یادگیری ماشینی به یک زمینه دگرگون کننده تبدیل شده است که باعث نوآوری و شکل دادن به صنایع مختلف می‌شود. چه یک مبتدی باشید که به دنبال غوطه ور شدن در دنیای یادگیری ماشینی هستید یا یک پزشک باتجربه که به دنبال تعمیق دانش خود است، کتاب‌ها منبع ارزشمندی برای به دست آوردن بینش و درک اصول هستند. در این مقاله، ما لیستی از 10 کتاب برتر یادگیری ماشین را ارائه می‌دهیم که به شدت برای دانشمندان مشتاق داده توصیه می‌شود. این کتاب‌ها طیف گسترده‌ای از موضوعات، از اصول یادگیری ماشینی گرفته تا تکنیک‌های پیشرفته و کاربردهای دنیای واقعی را پوشش می‌دهند. بیایید این کتاب‌های خواندنی را بررسی کنیم تا سفر شما در زمینه هیجان‌انگیز یادگیری ماشین را تسریع کنیم.
1. “The Hundred-Page Machine Learning Book” by Andriy Burkov:
این کتاب مختصر و در دسترس مقدمه‌ای جامع بر مفاهیم، الگوریتم‌ها و بهترین شیوه‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. این کتاب موضوعات کلیدی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق را پوشش می‌دهد و آن را به یک نقطه شروع عالی برای مبتدیان تبدیل می‌کند.
2. “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” by Aurélien Géron:
این راهنمای عملی رویکردی عملی برای فراگیری یادگیری ماشین دارد. این کتاب پوشش عمیقی از تکنیک‌ها، چارچوب‌ها و ابزارهای ضروری مانند Scikit-Learn، Keras و TensorFlow را ارائه می‌دهد. با مثال‌ها و پروژه‌های دنیای واقعی، این کتاب برای کسانی که می‌خواهند یادگیری ماشین را برای مشکلات زندگی واقعی به کار ببرند، ایده‌آل است.
3. “Pattern Recognition and Machine Learning” by Christopher M. Bishop:
این کتاب که یکی دیگر از 10 کتاب برتر یادگیری ماشین است، یک کتاب کلاسیک در این زمینه محسوب می‌شود، مفاهیم اساسی تشخیص الگو و یادگیری ماشین را بررسی می‌کند. موضوعاتی مانند روش‌های بیزی، شبکه‌های عصبی، ماشین‌های بردار پشتیبان و خوشه‌بندی را پوشش می‌دهد. این کتاب تعادلی بین تئوری و کاربردهای عملی ایجاد می‌کند و آن را هم برای محققان و هم برای پزشکان مناسب می‌سازد.
4. “Deep Learning” by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville:
این کتاب جامع به مبانی یادگیری عمیق می‌پردازد و درک عمیقی از شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق ارائه می‌دهد. موضوعاتی مانند شبکه‌های کانولوشن، شبکه‌های تکراری، مدل‌های مولد و یادگیری تقویتی را پوشش می‌دهد. با توضیحات واضح و مثال‌های کد، یک منبع ضروری برای هر کسی که علاقه‌مند به یادگیری عمیق است؛ به شمار می‌رود.
5. “Machine Learning: A Probabilistic Perspective” by Kevin P. Murphy:
این کتاب دیدگاهی احتمالی در مورد یادگیری ماشین ارائه می‌کند و موضوعاتی مانند شبکه‌های بیزی، فرآیندهای گاوسی، مدل‌های گرافیکی و مدل‌های متغیر پنهان را پوشش می‌دهد. این کتاب الگوریتم‌های یادگیری ماشینی جامع و دقیق از نظر ریاضی ارائه می‌دهد و آن را برای خوانندگانی با پیشینه ریاضی قوی مناسب می‌کند.
6. “Python Machine Learning” by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili:
همانطور که از عنوان این یکی از 10 کتاب برتر یادگیری ماشین پیداست، این کتاب بر یادگیری ماشین با استفاده از پایتون تمرکز دارد. طیف وسیعی از موضوعات از جمله پیش پردازش داده‌ها، کاهش ابعاد، طبقه بندی، رگرسیون و خوشه بندی را پوشش می‌دهد. با مثال‌های عملی و پیاده سازی کد، یک منبع عالی برای علاقه مندان به پایتون است.
7. “Machine Learning Yearning” by Andrew Ng:
این کتاب که توسط یکی از برجسته‌ترین متخصصان در این زمینه تألیف شده است، بینش‌ها و توصیه‌های عملی را در مورد ساخت سیستم‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. موضوعاتی مانند مدیریت پروژه، جمع آوری داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها و ارزیابی مدل را پوشش می‌دهد. این کتاب به عنوان یک راهنمای ارزشمند برای تمرین‌کنندگانی است که پروژه‌های یادگیری ماشینی در دنیای واقعی را هدایت می‌کنند.
8. “The Elements of Statistical Learning” by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman:
این کتاب جامع به بررسی دقیق روش‌های یادگیری آماری و کاربردهای آن‌ها می‌پردازد. موضوعاتی مانند مدل‌های خطی، درخت‌های تصمیم، روش‌های مجموعه، و ماشین‌های بردار پشتیبان را پوشش می‌دهد. به دلیل دقت ریاضی و مثال‌های عملی آن بسیار مورد توجه است.
9. “Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading” by Stefan Jansen:
این کتاب با تمرکز بر تقاطع یادگیری ماشین و امور مالی، کاربرد تکنیک‌های یادگیری ماشین را در معاملات الگوریتمی بررسی می‌کند. موضوعاتی مانند تجزیه و تحلیل داده‌های بازار، مهندسی ویژگی‌ها و ساخت مدل‌های پیش بینی برای استراتژی‌های معاملاتی را پوشش می‌دهد. این کتاب یک منبع ارزشمند برای کسانی است که به کاربردهای مالی یادگیری ماشین علاقه دارند.
10. “Applied Predictive Modeling” by Max Kuhn and Kjell Johnson:
این کتاب راهنمایی عملی در مورد استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی پیش بینی ارائه می‌کند. موضوعاتی مانند پیش پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی، تنظیم مدل و ارزیابی مدل را پوشش می‌دهد. با مطالعات موردی و مثال‌های کد، به خوانندگان کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از جنبه‌های عملی مدل‌سازی پیش‌بینی کنند.
جمع‌بندی معرفی 10 کتاب برتر یادگیری ماشین
حوزه یادگیری ماشینی به طور مداوم در حال تحول است و این 10 کتاب برتر یادگیری ماشین پایه محکم و بینش ارزشمندی را برای دانشمندان مشتاق داده ارائه می‌دهد. چه یک مبتدی یا یک متخصص با تجربه باشید، این کتاب‌ها طیف وسیعی از موضوعات را پوشش می‌دهند و ترکیبی از دانش نظری و اجرای عملی را ارائه می‌دهند. با غوطه‌ور شدن در این منابع، می‌توانید درک خود را از مفاهیم، الگوریتم‌ها و برنامه‌های یادگیری ماشین عمیق‌تر کنید و در این زمینه هیجان‌انگیز و پویا جلوتر بمانید. از خواندن و کاوش در دنیای جذاب یادگیری ماشین لذت ببرید!
منبع: https://www.mygreatlearning.com/blog/top-machine-learning-books/
بدون دیدگاه