشین برای ارائه پیش‌بینی‌های فوری و دقیق همکاری می‌کنند و به سطح جدیدی از مراقبت‌های بهداشتی می‌رسند.
به‌طور خلاصه، فصل پنجم درباره داستان‌های واقعی است که فناوری، حسگرهای هوشمند و یادگیری ماشین هوشمند با هم کار می‌کنند تا رفتار ما را درک کنند، فعالیت‌ها را پیش‌بینی کنند، خانه‌های ما را نظارت کنند و حتی مانیتورینگ سلامت را به سطوح جدیدی برسانند.
فصل ششم کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis، ما را به دنیای شناسایی احساسات می‌برد، ابتدا از طریق دوربین‌ها و سپس با استفاده از صدا.
با دوربین‌ها، به بررسی ویژگی‌های مختلفی مانند تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)، تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA) و الگوهای جهتی محلی (LDP) می‌پردازد و با یادگیری ماشین برای درک حالات چهره و احساسات در تصاویر همکاری می‌کند.
این فصل از کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis، در اینجا متوقف نمی‌شود – به شناسایی احساسات در زمان واقعی می‌پردازد و اوضاع را حتی هیجان‌انگیزتر می‌کند. برای کمک به ما در درک چگونگی فعالیت رایانه در ایجاد این پیش‌بینی‌ها، هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) معرفی می‌شود.
در ادامه، به شناسایی احساسات مبتنی بر صدا می‌پردازد و تحلیل‌های Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) را به‌عنوان ویژگی‌های خاص برای ثبت احساسات در صدا معرفی می‌کند. الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین به این مهم می‌پیوندند تا احساسات پنهان در کلمات یا سیگنال‌های صوتی را رمزگشایی کنند.
به‌طور خلاصه، این فصل سفری را باز می‌کند که در آن فناوری یاد می‌گیرد احساسات را شناسایی کند، چه در مورد تصاویر و چه آنچه ما می‌گوییم. این تنها درک جزئیات فنی نیست؛ بلکه درباره دیدن این است که چگونه این سیستم‌های هوشمند می‌توانند احساسات انسانی را درک کنند و به آن‌ها پاسخ دهند.
چه در حال رمزگشایی لبخندها در دوربین باشیم و چه احساسات را در صدای ما حس کنیم، این فصل امکانات هیجان‌انگیز ماشین‌ها برای درک احساسات ما را به نمایش می‌گذارد.
سرفصل‌های کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis:
- Cover
- Half Title
- Title Page
- Copyright Page
- Table of Contents
- Preface
- Acknowledgments
- About the Author
- Chapter 1: Smart Assisted Homes, Sensors, and Machine Learning
- Chapter 2: Python and Its Libraries
- Chapter 3: Feature Analysis Using Python
- Chapter 4: Deep Learning and XAI with Python
- Chapter 5: Behavior and Health Status Recognition
- Chapter 6: Emotion Recognition
- Index
جهت دانلود کتاب Machine Learning and Python for Human Behavior, Emotion, and Health Status Analysis می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.