📚 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
265,000 تومان
شامل چاپ و صحافیلذت ورق زدن یک کتاب واقعی
- سال انتشار: 2024
- صفحات: 210
- اندازه فایل: 14 MB
- زبان: English
- انتشارات: De Gruyter
- تعداد مشاهده: 283
- امتیاز کاربران: 4.9
- شابک/ISBN: 9783111289816
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
The Mathematics of Machine Learning: Lectures on Supervised Methods and Beyond
4.9
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 بدینکتاب های مرتبط:
معرفی کامل کتاب "The Mathematics of Machine Learning: Lectures on Supervised Methods and Beyond"
کتاب "The Mathematics of Machine Learning" نوشته ماریا هان ویگا و فرانسوا گاستون گد، یک مرجع جامع و تخصصی است که به بررسی ریاضیات و مفاهیم پایه در روشهای Machine Learning میپردازد. این کتاب نه تنها برای افراد مبتدی، بلکه برای محققان، دانشجویان و فعالان حرفهای حوزه علم داده طراحی شده است. با تمرکز بر Supervised Learning و فراتر از آن، این اثر نقطه شروعی عالی برای درک عمیق موضوعات کلیدی در Machine Learning و استفاده عملی از آنها است.
خلاصه کتاب
در این کتاب، نویسندگان با دانش عمیق خود در زمینه Machine Learning، سعی دارند مفاهیم پیچیده ریاضی را به زبانی قابل فهم و کاربردی توضیح دهند. همچنین رویکردهای معمول و پیشرفته مانند Regression Models، Classification Algorithms، Neural Networks، و Optimization Techniques به تفصیل مورد بررسی قرار میگیرند. فصول اصلی این کتاب با بیانی شفاف و مثالهای عملی، به شما کمک میکنند تا از پایه به سطح حرفهای برسید. علاوه بر این، نویسندگان به موضوعاتی فراتر از Supervised Learning، مانند Reinforcement Learning و Deep Learning نیز پرداختهاند تا چشمانداز کلی از علوم یادگیری ماشین به دست آورید.
نکات کلیدی کتاب
- درک کامل اصول ریاضی پایه در Machine Learning
- تسلط بر الگوریتمهای Supervised Learning مانند Support Vector Machines، Decision Trees، و Linear Regression
- یادگیری اصول Optimization Techniques مانند Gradient Descent
- آشنایی با مفاهیم پیشرفتهتر در یادگیری ماشین شامل Regularization، Feature Engineering، و Hyperparameter Tuning
- ورود به دنیای Deep Learning و Reinforcement Learning
جملات مشهور کتاب
"Mathematics is not just a tool for machine learning. It is the foundation upon which the algorithms operate."
"The transition from theoretical mathematics to applied ML is bridged by an understanding of optimization techniques."
"Supervised learning is not the end—it’s just the beginning in the quest for intelligent systems."
چرا این کتاب اهمیت دارد
در عصر حاضر، ماشینها بیش از پیش در تصمیمگیریهای انسانی نقش ایفا میکنند. از تشخیص بیماریها گرفته تا رانندگی خودکار، Machine Learning ستون اصلی این پیشرفتها است. اما برای استفاده مؤثر از این فناوری، نیاز به درک عمیق مبانی ریاضی آن داریم. این کتاب با تکیه بر اصول بنیادی و در عین حال ارائه رویکردهای عملی، شما را قادر میسازد که از دانش محض به مهارت کاربردی در این حوزه عبور کنید. در نتیجه، نه تنها به شما کمک میکند تا دانش خود را گسترش دهید، بلکه مسیر شغلی شما را نیز به سمت موفقیت هدایت میکند. مطالعه این کتاب برای هر کسی که به دنبال تسلط بر یادگیری ماشین باشد، ضروری است.
This book is an introduction to machine learning, with a strong focus on the mathematics behind the standard algorithms and techniques in the field, aimed at senior undergraduates and early graduate students of Mathematics. There is a focus on well-known supervised machine learning algorithms, detailing the existing theory to provide some theoretical guarantees, featuring intuitive proofs and exposition of the material in a concise and precise manner. A broad set of topics is covered, giving an overview of the field. A summary of the topics covered is: statistical learning theory, approximation theory, linear models, kernel methods, Gaussian processes, deep neural networks, ensemble methods and unsupervised learning techniques, such as clustering and dimensionality reduction. This book is suited for students who are interested in entering the field, by preparing them to master the standard tools in Machine Learning. The reader will be equipped to understand the main theoretical questions of the current research and to engage with the field.
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
1283
بازدید4.9
امتیاز0
نظر98%
رضایتنظرات:
4.9
بر اساس 0 نظر کاربران
Questions & Answers
Ask questions about this book or help others by answering
No questions yet. Be the first to ask!