📚 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
548,825 تومان
شامل چاپ و صحافیلذت ورق زدن یک کتاب واقعی
- سال انتشار: 2020
- صفحات: 527
- اندازه فایل: 12 MB
- زبان: English
- انتشارات:
- تعداد مشاهده: 7
- امتیاز کاربران: 4.3
- 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
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 بدین
خلاصه تحلیلی کتاب
کتاب Python Machine Learning By Example اثر Yuxi Liu؛ یکی از منابع ارزشمند و کاربردی در حوزه یادگیری ماشین است که با رویکردی مثال‌محور، مفاهیم پیچیده را با زبانی روان و قابل فهم ارائه می‌دهد. این کتاب با ترکیب مباحث نظری و کدنویسی عملی در Python، فرصتی بی‌نظیر برای علاقه‌مندان به یادگیری ماشین، دانشجویان علوم داده و پژوهشگران مهیا می‌کند تا آنچه را می‌آموزند فوراً در پروژه‌های واقعی به کار گیرند.
ساختار کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده است که خواننده به‌تدریج از مبانی و مقدمات، وارد حوزه‌های پیشرفته‌تر همچون مدل‌سازی، ارزیابی و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها می‌شود. هر فصل با هدف ایجاد درک عمیق‌تر از موضوع، شامل توضیح تئوریک، نمونه‌کد، و تمرینات عملی برای تثبیت آموخته‌هاست. این ویژگی، آن را برای مطالعه خودآموز یا به عنوان محتوای آموزشی در کلاس‌های تخصصی بسیار ارزشمند می‌سازد.
اطلاعات دقیق درباره سال انتشار این کتاب در منبع معتبر در دسترس نیست؛ بنابراین با ذکر «اطلاعات نامشخص» از هرگونه حدس یا داده‌سازی خودداری می‌کنیم. اما با وجود این، جایگاه این اثر در میان آثار آموزشی معتبر حوزه Python و Machine Learning کاملاً تثبیت شده است.
نکات کلیدی و کاربردی
یکی از برجسته‌ترین ویژگی‌های کتاب، استفاده از رویکرد "example-driven learning" است؛ یعنی یادگیری از طریق تجربه عملی و حل مسئله. نویسنده با ارائه پروژه‌های واقعی، شما را وادار می‌کند تا مفاهیم را نه فقط بخوانید بلکه با آن‌ها کار کنید و نتایج را ببینید.
این کتاب نه‌تنها الگوریتم‌های پایه‌ای مانند Linear Regression، Logistic Regression، و Decision Trees را پوشش می‌دهد، بلکه وارد مباحث پیشرفته‌تری چون Neural Networks و Clustering نیز می‌شود. ترکیب آموزش تئوری با پیاده‌سازی در Python موجب شده است که حتی پیچیده‌ترین الگوریتم‌ها نیز قابل درک و استفاده شوند.
همچنین، نویسنده به روش‌های ارزیابی مدل‌ها، بهینه‌سازی آن‌ها و مدیریت داده‌های واقعی پرداخته است. به این ترتیب، خواننده درک جامعی از کل چرخه یادگیری ماشین پیدا می‌کند؛ از جمع‌آوری داده تا پیاده‌سازی و تولید خروجی معتبر.
نقل‌قول‌های ماندگار
هرچند ماهیت فنی کتاب موجب شده است که نقل‌قول‌ها اغلب جنبه آموزشی داشته باشند، اما برخی از جملات نویسنده بازتاب مستقیم فلسفه یادگیری او هستند.
در یادگیری ماشین، تجربه مستقیم بهترین استاد است؛ کد بزنید، خطا کنید، و از هر خطا بیاموزید. Yuxi Liu
دانش زمانی ارزشمند است که به عمل تبدیل شود و نتیجه ملموس ایجاد کند. نامشخص
چرا این کتاب اهمیت دارد
در فضای آموزشی امروز که منابع فراوانی وجود دارد، کتاب‌هایی مانند Python Machine Learning By Example اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کنند زیرا مرز میان دانش نظری و تجربه عملی را از بین می‌برند. این رویکرد در یادگیری ماشین، به‌ویژه برای کسانی که به دنبال مهارت‌آموزی سریع و کاربردی هستند، حیاتی است.
برای پژوهشگران، این اثر فرصتی ایجاد می‌کند تا روش‌های بیان‌شده را در چارچوب پروژه‌های تحقیقاتی خود پیاده‌سازی کنند. برای دانشجویان، این کتاب یک نقشه راه عملی است که آن‌ها را از مبانی تا سطوح حرفه‌ای هدایت می‌کند. برای برنامه‌نویسان حرفه‌ای، ترکیب مثال و کد واقعی، ابزار کارآمدی برای بهبود مهارت‌ها فراهم می‌آورد.
با توجه به اینکه منبع معتبر برای سال انتشار در دسترس نیست، نمی‌توان درباره بازه زمانی نگارش آن اظهار نظر کرد؛ اما غنای محتوایی کتاب، آن را از قید وابستگی به زمان آزاد کرده و همچنان مرجع روزآمدی برای یادگیری ماشین باقی گذاشته است.