کتاب Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn: Unleash the Power of Scikit-Learn and Python to Build Cutting-Edge Predictive Modeling Applications and … Into Machine Learning (یادگیری ماشین پیشرفته با Scikit-Learn: رهاسازی قدرت Scikit-Learn و پایتون برای ساختن کاربردهای پیش‌بینی کننده پیشرفته و ورود به دنیای یادگیری ماشین) منبعی جامع است که کاوش عمیقی در زمینه آماده‌سازی داده‌ها، تکنیک‌های مدل‌سازی، و مبانی نظری پشت الگوریتم‌های قدرتمند یادگیری ماشین با استفاده از پایتون و Scikit-Learn ارائه می‌دهد.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn:
“یادگیری ماشین پیشرفته با Scikit-Learn” فراتر از یک راهنمای فنی صرف است؛ این کتاب روایتی است که از دل چالش‌های واقعی دنیای علم داده بافته شده است. هر فصل بخشی از سفر من را به تصویر می‌کشد و مفاهیم پیچیده را به بینش‌های قابل درک، شبیه به مدل‌هایی که تلاش می‌کنیم بسازیم، ترجمه می‌کند.
فصول کتاب Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn به شرح زیر هستند:
فصل ۱: پیش‌پردازش داده با رگرسیون خطی: این فصل درس‌های بنیادی را که در نخستین پروژه‌ها آموخته‌ایم یادآوری می‌کند و صحنه را برای تحلیل‌های قدرتمند بعدی آماده می‌سازد.
فصل ۲: داده‌های ساختاریافته و رگرسیون لجستیک: این فصل بازتابی از تفکر استراتژیک است که در اولین مسابقه‌ی کاگل (Kaggle) به دست آوردم – پیروزی‌ای که قدرت مدل‌های ساده اما مؤثر را به نمایش گذاشت.
فصل ۳: داده‌های سری زمانی و درخت‌های تصمیم‌گیری: این فصل با الهام از تجربیات در پیش‌بینی بازار سهام، بر اهمیت درک داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی روندهای آینده تأکید می‌کند.
فصل ۴: مدیریت داده‌های غیرساختاریافته و طبقه‌بندی ساده بیزی: این فصل تلاش‌ها برای رمزگشایی پیچیدگی زبان طبیعی را منعکس می‌کند و زمزمه‌های غیرساختاریافته را به بینش‌های ساختاریافته تبدیل می‌کند.
فصل ۵: جریان‌های داده‌ی لحظه‌ای و همسایگان نزدیک K: این فصل با الهام از کاربردهای داده‌ی لحظه‌ای، نقش حیاتی سرعت و دقت را در چنین سناریوهایی برجسته می‌کند.
فصل ۶: داده‌های توزیع‌شده‌ی پراکنده و ماشین‌های بردار پشتیبان: این فصل تجربیات مهار قدرت سیستم‌های توزیع‌شده برای پیش‌بینی و برنامه‌ریزی با دقت بیشتر را در بر می‌گیرد.
فصل ۷: تشخیص ناهنجاری و جنگل‌های جداسازی: این فصل به توسعه‌ی مدل‌هایی برای محافظت از سیستم‌ها در برابر وقایع غیرمنتظره و یافتن الگو در داده‌های پرت (outlier) اذعان دارد.
فصل ۸: داده‌های بازار سهام و روش‌های ترکیبی: این فصل ماهیت ساختن راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر برای جهان رو به گسترش کلان‌داده را به تصویر می‌کشد.
فصل ۹: مهندسی داده و خطوط لوله یادگیری ماشین برای تحلیل‌های پیشرفته: این فصل یک مطالعه موردی درباره‌ی تقلب در پرونده‌های اعتباری را به نمایش می‌گذارد که شامل مهندسی داده، ساخت مدل و استقرار آن است.
این کتاب دعوت‌نامه‌ای برای سفری اکتشافی و روشنگری است. این کتاب آرزو دارد به عنوان چراغی برای کسانی باشد که می‌خواهند در دنیای غنی و پیچیده‌ی یادگیری ماشین گام بردارند.
سرفصل‌های کتاب Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn:
- Cover Page
- Title Page
- Copyright Page
- Dedication Page
- About the Author
- About the Technical Reviewer
- Acknowledgements
- Preface
- Errata
- Table of Contents
- 1. Data Preprocessing with Linear Regression
- 2. Structured Data and Logistic Regression
- 3. Time-Series Data and Decision Trees
- 4. Unstructured Data Handling and Naive Bayes
- 5. Real-time Data Streams and K-Nearest Neighbors
- 6. Sparse Distributed Data and Support Vector Machines
- 7. Anomaly Detection and Isolation Forests
- 8. Stock Market Data and Ensemble Methods
- 9. Data Engineering and ML Pipelines for Advanced Analytics
- Index
جهت دانلود کتاب Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.