- عنوان کتاب: Machine Learning Mathematics in Python
- نویسنده: Jamie Flux
- حوزه: برنامه نویسی هوش مصنوعی
- سال انتشار: 2024
- تعداد صفحه: 238
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 9.21 مگابایت
یادگیری ماشینی (ML) زیرشاخهای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتمها و مدلهای آماری تمرکز دارد که رایانهها را قادر میسازد تا از اطلاعات یاد بگیرند و پیشبینی یا تصمیم بگیرند. هدف ML استخراج الگوها یا نمایشهای معنادار از دادهها بدون برنامهریزی صریح است. این بسیار بین رشته ای است و از زمینه های مختلفی مانند آمار، بهینه سازی، جبر خطی و نظریه احتمال استخراج می شود. ریاضیات نقش مهمی در تئوری و عمل یادگیری ماشین ایفا می کند. الگوریتمهای ML مبتنی بر اصول ریاضی هستند و فرمالیسمهای ریاضی پایه محکمی برای درک و تحلیل این الگوریتمها فراهم میکنند. ریاضیات به ما کمک می کند تا عدم قطعیت را کمی کنیم، پارامترهای مدل را بهینه کنیم و بر اساس داده ها استنتاج کنیم. علاوه بر این، از تکنیکهای ریاضی برای طراحی و آموزش شبکههای عصبی، تنظیم فراپارامترها و ارزیابی عملکرد مدل استفاده میشود.
Machine Learning (ML) is a subfield of Artificial Intelligence that focuses on the development of algorithms and statistical models that enable computers to learn from and make predictions or decisions based on data. The goal of ML is to extract meaningful patterns or representations from data, without being explicitly programmed. It is highly interdisciplinary, drawing from various fields such as statistics, optimization, linear algebra, and probability theory. Mathematics plays a crucial role in the theory and practice of machine learning. ML algorithms are based on mathematical principles and mathematical formalisms provide a solid foundation for understanding and analyzing these algorithms. Mathematics helps us quantify uncertainty, optimize model parameters, and make inference based on data. Furthermore, mathematical techniques are used to design and train neural networks, tune hyperparameters, and evaluate model performance.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
Download: Machine Learning Mathematics in Python
نظرات کاربران