📚 چرا کتاب فیزیکی بخریم؟
- ✅ کیفیت چاپ عالی و کاغذ مرغوب
- ✅ راحتی مطالعه بدون نیاز به دستگاه
- ✅ امکان یادداشت‌برداری و هایلایت
- ✅ تحویل سریع در سراسر کشور
قیمت نهایی کتاب
277,775 تومان
شامل چاپ و صحافیلذت ورق زدن یک کتاب واقعی
- سال انتشار: 2017
- صفحات: 249 / 254
- اندازه فایل: 5 MB
- زبان: English
- انتشارات: Packt Publishing
- تعداد مشاهده: 9
- امتیاز کاربران: 4.7
- شابک/ISBN: 9781835082225
کلمات کلیدی:
Generate PowerPoint Files with LLM
⚡️SlideGenie is an intelligent educational slide generator (Open Source Repository) that leverages the power of OpenAI API to create engaging presentations and converts Mermaid diagrams into visual assets.
Features:
- AI-powered slide content generation
- Automatic Mermaid diagram to image conversion
- Customizable slide templates
- Multi-language support
- Educational content optimization
Python Machine Learning By Example: The easiest way to get into machine learning
4.7
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 بدین
خلاصه تحلیلی کتاب
کتاب Python Machine Learning By Example: The easiest way to get into machine learning اثری است که با رویکردی قدم‌به‌قدم، مفاهیم بنیادین و کاربردی یادگیری ماشین را برای خوانندگان حرفه‌ای و علاقمندان جدی علم داده توضیح می‌دهد. نویسنده با تکیه بر تجربه عملی، تلاش کرده است پل ارتباطی میان نظریه و پروژه‌های واقعی ایجاد کند و از همان ابتدا یادگیری ماشین را نه صرفاً به‌عنوان مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها، بلکه به‌عنوان یک ابزار قدرت‌مند برای حل مسائل واقعی معرفی کند.
این کتاب به دلیل استفاده از برنامه‌نویسی Python و بهره‌گیری از مثال‌های کاربردی، بستری فراهم می‌کند تا خواننده بتواند با اجرای کدها و آزمایش شخصی، مفاهیم را عمیق‌تر درک کند. ساختار مطالب طوری طراحی شده که حتی برای پژوهشگران تازه‌کار نیز قابل استفاده باشد، در عین حال که برای متخصصان یادگیری ماشین نیز محتوای افزوده و دیدگاه‌های تازه ارائه می‌دهد. اطلاعات مربوط به سال انتشار و جوایز احتمالی این کتاب، متأسفانه اطلاعات نامشخص است چون منبع معتبر در دسترس نیست.
نکات کلیدی و کاربردی
یکی از نکات اساسی این کتاب، تاکید بر یادگیری عملی همراه با مثال است. خواننده نه‌تنها با الگوریتم‌های رایج مانند Decision Trees، Support Vector Machines و Neural Networks آشنا می‌شود، بلکه می‌آموزد چگونه این الگوریتم‌ها را در پروژه‌های واقعی پیاده‌سازی کند.
کتاب همچنین بر اهمیت Data Preprocessing و Feature Engineering تاکید می‌کند تا نتایج مدل‌ها بهینه شوند. مبحث ارزیابی مدل‌ها با معیارهایی چون Accuracy، Precision و Recall نیز با جزییات کافی پوشش داده شده است. علاوه بر این، فصل‌های مرتبط با Cross-validation و Hyperparameter Tuning به خواننده کمک می‌کنند تا عملکرد مدل‌ها را به سطح حرفه‌ای ارتقا دهد.
نقل‌قول‌های ماندگار
هر کتاب ارزشمند، مجموعه‌ای از جملات الهام‌بخش دارد که خواننده را به اندیشیدن و تجربه کردن بیشتر ترغیب می‌کند. در این اثر نیز نویسنده تلاش کرده با تشویق خواننده به تجربه عملی، یادگیری را به فرآیندی زنده و پویا تبدیل کند.
یادگیری ماشین تنها زمانی معنا پیدا می‌کند که بتواند جهان واقعی را تغییر دهد.
نامشخص
Python نه‌تنها زبان برنامه‌نویسی است، بلکه پلی برای تبدیل داده‌ها به دانش است.
نامشخص
چرا این کتاب اهمیت دارد
با رشد سریع علوم داده و افزایش نیاز به متخصصان یادگیری ماشین، کتاب‌هایی که بتوانند مسیر یادگیری را هموار کنند، ارزشی دوچندان پیدا کرده‌اند. Python Machine Learning By Example: The easiest way to get into machine learning نه‌تنها مفاهیم را توضیح می‌دهد، بلکه خواننده را با لایه‌های مختلف کاربرد عملی آشنا می‌سازد.
این کتاب اهمیت خود را از دو جنبه کسب می‌کند: نخست، آموزش دقیق الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها از طریق Python که یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه هوش مصنوعی است؛ دوم، ارائه مثال‌های عملی که باعث می‌شود آموخته‌ها در ذهن تثبیت شوند و مسیر برای توسعه پروژه‌های شخصی هموار گردد.
نتیجه‌گیری الهام‌بخش
کتاب Python Machine Learning By Example: The easiest way to get into machine learning فرصتی بی‌نظیر برای هر پژوهشگر و علاقه‌مند جدی به علم داده است تا با ترکیب تئوری و تمرین عملی، مسیر یادگیری خود را کوتاه‌تر و پرثمرتر کند. گستره مطالب از مقدمات تا مباحث پیشرفته را پوشش می‌دهد و با مثال‌هایی زنده، یادگیری را به تجربه‌ای لذت‌بخش بدل می‌سازد.
اگر به دنبال آن هستید که دانش یادگیری ماشین خود را ارتقا دهید یا تازه قدم به این حوزه گذاشته‌اید، مطالعه این کتاب و به اشتراک‌گذاری تجربه خود با دیگران می‌تواند نقطه شروعی الهام‌بخش باشد. اکنون زمان آن است که این اثر را بخوانید و مسیر یادگیری خود را به سطحی بالاتر ببرید.
Author Yuxi (Hayden) Liu teaches machine learning from the fundamentals to building NLP transformers and multimodal models with best practice tips and real-world examples using PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, and pandas. Get With Your Book: PDF Copy, AI Assistant, and Next-Gen Reader Free Key Features Discover new and updated content on NLP transformers, PyTorch, and computer vision modeling Includes a dedicated chapter on best practices and additional best practice tips throughout the book to improve your ML solutions Implement ML models, such as neural networks and linear and logistic regression, from scratch Book DescriptionThe fourth edition of Python Machine Learning By Example is a comprehensive guide for beginners and experienced machine learning practitioners who want to learn more advanced techniques, such as multimodal modeling. Written by experienced machine learning author and ex-Google machine learning engineer Yuxi (Hayden) Liu, this edition emphasizes best practices, providing invaluable insights for machine learning engineers, data scientists, and analysts. Explore advanced techniques, including two new chapters on natural language processing transformers with BERT and GPT, and multimodal computer vision models with PyTorch and Hugging Face. You’ll learn key modeling techniques using practical examples, such as predicting stock prices and creating an image search engine. This hands-on machine learning book navigates through complex challenges, bridging the gap between theoretical understanding and practical application. Elevate your machine learning and deep learning expertise, tackle intricate problems, and unlock the potential of advanced techniques in machine learning with this authoritative guide.What you will learn Follow machine learning best practices throughout data preparation and model development Build and improve image classifiers using convolutional neural networks (CNNs) and transfer learning Develop and fine-tune neural networks using TensorFlow and PyTorch Analyze sequence data and make predictions using recurrent neural networks (RNNs), transformers, and CLIP Build classifiers using support vector machines (SVMs) and boost performance with PCA Avoid overfitting using regularization, feature selection, and more Who this book is for This expanded fourth edition is ideal for data scientists, ML engineers, analysts, and students with Python programming knowledge. The real-world examples, best practices, and code prepare anyone undertaking their first serious ML project.
دانلود رایگان مستقیم
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
دسترسی به کتاب‌ها از طریق پلتفرم‌های قانونی و کتابخانه‌های عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت می‌کند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک می‌رساند. پیش از دانلود، لحظه‌ای به بررسی این گزینه‌ها فکر کنید.
این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید
WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتاب‌های کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید
