Hands-On Machine Learning with ML.NET: Getting started with Microsoft ML.NET to implement popular machine learning algorithms in C#
4.3
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینRelated Refrences:
Persian Summary
معرفی کتاب
کتاب Hands-On Machine Learning with ML.NET: Getting started with Microsoft ML.NET to implement popular machine learning algorithms in Csharp یک راهنمای جامع و عملی برای درک مفاهیم یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم قدرتمند ML.NET است. این کتاب برای توسعهدهندگان C# طراحی شده که به دنبال پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری ماشین بدون نیاز به دانش عمیق ریاضی یا تخصص در علم داده هستند. نویسنده، «جرد کاپلمان»، در این اثر تمرکز خود را بر عملکرد عملی و کاربردی فناوری Microsoft ML.NET قرار داده است، تا شما بتوانید در کوتاهترین زمان ممکن پروژههای ML خود را ایجاد کنید.
خلاصهای از کتاب
این کتاب با رویکردی گامبهگام، شما را از پایهترین مفاهیم یادگیری ماشین تا پروژههای پیشرفتهتر هدایت میکند. از آنجا که Microsoft ML.NET یک فریمورک قدرتمند و انعطافپذیر برای توسعه یادگیری ماشین در محیط .NET فراهم کرده است، این کتاب شما را نهتنها با تئوریها، بلکه با ابزارهای عملی مورد نیاز برای توسعه مدلهای هوشمند آشنا میکند. موضوعاتی که در کتاب پوشش داده میشوند شامل موارد زیر هستند:
- آشنایی با اصول اولیه یادگیری ماشین و ML.NET
- پیادهسازی الگوریتمهای محبوب همانند Linear Regression، Clustering، و Decision Trees
- آموزش Supervised و Unsupervised Learning با استفاده از سناریوهای واقعی
- یکپارچهسازی مدلهای ML.NET در برنامههای کاربردی C#
- بهینهسازی مدلها برای ارائه عملکرد بهتر
هدف اصلی این کتاب ایجاد یک پایه قوی در استفاده از یادگیری ماشین در زبان برنامهنویسی C# بوده و مطالب آن به گونهای ارائه شده است که توسعهدهندگان مبتدی تا متوسط بتوانند به سرعت مفاهیم را جذب کرده و به کار ببرند. در طول کتاب، مثالهایی از دنیای واقعی استفاده شده تا مطالب عملیتر و ملموستر باشند.
نکات کلیدی کتاب
- افتادن به عمق ابزار ML.NET و یادگیری نحوه استفاده بهینه از آن
- درک ساده ولی جامع از الگوریتمهای یادگیری ماشین در چارچوب .NET
- بهبود دانش برنامهنویسی C# با تمرکز بر مسائل یادگیری ماشین
- ایجاد برنامههای هوشمند و پیشبینیکننده با حداقل تلاش
- کاهش وابستگی به کتابخانههای پیچیده Python برای توسعه راهحلهای یادگیری ماشین
جملات معروف از کتاب
"Machine learning is no longer the domain of data scientists alone. With frameworks like ML.NET, developers can take the driver's seat in building smarter applications."
"The power of Microsoft ML.NET lies in its simplicity and the ability to integrate with the existing .NET ecosystem seamlessly."
چرا این کتاب مهم است؟
این کتاب یک نقطه عطف در یادگیری یادگیری ماشین برای برنامهنویسان زبان C# است. این اولین بار است که کتابی تا این حد جامع و کاربردی به بررسی فریمورک ML.NET پرداخته و مسیر تازهای برای توسعهدهندگان باز کرده است تا بدون نیاز به مهاجرت به زبانهای دیگر، همچون Python، بتوانند مدلهای یادگیری ماشین بسازند و آنها را در برنامههای خود ادغام کنند.
از آنجایی که بسیاری از فریمورکهای یادگیری ماشین اغلب به دانش عمیق ریاضی و علم داده نیاز دارند، این کتاب به شما کمک میکند تا این موانع را پشت سر گذاشته و با زبان برنامهنویسی که از قبل با آن آشنا هستید، یعنی C#، کار خود را آغاز کنید.
همچنین، این کتاب تنها یک منبع یادگیری نیست، بلکه یک مرجع مستمر برای استفاده در پروژههای واقعی به شمار میرود. طراحی تمرینها و مثالها به نحوی است که به شما کمک میکند تا نه تنها دانش تئوری را فهمیده، بلکه در عمل نیز بتوانید مفاهیم را پیادهسازی کنید.
Introduction
Welcome to the world of machine learning in the .NET ecosystem! 'Hands-On Machine Learning with ML.NET: Getting Started with Microsoft ML.NET to Implement Popular Machine Learning Algorithms in C' serves as a comprehensive guide for developers and data enthusiasts, eager to dive into the world of machine learning using the powerful and versatile ML.NET framework. This book is designed to navigate the exciting convergence of accessible AI technology and practical development.
Detailed Summary of the Book
The journey begins by setting a foundational understanding of machine learning concepts and how they integrate seamlessly into a .NET environment. Starting with the essentials, you'll learn how ML.NET brings machine learning capabilities to your C# applications, transforming the way intelligent applications are built and deployed. Each chapter meticulously guides you through the implementation of various popular algorithms, presenting clarity in complex processes with practical examples and hands-on exercises.
The book is structured to gently elevate your expertise, whether you are exploring linear regression, decision trees, clustering, anomaly detection, or even deep learning. It provides a real-world approach with projects aimed at classification, recommendation systems, and image recognition, ensuring you not only learn theory but also apply it in meaningful ways.
Key Takeaways
- Grasp the fundamentals of machine learning and its critical components.
- Implement essential machine learning algorithms using ML.NET in C#.
- Learn the architecture and workflow of ML.NET for building versatile ML models.
- Understand integration techniques to seamlessly blend machine learning into existing .NET applications.
- Develop, train, and deploy machine learning models effectively in real-world scenarios.
Famous Quotes from the Book
"Machine learning provides us with an avenue to let our systems become dynamically smarter, driving innovation ahead." - Chapter 1
"The evolution of intelligent applications hinges upon our ability to make sense of data and incorporate learning mechanisms." - Chapter 5
Why This Book Matters
In the rapidly growing field of machine learning, 'Hands-On Machine Learning with ML.NET' equips developers with a distinct edge, merging the skills of data science with the development acumen of the .NET framework. It empowers both budding and seasoned developers to craft sophisticated and efficient applications without getting mired down in overly complex programming jargon.
Its pragmatic approach ensures that you are not only learning to code but also gaining the insight necessary to innovate and solve problems efficiently. By harnessing the capabilities of ML.NET, developers can unlock a new level of application sophistication, enhancing both personal and business efficacy.
The book's significance extends beyond just technical guidance; it is a catalyst for embracing a mindset geared towards constant learning and adaptability, which are crucial traits in today's technology-driven world.
Join the community of forward-thinking developers who are reshaping the tech landscape with intelligent, data-driven applications through a seamless and engaging learning journey.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
برای خواندن این کتاب باید نرم افزار PDF Reader را دانلود کنید Foxit Reader