یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (ML) نوعی هوش مصنوعی (AI) است که بر ساخت سیستم‌های کامپیوتری تمرکز دارد که از داده‌ها یاد می‌گیرند. طیف گسترده‌ای از تکنیک‌های ML امکان بهبود عملکرد نرم‌افزارها را با گذشت زمان فراهم می‌کند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیدا کردن روابط و الگوها در داده‌ها آموزش داده می‌شوند. آن‌ها از داده‌های تاریخی به عنوان ورودی برای پیش‌بینی، طبقه‌بندی اطلاعات، خوشه‌بندی نقاط داده، کاهش بعد و حتی کمک به تولید محتوای جدید استفاده می‌کنند، همانطور که در برنامه‌های جدید مبتنی بر ML مانند ChatGPT، Dall-E 2 و GitHub Copilot نشان داده شده است.

معرفی 3 کتاب منتشر شده در حوزه یدگیری ماشین در سال 2024

در سال 2024 کتاب‌های خوبی در حوزه یادگیری ماشین منتشر شد. وبسایت فقط کتاب بسیاری از این کتاب‌ها را پوشش داده است. دسته بندی کتاب یادگیری ماشین، در این سایت مختص کتب مربوط به یادگیری ماشین از ناشرین بین‌المللی در سراسر جهان است.

1. کتاب Machine Learning Q and AI

پاسخ 30 سوال پیشرفته در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را بیاموزید و تخصص خود در این حوزه را ارتقا دهید.

اگر آماده هستید که فراتر از مفاهیم مقدماتی رفته و به عمق یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی بپردازید، قالب پرسش و پاسخ کتاب «سوالات یادگیری ماشین و هوش مصنوعی» کارها را سریع و آسان می‌کند، بدون هیچ دردسری.

این کتاب که از سوالات رایج نویسنده، سباستین راشکا، الهام گرفته شده است، با رویکرد مستقیم و بدون پیچیدگی، موضوعات پیشرفته را قابل دسترسی‌تر و جذاب‌تر می‌کند. هر فصل کوتاه و مستقل، یک سوال اساسی در هوش مصنوعی را بررسی می‌کند و با توضیحات واضح، نمودارها و تمرین‌های عملی آن را باز می‌کند.

این کتاب شامل چه مواردی است:

فصل‌های متمرکز: سوالات کلیدی در هوش مصنوعی به طور مختصر پاسخ داده شده و ایده‌های پیچیده به بخش‌های قابل هضم تقسیم می‌شوند. طیف گسترده‌ای از موضوعات: راشکا موضوعاتی از معماری شبکه‌های عصبی و ارزیابی مدل گرفته تا بینایی کامپیوتری و پردازش زبان طبیعی را پوشش می‌دهد. کاربردهای عملی: تکنیک‌هایی برای بهبود عملکرد مدل، تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ و موارد دیگر را بیاموزید.

همچنین شما یاد خواهید گرفت که:

منابع مختلف تصادفی در آموزش شبکه‌های عصبی را مدیریت کنید. بین معماری‌های کدگذار و رمزگشا در مدل‌های زبانی بزرگ تمایز قائل شوید. از طریق اصلاحات داده و مدل، بیش‌برازش را کاهش دهید. فاصله‌های اطمینان را برای طبقه‌بندی‌کننده‌ها بسازید و مدل‌ها را با داده‌های برچسب‌گذاری شده محدود بهینه کنید. بین پارادایم‌های مختلف آموزش چند GPU و انواع مختلف مدل‌های هوش مصنوعی مولد انتخاب کنید. معیارهای عملکرد برای پردازش زبان طبیعی را درک کنید. سوگیری‌های القایی در ترانسفورماتورهای دیداری را درک کنید.

اگر به دنبال منبع کاملی برای ارتقای درک خود از یادگیری ماشین هستید، کتاب «سوالات یادگیری ماشین و هوش مصنوعی» به شما کمک می‌کند تا به راحتی دانش خود را فراتر از مبانی پیش ببرید.

جهت مشاهده و جزئیات و دانلود کتاب Machine Learning Q and AI می‌توانید از لینک زیر استفاده کنید:

https://faghatketab.ir/product/machine-learning-q-and-ai/

2. کتاب Mastering Machine Learning Design

تسلط بر طراحی یادگیری ماشین: راهنمای عملی برای ایجاد سیستم‌های ابری مقیاس‌پذیر برای توسعه‌دهندگان

درباره تکنولوژی:

یادگیری ماشین (ML) در حال متحول کردن صنایع مختلف از جمله بهداشت و درمان، مالی، تولید و سرگرمی است. این کتاب به توسعه‌دهندگان دانش عملی برای طراحی و استقرار سیستم‌های ML قوی و مقیاس‌پذیر در ابر را می‌دهد تا پتانسیل واقعی این فناوری تحول‌آفرین را آزاد کند. این کتاب که توسط تیمی از متخصصان باتجربه نوشته شده است، بینش‌های دنیای واقعی را با توضیحات واضح ترکیب می‌کند تا اطمینان حاصل شود که مهارت‌های عملی و درک عمیقی از اصول طراحی ML کسب می‌کنید.

خلاصه‌ای از کتاب:

تسلط بر اصول: پایه محکمی در مفاهیم یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها و اصول مهندسی داده کسب کنید. ناوبری در ابر: یاد بگیرید چگونه سیستم‌های ML خود را با استفاده از معماری‌های بومی ابری برای مقیاس‌پذیری و کارایی طراحی، استقرار و مدیریت کنید. ساخت برای تولید: جنبه‌های عملی برای ساخت خطوط لوله ML قابل اعتماد و ایمن را بررسی کنید تا اطمینان حاصل شود که مدل‌های شما برای موارد استفاده دنیای واقعی آماده هستند. در آغوش گرفتن هوش مصنوعی مسئولانه: پیامدهای اخلاقی ML را درک کنید و یاد بگیرید که چگونه مدل‌های عادلانه، بدون تعصب و شفاف بسازید.

محتویات کتاب:

راهنمایی گام به گام: با دنبال کردن دستورالعمل‌ها و مثال‌های کد واضح، سیستم‌های ML خود را بسازید و استقرار دهید. بینش‌های عملی: از بهترین شیوه‌های صنعت و مطالعات موردی دنیای واقعی بیاموزید تا دانش عملی ارزشمندی کسب کنید. پوشش جامع: جنبه‌های مختلف طراحی ML بومی ابری از جمله مدیریت داده، آموزش و استقرار مدل و نظارت و بهینه‌سازی را بررسی کنید.

درباره خواننده:

این کتاب برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، دانشمندان داده و متخصصان آینده یادگیری ماشین که می‌خواهند مهارت‌ها و دانش عملی برای طراحی و توسعه سیستم‌های ML بومی ابری مقیاس‌پذیر را کسب کنند، ایده‌آل است. تجربه قبلی در برنامه‌نویسی و مفاهیم اولیه ML مفید است. تسلط بر ML زمان و تلاش می‌برد، اما این کتاب یک نقشه راه واضح و راهنمایی عملی برای تسریع مسیر یادگیری شما ارائه می‌دهد.

با سرمایه‌گذاری زمان و تلاش، مهارت‌های ارزشمندی کسب خواهید کرد که تقاضای بالایی دارند و فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیزی را باز می‌کنند. قدرت تحول‌آفرین یادگیری ماشین را از دست ندهید! امروز کنترل مسیر ML خود را در دست بگیرید. نسخه خود از تسلط بر طراحی یادگیری ماشین را سفارش دهید و با اعتماد به نفس شروع به ساخت آینده کنید!

دانلود کتاب Mastering Machine Learning Design از وبسایت فقط کتاب

3. کتاب Machine Learning for Decision Makers

این نسخه جدید و به‌روز شده شما را از جزئیات یادگیری ماشین عبور می‌دهد تا درک شما از محاسبات شناختی، اینترنت اشیا، داده‌های بزرگ، هوش مصنوعی، محاسبات کوانتومی و موارد دیگر را افزایش دهد. این کتاب توضیح می‌دهد که چگونه از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای حل مشکلات اساسی و پیچیده اجتماعی و صنعتی استفاده می‌شود. این نسخه دوم بر پایه کتاب اول ساخته شده است، همه فصل‌ها را بازبینی کرده و تحقیقات، مطالعات موردی و مثال‌های عملی را به‌روزرسانی می‌کند تا کتاب را با تغییرات ایجاد شده در یادگیری ماشین به‌روز کند.

یک فصل جدید در مورد رایانه‌های کوانتومی و یادگیری ماشین برای آماده‌سازی شما برای چالش‌های آینده گنجانده شده است. بینش‌ها برای تصمیم‌گیرندگان به شما کمک می‌کند تا یادگیری ماشین و فناوری‌های مرتبط را درک کنید و تصمیمات تجاری کارآمد، قابل اعتماد، هوشمند و موثر اتخاذ کنید. تمام جنبه‌های یادگیری ماشین از الگوریتم‌ها تا کاربردهای صنعتی پوشش داده شده است. هر کجا که ممکن است، دستورالعمل‌های عملی و بهترین شیوه‌های مرتبط با یادگیری ماشین و فناوری‌های مرتبط مورد بحث قرار می‌گیرد.

همچنین در این نسخه موضوعات داغ مانند ChatGPT، برهم‌نهی، یادگیری ماشین کوانتومی و فناوری تقویت یادگیری از بازخورد انسانی (RLHF) پوشش داده شده است. پس از اتمام این کتاب، شما یادگیری ماشین، اینترنت اشیا و محاسبات شناختی را درک خواهید کرد و برای مقابله با چالش‌های آینده مرتبط با یادگیری ماشین آماده خواهید بود.

آنچه یاد خواهید گرفت تسلط بر اصول اولیه یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، ابر و پشته فناوری محاسبات شناختی درک تصمیم‌گیری تجاری و سازمانی با استفاده از یادگیری ماشین آشنایی با بهترین شیوه‌های یادگیری ماشین کسب دانش در مورد محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین کوانتومی این کتاب برای چه کسانی است مدیرانی که وظیفه اتخاذ تصمیمات کلیدی را بر عهده دارند و می‌خواهند بدانند چگونه و چه زمانی یادگیری ماشین و فناوری‌های مرتبط می‌توانند به آن‌ها کمک کنند.

دانلود کتاب Machine Learning for Decision Makers نسخه 2 از وبسایت فقط کتاب