آشنایی با بهترین کتاب های ماشین لرنینگ

توضیحات کوتاهی در رابطه به کتاب های ماشین لرنینگ

امروزه ما می‌دانیم که دیگر برای یادگیری هرگونه تکنولوژی نیاز به کتاب و دوره‌های خاصی داریم و این مورد درباره یادگیری ماشین هم صدق می‌کند. ما می‌توانیم با خواندن کتاب های ماشین لرنینگ، مهارت‌های مورد نیاز خود را بدست آوریم.

از این رو مهندسان ماشین لرنینگ می‌توانند با خواندن کتاب های ماشین لرنینگ توانایی‌های خود را تقویت کنند و بر این مهارت تسلط کافی را بدست بیاورند. اگر شما هم مانند دیگر افراد دوست دارید بیشتر در مورد ماشین لرنینگ و کتاب‌های آن آشنا شوید پیشنهاد می‌کنیم ما را تا آخر این مقاله دنبال کنید.

چرا از کتاب های ماشین لرنینگ استفاده کنیم؟

یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) ممکن است در ابتدا کمی سخت و ترسناک بنظر برسد اما اگر قصد دارید که در این حوزه غوطه‌ور شویم و کامل بر ماشین لرنینگ تسلط بدست آورید می‌توانید از کتاب های ماشین لرنینگ و دوره‌های آنلاین در دسترس استفاده کنید.

یادگیری ماشین به بشریت این قدرت را داده است که وظایف را به صورت خودکار انجام دهد ماشین یادگیری لرنینگ این امکان را فراهم می‌کند که ما راحت‌تر بتوانیم مطالعه جریان مداوم داده را انجام دهید و به تقویت آن بپردازیم.
یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) کاربرد گسترده‌ای دارد که به حوزه‌های مختلفی تعلق می‌گیرد، از تحقیقات فضایی گرفته تا بازاریابی دیجیتال. یادگیری ماشینی (ماشین لرنینگ) نیز پایه و اساس هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد.

ما هنوز که هنوزه مملو از دستگاه‌هایی نشده‌ایم که بتوانند به تنهایی قضاوت کنند. برای رسیدن به آنجا هنوز راه زیادی مانده است اما امکانات ایجاد شده در این مسیر بی پایان است.

در این مقاله، تعدادی از بهترین کتاب‌ها در مورد یادگیری ماشین (کتاب ماشین لرنینگ) را لیست می‌کنیم. این کتاب‌ها بطور مکرر در دوره‌های آموزشی ماشین لرنینگ مورد استفاده قرار می‌گیرند و توسط اساتید و کارشناسان صنعت توصیه می‌شوند. اگر موافق باشید به سراغ معرفی کتاب ‌های ماشین لرنینگ (کتاب ماشین لرنینگ) برویم.

ویدئو پییشنهادی : آموزش یادگیری ماشین لرنینگ با پایتون

 

بهترین کتاب‌ های ماشین لرنینگ کدامند؟

اگر دوست دارید ماشین لرنینگ را یاد بگیرید و به مهارت‌های خود بهبود ببخشید، الان بهترین زمان است زیرا امروزه در سراسر جهان از ماشین لرنینگ استفاده‌های بسیاری می‌کنند و شما هرچه سریعتر این مهارت را بدست بیاورید به نوعی سود کرده‌اید.

البته که ناگفته نماند یادگیری ماشین نیازمند صبر و حوصله است زیرا یادگیری آن ممکن است کمی زمان بر باشد زیرا دارای مسائل پیشرفته و پیچیده است که ممکن است برای یادگیری آنان زمان بیشتری را مصرف کنید.برای یادگیری و تسلط بهتر در این بخش شما را با کتاب‌های ماشین لرنینگ آشنا می‌کنیم که ممکن است در مسائل مختلف به کمک شما بیایند.

بهترین کتاب‌های ماشین لرنینگ عبارتند از:

۱٫The Hundred-Page Machine Learning Book

سوالی که در اینجا وجود دارد این است که آیا می‌توان موضوعات مختلف ماشین لرنینگ را فقط در ۱۰۰ صفحه توضیح داد؟ این کتاب صد صفحه‌ای که توسط آندری بورکوف (Andriy Burkov) نوشته شده است می‌تواند پاسخگوی این سوال باشد.
این کتاب می‌تواند یادگیری ماشین را آسان‌تر و قابل فهم‌تر کند.

این کتاب توسط رهبران صاحب اندیشه معتبری مانند مدیر تحقیقات در Google ، Peter Norvig و Sujeet Varakhedi، رئیس مهندسی eBay تأیید شده است و برای شروع می‌تواند گزینه مناسبی برای یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) باشد. با خواندن کامل کتاب، قادر خواهید بود که بر مباحث هوش مصنوعی تسلط پیدا کنید و مسائل پیشرفته مربوط به هوش مصنوعی را حل کنید.

مسائلی که در این کتاب مورد بحث قرار می‌گیرد:

• آناتومی الگوریتم یادگیری
• الگوریتم‌های اساسی
• شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• اشکال دیگر یادگیری
• یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت

۲٫Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications

کتاب هوش جمعی برنامه‌نویسی نوشته شده توسط Toby Segaran که جزء بهترین کتاب‌های یادگیری ماشین قرار دارد می‌تواند شروع خوبی برای درک و فهم بهتر ماشین لرنینگ باشد. از این رو در سال ۲۰۰۷، علم داده و یادگیری ماشین به عنوان موقعیت برتر در زمینه‌های شغلی نوشته شده بود. این کتاب از پایتون به عنوان وسیله انتقال دانش به خوانندگان خود استفاده می‌کند.

این کتاب بیشتر راهنمایی برای پیاده‌سازی ml به شما ارائه می‌دهد و تنها مقدمه‌ای برای یادگیری ماشین دارد. جزئیات این کتاب در مورد ایجاد الگوریتم‌های کارآمد میلی لیتری برای جمع‌آوری داده‌ها از برنامه‌ها، ایجاد برنامه‌هایی برای دسترسی به داده‌ها از وب سایت‌ها و استنباط داده‌های جمع‌آوری شده است.

در هر فصل کتاب تمریناتی وجود دارد که شما را با الگوریتم‌های بیشتر و بهبود بیشتر کارایی و اثربخشی آنها آشنا می‌کند.

ویدئو پییشنهادی : آشنایی با بهترین کتاب های برنامه نویسی ++C

 

مسائلی که در این کتاب مورد بحث قرار می‌گیرد:

• Bayesian filtering
• تکنیک‌های فیلتر مشترک
• هوش در حال تکامل برای حل مسئله
• روش‌های تشخیص گروه‌ها یا الگوها
• فاکتوراسیون ماتریس غیر منفی
• الگوریتم‌های موتور جستجو
• چگونه از ماشین‌های برداری پشتیبانی کنید
• راه‌های پیش بینی حل مسائل

۳٫Machine Learning for Hackers: Case Studies and Algorithms to Get you Started

این کتاب یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) برای هکرها و برنامه‌نویسان با تجربه‌ای توصیه می‌شود که علاقه دارند داده‌ها را جمع کنند در اینجا کلمه هکرها به ریاضیدانان زبر دست نیز گفته می‌شود. این کتاب بیشتر به تجزیه و تحلیل داده‌ها متمرکز است. این کتاب توسط Drew Conway و John Myles White نوشته شده است.

از آنجایی که این کتاب به تجزیه و تحلیل زبان R اختصاص دارد می‌تواند گزینه مناسبی برای افرادی باشد که دانشی بر زبان R داشته باشند. این کتاب با زبان R پیشرفته به جوابگویی مسائل پیشرفته داده‌ها می‌پردازد.

شاید جالبترین بخشی که این کتاب دارد این است که مسائل را با مسائل زندگی تعریف می‌کند که این مورد می‌تواند یادگیری را آسان‌تر و قابل فهم‌تر کند. با این کتاب می‌توانید یادگیری ml را سریعتر و آسان‌تر طی کنید.

مسائلی که در این کتاب مورد بحث قرار می‌گیرد:

• ساده‌سازی طبقه‌بندی لوح Bayesian
• Regression (رگرسیون) خطی
• تکنیک و مهارت‌های بهبود سازی
• استفاده از زبان R برای پرس و جو از داده‌ها

۴٫Machine Learning

کتاب یادگیری ماشین توسط Tom M. Mitchell نوشته شده است و کتابی مناسب برای شروع کار با ماشین لرنینگ است. این کتاب خلاصه‌ای از کدهای شبه الگوریتم مربوطه را ارائه می‌دهد. کتاب یادگیری ماشین پر از مثال و مطالعات موردی است تا تلاش خواننده را برای یادگیری و درک الگوریتم‌های ml کاهش دهد.

اگر می‌خواهید کار خود را در یادگیری ماشین شروع کنید، این کتاب یک کتاب ضروری است. این کتاب به لطف روایت کاملا مناسب و برنامه‌ریزی شده توضیح کاملی از مبانی ml و تکالیف پروژه محور به شما می‌دهد.

مسائلی که در این کتاب مورد بحث قرار می‌گیرد:

• الگوریتم‌های ژنتیک
• برنامه‌نویسی منطقی استقرایی
• آشنایی با رویکردهای اولیه یادگیری ماشین
• مفاهیم و فنون یادگیری ماشین
• اجرای مجدد یادگیری

۵٫The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction

اگر آمار را دوست دارید و می‌خواهید یادگیری ماشینی را از دیدگاه آمار یاد بگیرید، عناصر یادگیری آماری این کتاب را باید بخوانید. کتاب یادگیری ماشین بر مشتقات ریاضی برای تعریف منطق اساسی الگوریتم ml تأکید دارد. قبل از انتخاب این کتاب، اطمینان حاصل کنید که حداقل درک اساسی از جبر خطی دارید.

این کتاب به علت تمرکز زیادی که بر عناصر یادگیری آماری دارد و هضم آن کمی دشوار است نمی‌تواند گزینه مناسبی برای مبتدیان باشد. اگر هنوز نیز دوست دارید عناصر آماری ماشین لرنینگ را یاد بگیرد بهتر است کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری عناصر آماری (مبتدی) را مطالعه کنید.

مسائلی که در این کتاب مورد بحث قرار می‌گیرد:

• Ensemble learning
• حل مشکلات با ابعاد بالا
• روش‌های خطی برای طبقه بندی و رگرسیون
• استنتاج و میانگین مدل
• شبکه‌های عصبی
• Random forests
• یادگیری نظارت شده و بدون نظارت

۶٫Pattern Recognition and Machine Learning

این کتاب توسط Christopher M. Bishop نوشته است. و جزء بهترین کتاب‌های ماشین لرنینگ به‌حساب می‌آید. این کتاب به ما درک صحیحی از جبر خطی و حساب چند متغیره می‌دهد که باعث سهولت در یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) می‌شود.

کتاب شناخت الگو و یادگیری ماشینی تمرینات مفصلی را برای ارائه مقدمه‌ای جامع در مورد تکنیک‌های تشخیص الگوی آماری ارائه می‌دهد. این کتاب با استفاده از مدل‌های گرافیکی به روشی منحصر به فرد برای توصیف توزیع احتمالات می‌پردازد. گرچه اجباری نیست، اما برخی از تجربه‌های احتمال روند یادگیری را تسریع می‌کنند.

مسائلی که در این کتاب مورد بحث قرار می‌گیرد:

• الگوریتم‌های استنباط تقریبی
• روش‌های Bayesian
• مقدمه‌ای بر نظریه احتمالات اساسی
• مقدمه‌ای برای شناخت الگو و یادگیری ماشین
• مدل‌های جدید مبتنی بر هسته

۷٫Natural Language Processing with Python

پردازش زبان طبیعی ستون فقرات سیستم‌های ماشین لرنینگ است. کتاب پردازش زبان طبیعی با پایتون با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون شما را به استفاده از NLTK، مجموعه محبوب کتابخانه‌ها و برنامه‌های پایتون برای پردازش نمادین و آماری زبان طبیعی برای انگلیسی و به طور کلی NLP راهنمایی می‌کند.

کتاب پردازش زبان طبیعی با پایتون کدهای پایتون قدرتمندی را نشان می‌دهد که NLP را به روشی دقیق و روشن نشان می‌دهد. خوانندگان می‌توانند برای تجزیه و تحلیل و پرداختن به داده‌های بدون ساختار، ساختار زبانی در متن و سایر جنبه‌های NLP گرا، به مجموعه داده‌های حاوی حاشیه خوب دسترسی داشته باشند.

مسائلی که در این کتاب مورد بحث قرار می‌گیرد:

• زبان انسان چگونه کار می‌کند
• ادغام تکنیک‌های هوش مصنوعی و زبان‌شناسی
• ساختارهای داده زبانی
• جعبه ابزار زبان طبیعی (NLTK)
• تجزیه و تحلیل معنایی
• پایگاه‌های محبوب زبان‌شناسی

۸٫Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction

آیا تجربه‌ی قبلی و مواجهه با ماشین لرنینگ را ندارید؟ اما هنوز هم، می‌خواهید آن را یاد بگیرید؟ پس نباید کتاب یادگیری ماشین برای مبتدیان مطلق توسط الیور تئوبالد (Oliver Theobald) را از دست بدهید. خوشبختانه برای بهره‌مندی از این کتاب نیازی به هیچ برنامه کدگذاری یا پیش زمینه ریاضی نیست. برای کسی که اول راه است و می‌خواهد درک مناسبی از تعریف ماشین لرنینگ و مفاهیم مرتبط به آن داشته باشد، این کتاب گزینه مناسبی برای اوست.

به منظور اطمینان از اینکه خوانندگان به راحتی از همه موارد ذکر شده در کتاب پیروی می‌کنند، توضیحات روشن و مثال‌های تصویری و الگوریتم‌های مختلف ml در کتاب موجود است.

مسائلی که در این کتاب مورد بحث قرار می‌گیرد:

• مبانی شبکه‌های عصبی
• Clustering
• اعتبار سنجی متقابل
• تکنیک‌های شستشوی داده‌ها
• مدل‌سازی گروه
• Feature engineering
• تجزیه و تحلیل رگرسیون

۹٫Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

اگر شما تسلط کامل بر روی زبان برنامه‌نویسی دارید و همچنین به یادگیری ماشین لرنینیگ علاقه دارید این کتاب می‌تواند گزینه‌ای ایده‌آل برای شما باشد. شما با این کتاب می‌توانید سفر خود را برای یک ماجراجویی و یادگیری ماشین آغاز کنید.

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) با پایتون: یک راهنما برای دانشمندان داده، روش‌های عملی مختلفی را برای حل کردن مسائل مختلف به شما ارائه می‌کند. با کلیه مراحل مهم ایجاد برنامه‌های قوی ماشین لرنینگ با استفاده از کتابخانه Python و Scikit-learn آشنا خواهید شد. داشتن درک کافی از کتابخانه‌های matplotlib و NumPy به فرایند یادگیری کمک بسزایی می‌کند.

مسائلی که در این کتاب مورد بحث قرار می‌گیرد:

• روش‌های پیشرفته برای ارزیابی مدل و تنظیم پارامتر
• کاربردها، مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• روش‌های کار با داده‌های متنی
• خطوط لوله برای زنجیرزنی (Pipelines for chaining models) مدل‌ها و محصور کردن گردش کار
• نمایش داده‌های پردازش شده

کلام آخر

در این مقاله به بهترین کتاب های ماشین لرنینگ اشاره کردیم که می‌توانند کمک بسیار زیادی به افرادی که علاقه‌مند به یادگیری ماشین هستند، کنند. علاوه بر کتاب‌های آموزشی شما می‌توانید برای یادگیری سریعتر و عمیق‌تر به دوره‌های آنلاین بپیوندید که خوشبختانه دوره‌های مکتب‌خونه این نیاز را برای علاقه‌مند به یادگیری ماشین برطرف کرده است.

این روزها یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) گزینه داغ شغلی شده است. آینده برای آن کاملاً درخشان و پر رونق به نظر می‌رسد پس بهتر است هرچه سریعتر وارد این حرفه شوید و سهم بزرگی از سود آن را دریافت کنید.