پروژه‌های یادگیری ماشین پایتون ۲۰۲۳
Python Machine Learning Projects 2023

راهنمای جامعی که به شما کمک می‌کند با مدل‌ها، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های بهینه‌سازیِ یادگیری ماشین آشنا شوید.

ویژگی‌های کلیدی:

● درک مفاهیم و الگوریتم‌های اصلیِ یادگیری ماشین.
● با این راهنمای ساده و قابل‌فهم، کار خود را در زمینه‌ی یادگیری ماشین آغاز کنید.
● کاربردهای مختلف یادگیری ماشین را در حوزه‌های گوناگون کشف کنید.

توضیحات:

در دو دهه‌ی اخیر، پیشرفت‌های بسیاری در زمینه‌ی یادگیری ماشین صورت گرفته است. اگر در این زمینه تازه‌وارد هستید یا می‌خواهید درک جامعی از یادگیری ماشین به دست آورید، این کتاب برای شما مناسب است.

کتاب با توضیح اهمیتِ یادگیری ماشین در دنیای امروز و فناوری‌های مورد نیاز برای پیاده‌سازی آن آغاز می‌شود. سپس، به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم اساسیِ زیربنای یادگیری ماشین، از جمله برنامه‌نویسی پایه‌ای پایتون، آشنا شوید. انواع مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین و نحوه‌ی استفاده از آن‌ها را در حوزه‌های مختلف مانند سیستم‌های توصیه‌گر، تحلیل و داده‌کاوی متن، پردازش تصویر و تحلیل شبکه‌های اجتماعی توضیح می‌دهد. در پایان، کتاب به‌طور مختصر شما را با محبوب‌ترین الگوریتم‌های فراابتکاری برای بهینه‌سازی آشنا می‌کند.

در پایان این کتاب، مهارت‌های لازم برای استفاده‌ی مؤثر از یادگیری ماشین را در حوزه‌های کاربردی مختلف کسب خواهید کرد.

آنچه خواهید آموخت:

● کاربردهای مختلف یادگیری ماشین در شبکه‌های اجتماعی را کشف کنید.
● تکنیک‌های پردازش تصویر را که می‌توان در یادگیری ماشین استفاده کرد، بررسی کنید.
● نحوه‌ی استفاده از داده‌کاوی متن را برای استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌های متنی بیاموزید.
● نحوه‌ی اندازه‌گیری عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین را یاد بگیرید.
● با الگوریتم‌های بهینه‌سازی در یادگیری ماشین آشنا شوید.

این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟

این کتاب یک مقدمه‌ی عالی برای یادگیری ماشین برای مبتدیانی است که هیچ دانش قبلی از کدنویسی، ریاضیات یا آمار ندارند. همچنین برای متخصصان داده‌ی فعلی و مشتاق، دانشجویان و هرکسی که مایل به گسترش دانش خود در زمینه‌ی یادگیری ماشین است، مفید خواهد بود.

فهرست مطالب:

1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
2. اصول پایتون برای یادگیری ماشین
3. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
4. مطالعات موردی و پروژه‌ها در یادگیری ماشین
5. بهینه‌سازی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین

A complete guide that will help you get familiar with Machine Learning  models, algorithms, and optimization techniques

KEY FEATURES  

● Understand the core concepts and algorithms of Machine Learning.

● Get started with your Machine Learning career with this easy-to-understand guide.

● Discover different Machine Learning use cases across different domains.

DESCRIPTION 

Since the last two decades, there have been many advancements in the field of Machine Learning. If you are new or want a comprehensive understanding of Machine Learning, then this book is for you.

The book starts by explaining how important Machine Learning is today and the technology required to make it work. The book then helps you get familiar with basic concepts that underlie Machine Learning, including basic Python Programming. It explains different types of Machine Learning algorithms and how they can be applied in various domains like Recommendation Systems, Text Analysis and Mining, Image Processing, and Social Media Analytics. Towards the end, the book briefly introduces you to the most popular metaheuristic algorithms for optimization.

By the end of the book, you will develop the skills to use Machine Learning effectively in various application domains.

WHAT YOU WILL LEARN

● Discover various applications of Machine Learning in social media.

● Explore image processing techniques that can be used in Machine Learning.

● Learn how to use text mining to extract valuable insights from text data.

● Learn how to measure the performance of Machine Learning algorithms.

● Get familiar with the optimization algorithms in Machine Learning.

WHO THIS BOOK IS FOR

This book delivers an excellent introduction to Machine Learning for beginners with no prior knowledge of coding, maths, or statistics. It is also helpful for existing and aspiring data professionals, students, and anyone who wishes to expand their Machine Learning knowledge.

TABLE OF CONTENTS

1. Introduction to ML

2. Python Basics for ML

3. An Overview of ML Algorithms

4. Case Studies and Projects in Machine Learning

5. Optimization in ML Algorithms