بهترین کتابهای یادگیری ماشینی برای افراد مبتدی و پیشرفته

بهترین کتابهای یادگیری ماشینی – یادگیری ماشیتی یا Machine Learning به بشر قابلیت انجام کارها را به شیوه اتوماتیک اعطا کرده است. به ما امکان پیشرفت در کارهایی که قبلا انجام میدادیم را بوسیله یک جریان مدارم از داده‌های مرتبط با آن کارها، میدهد. یادگیری ماشین دارای طیف گسترده‌ای از برنامه‌های کاربردی است که به زمینه‌های مختلف تعلق دارند، از تحقیقات فضایی گرفته تا بازاریابی دیجیتال.

همچنین یادگیری ماشینی پایه و اساس هوش مصنوعی را شکل میدهد. ما هنوز به دستگاه هایی که قادر به قضاوت به تنهایی باشند، دست نیافته ایم و هنوز راه زیادی برای رسیدن به آن مرحله داریم. اما امکانات ایجاد شده در طول مسیر بی پایان میباشد.

بهترین کتابهای یادگیری ماشینی

اکنون بهترین زمان برای شروع به یادگیری Machine Learning است. البته، یادگیری ماشینی علم پیچیده‌ای هست اما به این معنی آن نیست که نتوان آنرا به روش ساده یاد گرفت. در ادامه به آشنایی و بررسی ۷ مورد از بهترین کتابهای یادگیری ماشینی مناسب افراد مبتدی و پیشرفته، خواهیم پرداخت:

۱ – The Hundred-Page Machine Learning Book

آیا توضیح مفاهیم مختف یادگیری ماشیتی تنها در ۱۰۰ صفحه ممکن است؟ کتاب The Hundred-Page Machine Learning Book که توسط Andriy Burkov نوشته شده تلاشی برای تحقق همین موضوع میباشد. این کتاب که درک مطالب آن بسیار ساده است، توسط رهبران تکنولوژی جهان از جمله مدیر تحقیقات در گوگل، پیتر نورویگ و سوژت واراکدی مسئولان مهندسی در eBay تائید میشود.

پس از مطالعه کامل این کتاب، شما قادر خواهید بود سیستم‌های پیچیده AI را بسازید و حتی بیزینس مبتنی بر یادگیری ماشینی شخصی خودتان را راه اندازی کنید. سطح این کتاب برای Machine Learning مبتدی به متوسط است و در پنج فصل اول به آموزش مفاهیم کاملا ابتدایی یادگیری ماشینی میپردازد و در فصل‌های بعدی مباحث پیشرفته تری را آموزش میدهد.

عناوین پوشش داده شده:

• آناتومی الگوریتم یادگیری – Anatomy of a learning algorithm
• الگوریتم های پایه ای – Fundamental algorithms
• شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق – Neural networks and deep learning
• اشکال دیگر یادگیری – Other forms of learning
• نظارت بر یادگیری و یادگیری بدون نظارت – Supervised learning and unsupervised learning

۲ –  Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications

کتاب Machine Learning for Hackers برای برنامه نویسان باتجربه و علاقه مند به پردازش داده‌ها نوشته شده است. در نام این کتاب کلمه Hackers به ریاضیدانان ماهر اشاره دارد. از آنجایی بیشتر این کتاب بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌ها با زبان R است، برای کسانی که دانش خوبی از R دارند گزینه بسیاز عالی میباشد.

شاید برجسته‌ترین بخش از کتاب Machine Learning for Hackers، گنجاندن مطالعات موردی مربوط به زندگی واقعی باشد که اهمیت استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی را برجسته میکند. این کتاب به جای اینکه به تئوری ریاضی یادگیری ماشین عمیق‌تر شود، نمونه های متعددی از زندگی واقعی را توضیح میدهد تا درک یادگیری ماشینی آسانتر و سریعتر شود.

عناوین پوشش داده شده:

• Developing a naïve Bayesian classifier
• Linear regression
• Optimization techniques
• Using R for querying data

۳ – Machine Learning

کتاب Machine Learning نوشته Tom M. Mitchell یک کتاب مناسب برای شروع به کار با یادگیری ماشینی است. این کتاب یک مرور همه جانبه از قضایای گوناگون یادگیری ماشین با شبه کدهای الگوریتم های مربوطه ارائه میدهد. کتاب Machine Learning مملو از مثال ها و مطالعات موردی برای سهولت تلاش خواننده برای یادگیری و درک الگوریتم های یادگیری ماشینی است.

اگر قصد دارید کار خود را در یادگیری ماشینی شروع کنید، پس مطالعه این کتاب برایتان ضروری است. این کتاب شامل توضیحات کامل در مورد اضول اولیه ml، تکالیف پروژه محور و روایت خوبی است و میتواند در هر دوره یا برنامه آموزشی یادگیری ماشینی گنجانده شود.

عناوین پوشش داده شده:

• Genetic algorithms
• Inductive logic programming
• Introduction to primary approaches to machine learning
• Machine learning concepts and techniques
• Re-enforcement learning

۴ – Learning from Data: A Short Course

آیا درک خوبی از ریاضیات مهندسی دارید و میخواهید مقدمه‌ای جامع برای یادگیری ماشینی در زمان کم دریافت کنید؟ کتاب Learning from Data: A Short Coursebook را امتحان کنید. این کتاب به جای انتقال دانش در مورد مفاهیم پیشرفته مختلف مربوط به یادگیری ماشین، خوانندگان خود را برای درک بهتر مفاهیم پیچیده یادگیری ماشین آماده میکند.

عناوین پوشش داده شده:

• Error and Noise
• Kernel methods
• Overfitting
• Radial basis functions
• Regularization
• Support vector machines
• Validation

۵ – Pattern Recognition and Machine Learning

این کتاب که توسط  Christopher M. Bishop نوشته شده است، به عنوان مرجعی عالی برای درک و استفاده از تکنیک های آماری و الگو شناسی در یادگیری ماشینی معرفی میشود. درک صحیح از جبر خطی و محاسبات چند متغیره پیش نیاز برای شروع به این کتاب است.

کتاب Pattern Recognition and Machine Learning تمریناتی عملی مفصلی را برای معرفی جامع به تکنیک های شناخت الگوی آماری ارائه میدهد. این کتاب از الگوهای گرافیکی به روشی منحصر به فرد برای توصیف probability distributions استفاده میکند.

عناوین پوشش داده شده:

• Approximate inference algorithms
• Bayesian methods
• Introduction to basic probability theory
• Introduction to pattern recognition and machine learning
• New models based on kernels

۶ – Natural Language Processing with Python

پردازش زبان طبیعی ستون فقرات سیستم‌های یادگیری ماشینی است. کتاب Natural Language Processing with Python از زبان برنامه نویسی پایتون  به راهنمایی شما بری شروع به کار با NLTK، مجموعه کتابخانه‌ها و برنامه‌های محبوب پایتون برای پردازش زبان طبیعی نمادین و آماری برای زبان انگلیسی و NLP به طور کلی استفاده میکند.

این کتاب کدهای قدرتمند پایتون را ارائه میدهد که NLP را به روشی واضح و دقیقی شرح میدهد. خوانندگان این کتاب میتوانند از دیتا ست‌های خوبی که در این کتاب وجود دارند برای تجزیه و تحلیل و کار با داده‌های بدون ساختار، ساختار زبانی در متن و سایر جوانب با گرایش NLP، استفاده کنند.

عناوین پوشش داده شده:

• How human language works
• Integrate techniques from artificial intelligence and linguistics
• Linguistic data structures
• Natural Language Toolkit (NLTK)
• Parsing and semantic analysis
• Popular linguistic databases

۷ – Understanding Machine Learning

یکی دیگر از بهترین کتابهای یادگیری ماشینی کتاب Understanding Machine Learning است که ساختاری مقدماتی برای یادگیری ماشینی ارائه میدهد. این کتاب به تئوری های اساسی و الگوریتم های یادگیری ماشینی و مشتقات ریاضی فرو میرود. این کتاب طیف گسترده ای از مباحث یادگیری ماشینی را به روشی آسان و قابل درک ارائه میدهد. کتاب Learning Machine Learning برای هر کس اعم از دانشجویان علوم کامپیوتر تا خوانندگان غیر متخصص در علوم کامپیوتر، مهندسی، ریاضیات و آمار مناسب است.

عناوین پوشش داده شده:

• The computational complexity of learning
• Convexity and stability
• Neural networks
• ML algorithms
• PAC-Bayes approach
• Stochastic gradient descent
• Structured output learning

دوره های آموزش برنامه و کسب و کار کدفرند