کتاب Data Labeling in Machine Learning with Python

کتاب Data Labeling in Machine Learning with Python: Explore modern ways to prepare labeled data for training and fine-tuning ML and generative AI models (برچسب‌گذاری داده‌ها در یادگیری ماشینی با پایتون: روش‌های مدرن برای آماده‌سازی داده‌های برچسب‌دار برای آموزش و تنظیم دقیق یادگیری ماشین و مدل‌های هوش مصنوعی مولد را بررسی کنید) نکات کاربردی برچسبگذاری داده با استفاده از یادگیری ماشین توسط زبان برنامه‌نویسی پایتون را آموزش می‌دهد.

جهت مشاهده جزئیات و دانلود کتاب Data Labeling in Machine Learning with Python می‌توانید از لینک زیر استفاده کنید:

faghatketab.ir/product/data-labeling-in-machine-learning-with-python/

داده‌های خود را با استفاده از یادگیری ماشین و مهارت‌های GenAI به سطح بعدی ببرید و با یادگیری مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارهای پایتون برای برچسب‌گذاری داده‌ها، توانمندی‌های خود را افزایش دهید.

ویژگی‌های کلیدی کتاب Data Labeling in Machine Learning with Python:

• برچسب‌هایی برای رگرسیون در سناریوهایی با داده‌های آموزشی محدود تولید کنید.
• از هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) برای کاوش و برچسب‌گذاری داده‌های متنی استفاده کنید.
• از کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده‌ها و برچسب‌گذاری داده‌های تصویری، ویدیویی و صوتی بهره‌برداری کنید.

توضیحات کتاب Data Labeling in Machine Learning with Python:

برچسب‌گذاری داده‌ها دستان نادیده‌ای است که قدرت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را هدایت می‌کند. در دنیای مبتنی بر داده امروز، تسلط بر برچسب‌گذاری داده‌ها نه‌تنها یک مزیت است، بلکه یک ضرورت محسوب می‌شود.

کتاب "برچسب‌گذاری داده‌ها در یادگیری ماشین با پایتون" به شما کمک می‌کند تا از داده‌های خام ارزش استخراج کنید، سیستم‌های هوشمند ایجاد کنید و بر دوره تحول تکنولوژیکی تأثیر بگذارید.

با این کتاب، هنر استفاده از آمار خلاصه، نظارت ضعیف، قوانین برنامه‌نویسی و هنجارها برای به‌صورت برنامه‌نویسی برچسب‌گذاری داده‌های آموزشی بدون برچسب را کشف خواهید کرد.

با پیشرفت در این زمینه، توانایی شما در بهبود مجموعه داده‌ها با تسلط بر جزئیات یادگیری نیمه‌نظارتی و افزایش داده‌ها افزایش خواهد یافت.

با عمیق‌تر شدن در چشم‌انداز داده‌ها، خود را در برچسب‌گذاری داده‌های تصویری، ویدیویی و صوتی غوطه‌ور خواهید کرد و از قدرت کتابخانه‌های پایتون مانند seaborn، matplotlib، cv2، librosa، openai و langchain بهره‌برداری خواهید کرد.

با راهنمایی‌های عملی و مثال‌های کاربردی، توانمندی لازم برای برچسب‌گذاری مؤثر انواع مختلف داده‌ها را به دست خواهید آورد.

آنچه در کتاب Data Labeling in Machine Learning with Python خواهید آموخت:

تا پایان این کتاب، شما تخصص عملی لازم برای برچسب‌گذاری داده‌های مختلف به‌صورت برنامه‌نویسی و بهبود مجموعه داده‌ها را خواهید داشت و به این ترتیب می‌توانید پتانسیل کامل داده‌های خود را کشف کنید.

• در تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA) برای داده‌های جدولی، متنی، صوتی، ویدیویی و تصویری به برتری برسید.
• نحوه استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای اعمال قوانین به داده‌های خام را درک کنید.
• تکنیک‌های افزایش داده برای افزودن برچسب‌های طبقه‌بندی را کشف کنید.
• از خوشه‌بندی K-means برای طبقه‌بندی داده‌های بدون نظارت بهره‌برداری کنید.
• چگونگی استفاده از یادگیری نظارتی ترکیبی برای افزودن برچسب‌ها برای طبقه‌بندی را بررسی کنید.
• طبقه‌بندی داده‌های متنی با هوش مصنوعی مولد را بیاموزید.
• اشیاء را شناسایی کنید و تصاویر را با OpenCV و YOLO طبقه‌بندی کنید.
• مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و منابع برای برچسب‌گذاری داده‌ها را کشف کنید.

کتاب Data Labeling in Machine Learning with Python برای چه کسانی است؟

این کتاب برای مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده و مهندسان داده‌ای است که می‌خواهند روش‌ها و الگوریتم‌های برچسب‌گذاری داده‌ها برای آموزش مدل را یاد بگیرند.

علاقه‌مندان به داده و توسعه‌دهندگان پایتون می‌توانند از این کتاب برای یادگیری کاوش و برچسب‌گذاری داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های پایتون استفاده کنند. دانش پایه از پایتون مفید است اما برای شروع ضروری نیست.