مجله علمی تفریحی بیبیس
0

دانلود کتاب الگوریتم های یادگیری ماشین تطبیقی ​​با پایتون

بازدید 151
  • عنوان کتاب: Machine Learning Crash Course for Engineers
  • نویسنده: Eklas Hossain
  • حوزه: یادگیری ماشین
  • سال انتشار: 2024
  • تعداد صفحه: 465
  • زبان اصلی: انگلیسی
  • نوع فایل: pdf
  • حجم فایل: 4.70 مگابایت

من مطمئن هستم که هیچ روحی وجود ندارد که در مورد یادگیری ماشین چیزی نشنیده باشد. به لطف تطبیق پذیری و کاربرد گسترده، یادگیری ماشین امروز یک موضوع بسیار پرتقاضا است. این اساساً توانایی ماشین ها برای یادگیری چیزها و سازگاری است. از آنجایی که ماشین‌ها توانایی ذاتی این کار را ندارند، انسان‌ها باید راه‌ها یا الگوریتم‌هایی را برای آن‌ها ابداع کنند. در اینجا، انسان‌ها ماشین‌ها را قادر می‌سازند تا الگوها را به‌طور مستقل یاد بگیرند و وظایف ما را با دخالت کم تا صفر انسان انجام دهند.
مهندسان باید نمونه‌های اولیه را طراحی و بسازند، تقاضاها و قیمت‌های آینده را پیش‌بینی کنند، عملکرد طرح‌ها را شبیه‌سازی کنند و بسیاری از وظایف دیگر را انجام دهند. یادگیری ماشینی می‌تواند با آسان‌تر، سریع‌تر و عاری از خطاهای انسانی به انجام این کارها کمک شایانی کند. هیچ زمینه ای وجود ندارد که یادگیری ماشین هنوز در آن نفوذ نکرده باشد. فراتر از کاربردهای علمی و مهندسی در زمینه های STEM نفوذ کرده است. از سرگرمی گرفته تا تحقیقات فضایی، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی امروزه به طور مستقیم یا غیرمستقیم تقریباً در هر بخش از زندگی روزمره ما در همه جا وجود دارد. با این حال، از آنجایی که یادگیری ماشین یک ارتقاء فناوری بسیار اخیر است، کمبود منابع مناسبی وجود دارد که می‌تواند به افراد در استفاده از آن در کاربردهای عملی کمک کند. در واقع، هنگام نظارت بر دانشجویان چند رشته ای به عنوان یک عضو هیئت علمی، به دلیل فقدان منبعی که دقیقاً آنچه مورد نیاز است را ارائه دهد، راهنمایی آنها در کارشان چالش برانگیز است. با درک اهمیت درک اولیه از یادگیری ماشین برای مهندسان و مشکلاتی که بسیاری از دانشجویان از نظر یافتن منابع مناسب با آن روبرو هستند، احساس کردم که لازم است تجربه خود را در مورد یادگیری ماشین در یک کتاب گردآوری کنم.
کتاب های متعددی در مورد یادگیری ماشین وجود دارد. پس چرا به یکی دیگر در این زمینه نیاز داریم؟ این کتاب چه چیزی را ارائه می دهد که سایر کتاب های مشابه ندارند؟ خواننده حق دارد چنین سوالاتی بپرسد. علاوه بر این، به عنوان یک نویسنده، من موظف هستم موضع خود را در مورد نوشتن کتاب دوره تصادفی در مورد یادگیری ماشینی روشن کنم.
این کتاب یک دوره آموزشی تصادفی است و تنها آنچه را که مهندسان باید در مورد یادگیری ماشین بدانند تا در حوزه های تخصصی خود استفاده کنند، ارائه می دهد. این کتاب بیشتر بر روی کاربردها و کمی کمتر بر تئوری برای پاسخگویی به نیازهای افراد در رشته‌های غیربرنامه‌نویسی تمرکز دارد. سه فصل اول، فصل های مفهوم سازی است، که در آن اصول اولیه با مثال های برنامه نویسی مرتبط مورد بحث قرار می گیرد. به نظر من، زیبایی واقعی این کتاب در سه فصل زیر نهفته است، جایی که کاربردهای یادگیری ماشین در پردازش سیگنال، سیستم های انرژی و روباتیک به طور مفصل با چند مثال جالب مورد بحث قرار گرفته است. فصل آخر در مورد فن آوری های پیشرفته در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی و احتمالات بی پایان آینده آنها صحبت می کند.
به طور کلی، این کتاب یک بسته کامل یادگیری ماشینی را برای مهندسین ارائه می‌کند که مفاهیم رایجی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، حافظه کوتاه‌مدت (LSTM)، پردازش زبان طبیعی (NLP)، پیش‌بینی بار، شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) را پوشش می‌دهد. ، انتقال یادگیری و بسیاری موارد دیگر. دانشجویان می‌توانند از نمونه‌های برنامه‌نویسی موجود در این کتاب برای پروژه‌ها، پایان‌نامه‌ها و هر کار دیگر مرتبط با فعالیت‌های دانشگاهی و پژوهشی استفاده مجدد، بازتولید و استفاده کنند. من معتقدم این کتاب می تواند به دانش آموزان کمک کند تا ایده ها را توسعه دهند، پروژه ها را تدوین کنند و از تحقیقات خود نتیجه بگیرند. اگر دانش‌آموزان این کتاب را مفید بدانند، تنها در این صورت می‌توانم این کتاب را یک تلاش موفق بدانم.
اگر کسی می‌خواهد یادگیری ماشینی را از ابتدا یاد بگیرد، این کتاب تنها می‌تواند یک ابزار پشتیبانی برای او باشد. با این حال، برای یادگیری برنامه نویسی اولیه و مفاهیم الگوریتمی، در درجه اول باید به کتابی اساسی تر مراجعه کرد که نظریه های دقیق را پوشش می دهد. با این وجود، این کتاب برای دانشجویان، محققان، دانشگاهیان و متخصصان صنعت است که می‌خواهند جنبه‌های عملی مختلف یادگیری ماشین را مطالعه کنند و خود را در مورد پیشرفت‌های این حوزه به‌روز نگه دارند. مبتدیان ممکن است به زمان قابل توجهی برای درک کتاب نیاز داشته باشند. اگر خوانندگان مفهوم روشنی از مبانی ریاضیات، منطق، مهندسی و برنامه نویسی داشته باشند، از کتاب لذت بیشتری خواهند برد و آن را بهتر درک خواهند کرد. خوانندگان سطح متوسط ​​به زمان کمتری نیاز دارند و خوانندگان پیشرفته می توانند کتاب را در یک هفته یا بیشتر تکمیل کنند. برای ساخت این کتاب زمان زیادی در حدود سه سال صرف شده است. به این ترتیب، برخی از مجموعه داده های قدیمی استفاده شده است، اما اطلاعات مربوط به آخرین فناوری ها، مانند ChatGPT، EffientNet، YOLO و غیره در کتاب گنجانده شده است.

I am sure there is not a single soul who has not heard of machine learning. Thanks to its versatility and widespread applicability, machine learning is a highly demanding topic today. It is basically the ability of machines to learn things and adapt. Since machines do not have the inherent ability to do that, humans have to devise ways or algorithms for them. Here, humans enable machines to learn patterns independently and perform our tasks with little to zero human intervention.
Engineers have to design and build prototypes, forecast future demands and prices, simulate the performance of the designs, and perform many other tasks. Machine learning can significantly help in these works by making them much easier, faster, and free from human errors. There is no field where machine learning has not penetrated yet; it has pervaded well beyond scientific and engineering applications in STEM fields. From entertainment to space research, machine learning and artificial intelligence are ubiquitous today, directly or indirectly, in almost every sector of our daily life. However, as machine learning is a very recent technological upgrade, there is a dearth of suitable resources that can help people use it in practical applications. In fact, when supervising multidisciplinary students as a faculty member, I also find it challenging to guide them in their work due to the lack of a resource that delivers exactly what is needed. Realizing the importance of a basic understanding of machine learning for engineers and the difficulties faced by many students in terms of finding suitable resources, I felt the necessity to compile my experience with machine learning into a book.
There are numerous books on machine learning out there. So why do we need another one in this field? What does this book offer that other similar books do not have? A reader has the right to ask such questions. Furthermore, as an author, I am obliged to make my stand clear about writing a crash course book on machine learning.
This book is a crash course, delivering only what engineers need to know about machine learning to apply in their specialized domains. The book focuses more on applications and slightly less on the theory to cater to the needs of people in non-programming majors. The first three chapters are concept-building chapters, where the basics are discussed with relevant programming examples. In my opinion, the true beauty of this book lies in the following three chapters, where the applications of machine learning in signal processing, energy systems, and robotics are elaborately discussed with some interesting examples. The final chapter talks about state-of-the-art technologies in machine learning and artificial intelligence and their endless future possibilities.
Overall, this book delivers a complete machine learning package for engineers, covering common concepts such as convolutional neural networks (CNN), long short-term memory (LSTM), natural language processing (NLP), load forecasting, generative adversarial networks (GAN), transfer learning, and many more. Students are welcome to reuse, reproduce, and utilize the programming examples in this book for their projects, theses, and any other work related to academic and research activities. I believe this book can help students develop ideas, formulate projects, and draw conclusions from their research. If students find this book helpful, only then can I consider this book a successful endeavor.
If anyone wants to learn machine learning from scratch, this book can only be a supporting tool for them. However, to learn basic programming and algorithmic concepts, one should primarily refer to a more fundamental book that covers detailed theories. Nevertheless, this book is for students, researchers, academicians, and industry professionals who would like to study the various practical aspects of machine learning and keep themselves updated on the advances in this field. Beginners might require a significant amount of time to understand the book. If the readers have a clear concept of the basics of mathematics, logic, engineering, and programming, they will enjoy the book more and understand it better. The intermediate-level readers will require less time, and advanced readers can complete the book in a week or so. A long time of about three years has been invested into the making of this book. As such, some old datasets have been used, but the information on the latest technologies, such as ChatGPT, EfficientNet, YOLO, etc., is included in the book.

این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:

Download: Machine Learning Crash Course for Engineers

نظرات کاربران

  •  چنانچه دیدگاه شما توهین آمیز باشد تایید نخواهد شد.
  •  چنانچه دیدگاه شما جنبه تبلیغاتی داشته باشد تایید نخواهد شد.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

بیشتر بخوانید

آموزش نقاشی سیاه قلم کانال واتساپ