کشف منابع
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین: گامی به سوی آینده
در بخش "یادگیری ماشین" فروشگاه آنلاین کتاب Refhub.ir، شما به دنیایی از کتابها و منابع آموزشی دسترسی خواهید داشت که به شما کمک میکند تا عمق مفاهیم و کاربردهای یادگیری ماشین را درک کنید و مهارتهای خود را ارتقا دهید. با استفاده از این کتابها، میتوانید پایههای قوی در این حوزه بسازید و از تکنیکها و الگوریتمهای پیشرفته برای حل مسائل پیچیده بهره گیرید.
مبانی یادگیری ماشین
یادگیری ماشین یکی از شاخههای مهم و پرکاربرد در علم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به سیستمها امکان میدهد تا بدون نیاز به برنامهنویسی صریح، از تجربیات خود یاد بگیرند و بهبود پیدا کنند. کتابهای این دسته بندی شامل آثاری هستند که به وارد شدن در دنیای یادگیری ماشین و درک اصول اولیه آن پرداختهاند. نویسندگان برتر این عرصه، مفاهیم اولیه مانند رگرسیون، طبقهبندی، و کاهش ابعاد را با زبانی ساده و قابل فهم توضیح میدهند.
الگوریتمهای پیشرفته و تکنیکها
با پیشرفت تکنولوژی و افزایش دادههای در دسترس، استفاده از الگوریتمهای پیچیدهتر و تکنیکهای مدرن برای استخراج اطلاعات مفید از دادهها بیش از پیش ضروری شده است. در این بخش، کتابهایی را خواهید یافت که به بررسی دقیق الگوریتمهای پیشرفته مانند شبکههای عصبی، یادگیری عمیق، و بینایی ماشین میپردازند. این منابع برای افرادی که به دنبال فهم عمیقتر و به کارگیری روشهای پیچیدهتر هستند، بسیار مناسب میباشند.
کاربردهای عملی و تجاری
استفاده از یادگیری ماشین در صنایع مختلف سبب ایجاد تغییرات شگرفی در مسیر کسب و کارها شده است. از حوزههای پزشکی و مالی گرفته تا خردهفروشی و تولید، یادگیری ماشین موجب بهینهسازی فرآیندها و بهبود تصمیمگیریها میشود. کتابهای کاربردی این دستهبندی به شما نشان میدهند که چگونه میتوانید یادگیری ماشین را در مسائل واقعی پیادهسازی کرده و از قدرت آن برای بهبود کارایی و نوآوری در کسبوکار خود استفاده کنید.
راهنمایی و منابع آموزشی
برای فراگیری و بهرهگیری مؤثر از مفاهیم و تکنیکهای یادگیری ماشین، داشتن منابع آموزشی مناسب امری ضروری است. در این قسمت، کتابهای آموزشی جامعی را خواهید یافت که به شما کمک میکنند تا از سطح مبتدی تا پیشرفته ارتقا یابید و مهارتهای خود را در این زمینه بهبود بخشید. این کتابها شامل تمرینها و پروژههای کاربردی متنوعی هستند که شما را در راه یادگیری تجربه محور یاری میدهند.
اطلاعات بیشتر و خرید آسان
با انتخاب دستهبندی "یادگیری ماشین" در فروشگاه اینترنتی Refhub.ir، به طیف گستردهای از کتابهای تخصصی دسترسی پیدا خواهید کرد که میتوانید بر اساس نیاز و علاقه خود انتخاب نمایید. هرچه سریعتر شروع به کاوش در دنیای شگرف یادگیری ماشین کنید و دانش خود را در این حوزه گسترش دهید.
نتیجهگیری
یادگیری ماشین، به عنوان یکی از پایههای اصلی فناوریهای نوظهور، نقش حیاتی در شکلدهی آینده علمی و صنعتی ایفا میکند. با تهیه کتابهای موجود در این دستهبندی، شما میتوانید قدم بزرگی در جهت یادگیری و فهم هرچه بیشتر این علم بردارید. از کتابهای مرجع و مبانی گرفته تا موضوعات پیشرفته، همه در یکجا برای شما گردآوری شده است.
کتابها
608 نتیجهExtending Oracle Application Express with Oracle Cloud Features: A Guide to Enhancing APEX Web Applications with Cloud-Native and Machine Learning Technologies
Adrian Png,Heli Helskyaho
Handbook of Financial Econometrics, Mathematics, Statistics, and Machine Learning (in 4 Volumes) 1
Cheng F. Lee; John C Lee
HANDS-ON REINFORCEMENT LEARNING WITH PYTHON - : master reinforcement and deep reinforcement... learning from scratch using openai gym and tensorf.
SUDHARSAN RAVICHANDIRAN
Mastering Machine Learning with scikit-learn: Apply effective learning algorithms to real-world problems using scikit-learn
Gavin Hackeling
Applied Deep Learning with Keras: Solve complex real-life problems with the simplicity of Keras
Bhagwat, Ritesh;Abdolahnejad, Mahla;Moocarme, Matthew
Mastering Classification Algorithms for Machine Learning: Learn how to apply Classification algorithms for effective Machine Learning solutions
Partha Majumdar
Inductive Logic Programming: From Machine Learning to Software Engineering
Francesco Bergadano,Daniele Gunetti
Google BigQuery: The Definitive Guide: Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale
Lakshmanan, Valliappa;Tigani, Jordan
Advances in Distributed Computing and Machine Learning: Proceedings of ICADCML 2023
Suchismita Chinara,Asis Kumar Tripathy,Kuan-Ching Li,Jyoti Prakash Sahoo,Alekha Kumar Mishra
Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning (2nd Ed, Release 4)
Chris Albon
Mastering Machine Learning on AWS: Advanced machine learning in Python using SageMaker, Apache Spark, and TensorFlow
Dr. Saket S.R. Mengle, Maximo Gurmendez
Hands-on Machine Learning with Python: Implement Neural Network Solutions with Scikit-learn and PyTorch
A. Pajankar, A. Joshi
Journal of Machine Learning Research
Frezza-Buet, Hervé (author);Geist, Matthieu (author)
Handbook of Financial Econometrics, Mathematics, Statistics, and Machine Learning (4 volumes)
Cheng Few Lee (editor),John C. Lee (editor)
Mastering Apache Spark 2.x Scale your machine learning and deep learning systems with SparkML, DeepLearning4j and H2O
Romeo Kienzler
Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Aneesh Sreevallabh Chivukula,Xinghao Yang,Bo Liu,Wei Liu,Wanlei Zhou
Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Kevin P. Murphy
Learn Keras for Deep Neural Networks: A Fast-Track Approach to Modern Deep Learning with Python
Moolayil, Jojo
Mastering PyTorch: Create and deploy deep learning models from CNNs to multimodal models, LLMs and beyond, 2nd Edition
Ashish Ranjan Jha
Handbook of Financial Econometrics, Mathematics, Statistics, and Machine Learning (4 volumes)
Cheng Few Lee (editor), John C. Lee (editor)
Python Machine Learning By Example: The easiest way to get into machine learning
Yuxi Liu
Nature-Inspired Optimization Algorithms with Java: A Look at Optimization Techniques
Shashank Jain
Automated Machine Learning with Microsoft Azure: Build highly accurate and scalable end-to-end AI solutions with Azure AutoML
Dennis Michael Sawyers
Novel Financial Applications of Machine Learning and Deep Learning: Algorithms, Product Modeling, and Applications
Mohammad Zoynul Abedin,Petr Hajek
Python Machine Learning By Example - Third Edition: Build intelligent systems using Python, TensorFlow 2, PyTorch, and scikit-learn
Yuxi (Hayden) Liu
Computational Statistics Hndbk with MATLAB
Wendy L. Martinez,Angel R. Martinez
Applied Analytics through Case Studies using SAS and R. Implementing Predictive Models and Machine Learning Techniques
Deepti Gupta
Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control 2nd Edition, Kindle Edition
Steven L. Brunton,J. Nathan Kutz
Learning Ray: Flexible Distributed Python for Machine Learning
Max Pumperla,Edward Oakes,Richard Liaw
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python
Sebastian Raschka,Yuxi (Hayden) Liu,Vahid Mirjalili
Quantum Machine Learning : What Quantum Computing Means to Data Mining
Peter Wittek