کتاب Synthetic Data for Machine Learning

کتاب Synthetic Data for Machine Learning: A revolutionary approach for the future of ML with issues, solutions, case studies, and insights (داده‌های ترکیبی برای یادگیری ماشین: رویکردی انقلابی برای آینده ML با مسائل، راه حل ها، مطالعات موردی و بینش) 

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Synthetic Data for Machine Learning را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Synthetic Data for Machine Learning:

یادگیری ماشینی (ML) زندگی ما را بسیار آسان‌تر کرده است. ما نمی‌توانیم دنیای خود را بدون محصولات و خدمات مبتنی بر ML تصور کنیم. مدل‌های ML باید روی مجموعه داده‌های مقیاس بزرگ آموزش داده شوند تا عملکرد خوبی داشته باشند. با این حال، جمع‌آوری و حاشیه‌نویسی داده‌های واقعی بسیار پرهزینه، مستعد خطا، و مشمول مسائل مربوط به حریم خصوصی است، برای نام بردن از چند معایب. داده‌های مصنوعی یک راه حل امیدوار کننده برای راه حل‌های مبتنی بر داده‌های واقعی ML است.

کتاب Synthetic Data for Machine Learning منبعی منحصربفرد است که به شما کمک می‌کند به داده‌های مصنوعی تسلط پیدا کنید و برای لذت بردن از سفر یادگیری شما طراحی شده است. در این کتاب، تئوری و عمل خوب مکمل یکدیگر هستند تا پشتیبانی پیشرو را ارائه دهند!

کتاب Synthetic Data for Machine Learning به شما کمک می‌کند تا بر مشکلات داده واقعی غلبه کنید و عملکرد مدل‌های ML خود را بهبود بخشید. این یک نمای کلی از اصول تولید داده مصنوعی ارائه می‌دهد و جوانب مثبت و منفی هر رویکرد را مورد بحث قرار می‌دهد. اسرار داده‌های مصنوعی و بهترین روش‌ها برای استفاده بهتر از آن را آشکار می‌کند.

در پایان کتاب Synthetic Data for Machine Learning، به داده‌های مصنوعی تسلط خواهید داشت و شانس خود را برای تبدیل شدن به یک رهبر بازار افزایش می‌دهید. این شما را قادر می‌سازد به یک منبع داده پیشرفته‌تر، ارزان‌تر و با کیفیت‌تر بروید و شما را به خوبی آماده می‌کند و برای نسل بعدی ML از همتایان خود پیشی می‌گیرد!

کتاب Synthetic Data for Machine Learning برای چه کسی است؟

اگر شما یک پزشک یا محقق ML هستید که می‌خواهید بر مشکلات داده‌ها در ML غلبه کنید، این کتاب مخصوصاً برای شما نوشته شده است! فرض بر این است که شما دانش اولیه برنامه نویسی ML و Python را دارید (نه بیشتر!). این کتاب با دقت طراحی شده است تا شما را راهنمایی کند تا بر داده‌های مصنوعی برای ML تسلط داشته باشید.

دانش شما را به تدریج از مفاهیم و الگوریتم‌های داده‌های مصنوعی گرفته تا برنامه‌های کاربردی، موارد مطالعه و بهترین شیوه‌ها ایجاد می‌کند. این کتاب یکی از آثار پیشگام در این زمینه است که پشتیبانی پیشرو برای مهندسان، محققان، شرکت‌ها و تصمیم گیرندگان ML ارائه می‌دهد.

آنچه کتاب Synthetic Data for Machine Learning پوشش می‌دهد:

فصل 1، یادگیری ماشین و نیاز به داده، شما را با ML آشنا می‌کند. شما تفاوت اصلی بین راه حل‌های غیر یادگیری و مبتنی بر یادگیری را درک خواهید کرد. سپس، این فصل از کتاب Synthetic Data for Machine Learning توضیح می‌دهد که چرا مدل‌های یادگیری عمیق اغلب به نتایج پیشرفته‌ای دست می‌یابند. پس از این، ایده مختصری از نحوه انجام فرآیند آموزش و اینکه چرا داده‌های آموزشی در مقیاس بزرگ در ML مورد نیاز است به شما می‌دهد.

فصل 2، حاشیه‌نویسی داده‌های واقعی، توضیح می‌دهد که چرا مدل‌های ML به داده‌های حاشیه نویسی نیاز دارند. متوجه خواهید شد که چرا فرآیند حاشیه نویسی گران، مستعد خطا و مغرضانه است.

در همان زمان، شما با فرآیند حاشیه نویسی برای تعدادی از وظایف ML، مانند طبقه‌بندی تصویر، تقسیم‌بندی معنایی و تقسیم‌بندی نمونه آشنا خواهید شد. شما مشکلات اصلی حاشیه‌نویسی را بررسی خواهید کرد. در عین حال، متوجه خواهید شد که چرا تولید حقیقت ایده آل زمینی برای برخی از کارها، مانند تخمین جریان نوری و تخمین عمق، غیرممکن یا بسیار دشوار است.

فصل 3 کتاب Synthetic Data for Machine Learning، مسائل مربوط به حریم خصوصی در داده‌های واقعی، مسائل اصلی حریم خصوصی با داده‌های واقعی را برجسته می‌کند. این توضیح می‌دهد که چرا حریم خصوصی ما را از استفاده از داده‌های واقعی در مقیاس بزرگ برای ML در زمینه‌های خاصی مانند مراقبت‌های بهداشتی و مالی باز می دارد. این رویکردهای فعلی برای کاهش این مسائل حریم خصوصی را در عمل نشان می‌دهد. علاوه بر این، شما یک مقدمه کوتاه برای حفظ حریم خصوصی ML خواهید داشت.

فصل 4 کتاب Synthetic Data for Machine Learning، مقدمه‌ای بر داده‌های مصنوعی، داده‌های مصنوعی را تعریف می‌کند. تاریخچه مختصری از تکامل داده‌های مصنوعی را ارائه می‌دهد. سپس، انواع اصلی داده‌های مصنوعی و رویکردها و تکنیک‌های اصلی افزایش داده را به شما معرفی می‌کند.

فصل 5، داده‌های مصنوعی به عنوان یک راه حل، مزایای اصلی داده‌های مصنوعی را برجسته می‌کند. در این فصل از کتاب Synthetic Data for Machine Learning، خواهید آموخت که چرا داده‌های مصنوعی یک راه حل امیدوارکننده برای مسائل حفظ حریم خصوصی است. در عین حال، متوجه خواهید شد که چگونه رویکردهای تولید داده مصنوعی را می توان برای پوشش سناریوهای نادری که در دنیای واقعی بسیار دشوار و پرهزینه است، پیکربندی کرد.

فصل 6 کتاب Synthetic Data for Machine Learning، استفاده از شبیه سازها و موتورهای رندر برای تولید داده‌های مصنوعی، یک روش شناخته شده برای تولید داده‌های مصنوعی با استفاده از شبیه سازها و موتورهای رندر معرفی می‌کند. این خط لوله اصلی برای ایجاد یک شبیه‌ساز و تولید داده‌های مصنوعی مشروح خودکار را توصیف می‌کند. به دنبال این، چالش‌ها و تحقیقات پیشرفته در این زمینه را برجسته می‌کند و به طور خلاصه دو شبیه ساز برای تولید داده‌های مصنوعی را مورد بحث قرار می‌دهد.

فصل 7، کاوش در شبکه‌های متخاصم مولد، شبکه‌های متخاصم مولد (GANs) را معرفی می‌کند و تکامل این روش را مورد بحث قرار می‌دهد. این معماری معمولی یک GAN را توضیح می‌دهد. پس از این، فصل روند آموزش را نشان می‌دهد. برخی از کاربردهای عالی GAN ها از جمله تولید تصاویر و ترجمه متن به تصویر را برجسته می‌کند. همچنین چند گونه از GAN ها را شرح می‌دهد: GAN شرطی، CycleGAN، CTGAN، WGAN، WGAN-GP، و f-GAN. علاوه بر این، این فصل از کتاب Synthetic Data for Machine Learning توسط یک مطالعه موردی واقعی و بحث در مورد تحقیقات پیشرفته در این زمینه پشتیبانی می‌شود.

فصل 8، بازی‌های ویدیویی به عنوان منبع داده‌های مصنوعی، توضیح می‌دهد که چرا باید از بازی‌های ویدیویی برای تولید داده‌های مصنوعی استفاده کرد. این نشان دهنده پیشرفت بزرگ در این بخش است. تحقیق حاضر در این راستا را مورد بحث قرار می‌دهد. در عین حال، چالش‌ها و وعده‌هایی را برای استفاده از این رویکرد برای تولید داده‌های مصنوعی دارد.

فصل 9 کتاب Synthetic Data for Machine Learning، بررسی مدل‌های انتشار برای داده‌های مصنوعی، شما را با مدل‌های انتشار آشنا می‌کند و مزایا و معایب این رویکرد تولید داده مصنوعی را برجسته می‌کند. فرصت‌ها و چالش‌ها را روشن می‌کند. این فصل از کتاب Synthetic Data for Machine Learning با بحث در مورد مسائل اخلاقی و نگرانی‌های پیرامون استفاده از این رویکرد داده ترکیبی در عمل غنی شده است. علاوه بر آن، این فصل با مروری بر تحقیقات پیشرفته در این زمینه غنی شده است.

فصل 10، مطالعه موردی 1 – بینایی کامپیوتر، شما را با بسیاری از کاربردهای صنعتی بینایی کامپیوتر آشنا می‌کند. شما برخی از مشکلات کلیدی را که با استفاده از بینایی کامپیوتر با موفقیت حل شدند، کشف خواهید کرد. به موازات این، شما با راه حل‌های بینایی کامپیوتری سنتی، مسائل اصلی را درک خواهید کرد. علاوه بر این، نمونه‌های فکری استفاده از داده‌های مصنوعی برای بهبود راه‌حل‌های بینایی رایانه را در عمل کشف و درک خواهید کرد.

فصل 11، مطالعه موردی 2 – پردازش زبان طبیعی، شما را با زمینه متفاوتی آشنا می‌کند که در آن داده‌های مصنوعی نقش کلیدی دارند. این نشان می‌دهد که چرا مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) به داده‌های آموزشی در مقیاس بزرگ برای همگرایی نیاز دارند.

نمونه‌هایی از استفاده از داده‌های مصنوعی در زمینه NLP را نشان می‌دهد. مزایا و معایب رویکردهای مبتنی بر داده‌های واقعی را توضیح می‌دهد. در عین حال، نشان می‌دهد که چرا داده‌های مصنوعی آینده NLP است. این بحث را با آوردن نمونه هایی از زمینه های تحقیق و صنعت پشتیبانی می‌کند.

فصل 12، مطالعه موردی 3 – تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را به عنوان حوزه دیگری معرفی می‌کند که اخیراً از داده‌های مصنوعی استفاده شده است. معایب راه حل‌های مبتنی بر داده‌های واقعی را برجسته می‌کند. این بحث را با ارائه نمونه‌هایی از صنعت پشتیبانی می‌کند. به دنبال این، مزایای استفاده از داده‌های مصنوعی در حوزه تحلیل پیش‌بینی‌کننده را روشن می‌کند.

فصل 13، بهترین روش‌ها برای به کارگیری داده‌های مصنوعی، برخی از مسائل اساسی خاص دامنه را توضیح می‌دهد که قابلیت استفاده از داده‌های مصنوعی را محدود می‌کند. نظرات کلی در مورد مسائلی ارائه می‌دهد که اغلب هنگام تولید و استفاده از داده‌های مصنوعی قابل مشاهده هستند. سپس مجموعه‌ای از شیوه‌های خوب را معرفی می‌کند که قابلیت استفاده از داده‌های مصنوعی را در عمل بهبود می بخشد.

فصل 14 کتاب Synthetic Data for Machine Learning، تطبیق دامنه مصنوعی به واقعی، شما را با یک مسئله معروف که قابلیت استفاده از داده‌های مصنوعی را محدود می‌کند به نام مشکل شکاف دامنه آشنا می‌کند. این نشان‌دهنده رویکردهای مختلفی برای پر کردن این شکاف است. در همان زمان، تحقیقات فعلی را برای تطبیق دامنه مصنوعی به واقعی نشان می‌دهد. سپس چالش‌ها و مسائل موجود در این زمینه را نشان می‌دهد.

فصل 15، مسائل تنوع در داده‌های مصنوعی، شما را با یک موضوع شناخته شده دیگر در زمینه داده‌های مصنوعی آشنا می‌کند، که تولید مجموعه داده‌های مصنوعی متنوع است. رویکردهای مختلف را برای اطمینان از تنوع بالا حتی با مجموعه داده‌های در مقیاس بزرگ مورد بحث قرار می‌دهد. سپس، برخی از مسائل و چالش‌ها را در دستیابی به تنوع برای داده‌های مصنوعی برجسته می‌کند.

فصل 16، فوتورئالیسم در بینایی کامپیوتر، نیاز به داده‌های مصنوعی واقع‌گرایانه را در بینایی کامپیوتر توضیح می‌دهد. این رویکردهای اصلی نسبت به فوتورئالیسم، چالش‌های اصلی و محدودیت‌های آن را برجسته می‌کند. اگرچه این فصل از کتاب Synthetic Data for Machine Learning بر روی بینایی کامپیوتر تمرکز دارد، بحث را می‌توان به حوزه‌های دیگری مانند مراقبت‌های بهداشتی، روباتیک و NLP تعمیم داد.

فصل هفدهم، نتیجه‌گیری، کتاب را از دیدگاه سطح بالا خلاصه می‌کند. مشکلات راه حل‌های ML مبتنی بر داده‌های واقعی را به شما یادآوری می‌کند. سپس، مزایای راه‌حل‌های مبتنی بر داده‌های مصنوعی، چالش‌ها و دیدگاه‌های آینده را مرور می‌کند.

سرفصل‌های کتاب Synthetic Data for Machine Learning:

• Synthetic Data for Machine Learning
• Contributors
• About the author
• About the reviewers
• Preface
• Part 1:Real Data Issues, Limitations, and Challenges
  • Chapter 1: Machine Learning and the Need for Data
  • Chapter 2: Annotating Real Data
  • Chapter 3: Privacy Issues in Real Data
• Part 2:An Overview of Synthetic Data for Machine Learning
  • Chapter 4: An Introduction to Synthetic Data
  • Chapter 5: Synthetic Data as a Solution
• Part 3:Synthetic Data Generation Approaches
  • Chapter 6: Leveraging Simulators and Rendering Engines to Generate Synthetic Data
  • Chapter 7: Exploring Generative Adversarial Networks
  • Chapter 8: Video Games as a Source of Synthetic Data
  • Chapter 9: Exploring Diffusion Models for Synthetic Data
• Part 4:Case Studies and Best Practices
  • Chapter 10: Case Study 1 – Computer Vision
  • Chapter 11: Case Study 2 – Natural Language Processing
  • Chapter 12: Case Study 3 – Predictive Analytics
  • Chapter 13: Best Practices for Applying Synthetic Data
• Part 5:Current Challenges and Future Perspectives
  • Chapter 14: Synthetic-to-Real Domain Adaptation
  • Chapter 15: Diversity Issues in Synthetic Data
  • Chapter 16: Photorealism in Computer Vision
  • Chapter 17: Conclusion
• Index
• Other Books You May Enjoy

جهت دانلود کتاب Synthetic Data for Machine Learning می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.