Hands_On_Machine_Learning_with_Scikit_Learn_and_TensorFlow_Concepts.pdf
45.3 MB
[معرفی کتاب] 📚
🔷 Hands-On Machine Learning
🔹 with Scikit-Learn and TensorFlow
🔹 Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
اگر دنبال این هستین که ماشین لرنینگ رو با پایتون یاد بگیرین، این کتاب با ارزش رو به هیچ عنوان از دست ندید 👌
#book #python #ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🔷 Hands-On Machine Learning
🔹 with Scikit-Learn and TensorFlow
🔹 Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
اگر دنبال این هستین که ماشین لرنینگ رو با پایتون یاد بگیرین، این کتاب با ارزش رو به هیچ عنوان از دست ندید 👌
#book #python #ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🆒1
نقشه راه ماشین لرنینگ 🤓
☀️ برای شروع و پیشرفت در یادگیری ماشین (Machine Learning)، داشتن یک نقشه راه دقیق و قدم به قدم بسیار مفید است. در زیر یک نقشه راه جامع برای یادگیری ماشین آورده شده است:
1. مبانی ریاضی و آمار
- جبر خطی: بردارها، ماتریس‌ها، تبدیل‌های خطی، مقدار ویژه و بردار ویژه.
- حساب دیفرانسیل و انتگرال: توابع، مشتقات، انتگرال‌ها، بهینه‌سازی.
- آمار و احتمال: توزیع‌ها، متغیرهای تصادفی، امید ریاضی، تئوری بیز، تست فرضیه‌ها.
2. مبانی برنامه‌نویسی
- زبان برنامه‌نویسی: پایتون به عنوان زبان اصلی مورد استفاده در یادگیری ماشین.
- کتابخانه‌های پایتون: NumPy، Pandas برای کار با داده‌ها؛ Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده‌ها.
3. داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌ها
- جمع‌آوری داده‌ها: منابع داده، وب اسکریپینگ، APIها.
- پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن داده‌ها، مدیریت داده‌های ناقص، نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها.
- تحلیل داده‌های اکتشافی: تجزیه و تحلیل داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها.
4. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
- رگرسیون: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک.
- طبقه‌بندی: درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، K-نزدیکترین همسایه (KNN)، جنگل‌های تصادفی (Random Forest).
- ارزیابی مدل‌ها: دقت، ماتریس درهم‌ریختگی، ROC و AUC.
5. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
- خوشه‌بندی: K-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، DBSCAN.
- کاهش ابعاد: PCA، t-SNE.
- تجزیه و تحلیل انجمنی: قوانین انجمنی، الگوریتم آپریوری.
6. یادگیری عمیق (Deep Learning)
- شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی شبکه‌های عصبی، لایه‌ها، فعال‌سازی، آموزش شبکه‌های عصبی.
- شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs): برای پردازش تصاویر.
- شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): برای پردازش داده‌های توالی‌دار.
- فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow، Keras، PyTorch.
7. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- مفاهیم پایه: عامل‌ها، محیط، پاداش.
- الگوریتم‌ها: Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN)، سیاست‌های گرادیان.
8. پروژه‌ها و کاربردها
- پروژه‌های کوچک: انجام پروژه‌های ساده برای درک مفاهیم.
- پروژه‌های عملی: شرکت در مسابقات Kaggle، کار بر روی داده‌های واقعی.
- کاربردها: پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین، توصیه‌گرها.
9. بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌ها
- تنظیم هایپرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای، جستجوی تصادفی، جستجوی بیزی.
- روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: Dropout، تنظیم (Regularization).
10. مطالعه منابع پیشرفته و به‌روز رسانی
- کتاب‌ها و مقالات علمی: مطالعه کتاب‌های معتبر و مقالات جدید در حوزه یادگیری ماشین.
- دوره‌های آنلاین و وبینارها: شرکت در دوره‌های تخصصی و به‌روز.
- کنفرانس‌ها و کارگاه‌ها: حضور در کنفرانس‌های معتبر برای آشنایی با آخرین پژوهش‌ها و تکنولوژی‌ها
#ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
☀️ برای شروع و پیشرفت در یادگیری ماشین (Machine Learning)، داشتن یک نقشه راه دقیق و قدم به قدم بسیار مفید است. در زیر یک نقشه راه جامع برای یادگیری ماشین آورده شده است:
1. مبانی ریاضی و آمار
- جبر خطی: بردارها، ماتریس‌ها، تبدیل‌های خطی، مقدار ویژه و بردار ویژه.
- حساب دیفرانسیل و انتگرال: توابع، مشتقات، انتگرال‌ها، بهینه‌سازی.
- آمار و احتمال: توزیع‌ها، متغیرهای تصادفی، امید ریاضی، تئوری بیز، تست فرضیه‌ها.
2. مبانی برنامه‌نویسی
- زبان برنامه‌نویسی: پایتون به عنوان زبان اصلی مورد استفاده در یادگیری ماشین.
- کتابخانه‌های پایتون: NumPy، Pandas برای کار با داده‌ها؛ Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده‌ها.
3. داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌ها
- جمع‌آوری داده‌ها: منابع داده، وب اسکریپینگ، APIها.
- پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن داده‌ها، مدیریت داده‌های ناقص، نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها.
- تحلیل داده‌های اکتشافی: تجزیه و تحلیل داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها.
4. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
- رگرسیون: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک.
- طبقه‌بندی: درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، K-نزدیکترین همسایه (KNN)، جنگل‌های تصادفی (Random Forest).
- ارزیابی مدل‌ها: دقت، ماتریس درهم‌ریختگی، ROC و AUC.
5. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
- خوشه‌بندی: K-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، DBSCAN.
- کاهش ابعاد: PCA، t-SNE.
- تجزیه و تحلیل انجمنی: قوانین انجمنی، الگوریتم آپریوری.
6. یادگیری عمیق (Deep Learning)
- شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی شبکه‌های عصبی، لایه‌ها، فعال‌سازی، آموزش شبکه‌های عصبی.
- شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs): برای پردازش تصاویر.
- شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): برای پردازش داده‌های توالی‌دار.
- فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow، Keras، PyTorch.
7. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- مفاهیم پایه: عامل‌ها، محیط، پاداش.
- الگوریتم‌ها: Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN)، سیاست‌های گرادیان.
8. پروژه‌ها و کاربردها
- پروژه‌های کوچک: انجام پروژه‌های ساده برای درک مفاهیم.
- پروژه‌های عملی: شرکت در مسابقات Kaggle، کار بر روی داده‌های واقعی.
- کاربردها: پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین، توصیه‌گرها.
9. بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌ها
- تنظیم هایپرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای، جستجوی تصادفی، جستجوی بیزی.
- روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: Dropout، تنظیم (Regularization).
10. مطالعه منابع پیشرفته و به‌روز رسانی
- کتاب‌ها و مقالات علمی: مطالعه کتاب‌های معتبر و مقالات جدید در حوزه یادگیری ماشین.
- دوره‌های آنلاین و وبینارها: شرکت در دوره‌های تخصصی و به‌روز.
- کنفرانس‌ها و کارگاه‌ها: حضور در کنفرانس‌های معتبر برای آشنایی با آخرین پژوهش‌ها و تکنولوژی‌ها
#ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
❤7👍2
بالای 290 پروژه ماشین لرنینگ با پایتون 🤖
کسایی که دارین ماشین لرنینگ یاد میگیرین این منبع ارزشمند رو حتما چک کنید:
مشاهده در medium.com
#ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
کسایی که دارین ماشین لرنینگ یاد میگیرین این منبع ارزشمند رو حتما چک کنید:
مشاهده در medium.com
#ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
❤5👍1
11 کتابخانه ضروری برای ماشین‌لرنینگ و هوش‌مصنوعی در پایتون
TensorFlow
PyTorch
Keras
NumPy
SciPy
Scikit-Learn
Orange3
Pandas
Matplotlib
Theano
PyBrain
+مطالعه کامل مقاله+
#ml #ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
TensorFlow
PyTorch
Keras
NumPy
SciPy
Scikit-Learn
Orange3
Pandas
Matplotlib
Theano
PyBrain
+مطالعه کامل مقاله+
#ml #ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
👍4
10 ترفند پایتونی برای بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های ماشین لرنینگ 🔥
این ترفندها رو اینجا بخونید
#ml #python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
این ترفندها رو اینجا بخونید
#ml #python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
❤1👍1🗿1
GoLang_for_Machine_Learning_A_Hands_on_Guide_Evan_Atkins_@programming.pdf
19.1 MB
📚 کتاب GoLang for Machine Learning: A Hands-on-Guide
زبان: انگلیسی | تعداد صفحات: 155
کتاب GoLang for Machine Learning نوشته Evan Atkins یک راهنمای عملی برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی Go است. این کتاب به نحوه ساخت مدل‌های کارآمد، هوشمند و مقیاس‌پذیر با استفاده از Go پرداخته و ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط را معرفی می‌کند. مناسب برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند از سرعت و کارایی Go در پروژه‌های یادگیری ماشین بهره ببرند.
#golang #ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
زبان: انگلیسی | تعداد صفحات: 155
کتاب GoLang for Machine Learning نوشته Evan Atkins یک راهنمای عملی برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی Go است. این کتاب به نحوه ساخت مدل‌های کارآمد، هوشمند و مقیاس‌پذیر با استفاده از Go پرداخته و ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط را معرفی می‌کند. مناسب برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند از سرعت و کارایی Go در پروژه‌های یادگیری ماشین بهره ببرند.
#golang #ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
👍2❤1
با XGBoost آشنا بشید... 🥸
ساخت و train کردن مدل‌ها به شکل آنلاین و فقط با یک مرورگر!
+ برای مطالعه کلیک کنید +
#article #ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
ساخت و train کردن مدل‌ها به شکل آنلاین و فقط با یک مرورگر!
+ برای مطالعه کلیک کنید +
#article #ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
❤1
10 لپ‌تاپ مناسب ماشین لرنینگ در 2025 💻
برای مشاهده لیست: کلیک کنید
#ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
برای مشاهده لیست: کلیک کنید
#ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🗿7👍1