State-of-the-Art Deep Learning Models in TensorFlow: Modern Machine Learning in the Google Colab Ecosystem
David Paper (auth.)
کشف منابع
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
David Paper (auth.)
John D. Kelleher; Brian Mac Namee; Aoife D’Arcy
Alfredo Rizzi,Maurizio Vichi

Ekaba Bisong
Dong Yu,Li Deng
Dr. Logan Song
Pedro Latorre Carmona;J Salvador Sánchez;Ana Fred (eds.)
Chris Albon
C. S. (Cheng Soon) Ong,M. P. (Marc Peter) Deisenroth,A. Aldo Faisal
Matthias Dehmer (ed.),Subhash C. Basak (ed.)
Prof. Philippe Rigollet
Yogendra Narayan Pandey,Ayush Rastogi,Sribharath Kainkaryam,Srimoyee Bhattacharya,Luigi Saputelli
Antoine Jacquier,Oleksiy Kondratyev
Wolfgang Banzhaf,Peter Nordin,Robert E. Keller,Frank D. Francone
Richard E. Neapolitan
Nimish Sanghi
Jason Brownlee
Francis X. Clooney
Gourav Gupta, Dr. Manish Gupta, Dr. Inder Singh Gupta
Pete Warden, Daniel Situnayake
Diego Oliva (editor),Essam H. Houssein (editor),Salvador Hinojosa (editor)
Buduma, Nikhil;Locascio, Nicholas
Tadeusz Lasota,Zbigniew Telec,Bogdan Trawiński,Grzegorz Trawiński (auth.),Manuel Graña,Carlos Toro,Robert J. Howlett,Lakhmi C. Jain (eds.)
Jonas Peters,Dominik Janzing,Bernhard Schölkopf
Laura Mitchell,Sri. Yogesh K.,Vishnu Subramanian
Yuxi Liu
Roger Barga, Valentine Fontama, Wee Hyong Tok (auth.)
Schneider,Susan
Nithin Buduma,Nikhil Buduma,Joe Papa
Xiao C.
Vishal Jain (editor),Sapna Juneja (editor),Abhinav Juneja (editor),Ramani Kannan (editor)
Bing Qin (editor),Zhi Jin (editor),Haofen Wang (editor),Jeff Pan (editor),Yongbin Liu (editor),Bo An (editor)
Soma Halder,Sinan Ozdemir

Mahdi Fathi,Marzieh Khakifirooz,Panos M. Pardalos
Carl Edward Rasmussen,Christopher K. I. Williams
Trevor Grant, Holden Karau, Boris Lublinsky, Richard Liu, Ilan Filonenko