دانلود کتاب Hands-On Machine Learning with C++: Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines – یادگیری ماشینی دستی با C++: ساخت، آموزش و استقرار خطوط لوله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

توضیحات

Implement supervised and unsupervised machine learning algorithms using C++ libraries such as PyTorch C++ API, Caffe2, Shogun, Shark-ML, mlpack, and dlib with the help of real-world examples and datasets

Key Features

• Become familiar with data processing, performance measuring, and model selection using various C++ libraries
• Implement practical machine learning and deep learning techniques to build smart models
• Deploy machine learning models to work on mobile and embedded devices

Book Description

C++ can make your machine learning models run faster and more efficiently. This handy guide will help you learn the fundamentals of machine learning (ML), showing you how to use C++ libraries to get the most out of your data. This book makes machine learning with C++ for beginners easy with its example-based approach, demonstrating how to implement supervised and unsupervised ML algorithms through real-world examples.

This book will get you hands-on with tuning and optimizing a model for different use cases, assisting you with model selection and the measurement of performance. You’ll cover techniques such as product recommendations, ensemble learning, and anomaly detection using modern C++ libraries such as PyTorch C++ API, Caffe2, Shogun, Shark-ML, mlpack, and dlib. Next, you’ll explore neural networks and deep learning using examples such as image classification and sentiment analysis, which will help you solve various problems. Later, you’ll learn how to handle production and deployment challenges on mobile and cloud platforms, before discovering how to export and import models using the ONNX format.

By the end of this C++ book, you will have real-world machine learning and C++ knowledge, as well as the skills to use C++ to build powerful ML systems.

What you will learn

• Explore how to load and preprocess various data types to suitable C++ data structures
• Employ key machine learning algorithms with various C++ libraries
• Understand the grid-search approach to find the best parameters for a machine learning model
• Implement an algorithm for filtering anomalies in user data using Gaussian distribution
• Improve collaborative filtering to deal with dynamic user preferences
• Use C++ libraries and APIs to manage model structures and parameters
• Implement a C++ program to solve image classification tasks with LeNet architecture

Who this book is for

You will find this C++ machine learning book useful if you want to get started with machine learning algorithms and techniques using the popular C++ language. As well as being a useful first course in machine learning with C++, this book will also appeal to data analysts, data scientists, and machine learning developers who are looking to implement different machine learning models in production using varied datasets and examples. Working knowledge of the C++ programming language is mandatory to get started with this book.

Table of Contents

1. Introduction to Machine Learning with C++
2. Data Processing
3. Measuring Performance and Selecting Models
4. Clustering
5. Anomaly Detection
6. Dimensionality Reduction
7. Classification
8. Recommender Systems
9. Ensemble Learning
10. Neural Networks for Image Classification
11. Sentiment Analysis with Recurrent Neural Networks
12. Exporting and Importing Models
13. Deploying Models on Mobile and Cloud Platforms

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت را با استفاده از کتابخانه‌های ++C مانند PyTorch C++ API، Caffe2، Shogun، Shark-ML، mlpack و dlib با کمک نمونه‌ها و مجموعه داده‌های دنیای واقعی پیاده‌سازی کنید

ویژگی های کلیدی

• با پردازش داده ها، اندازه گیری عملکرد و انتخاب مدل با استفاده از کتابخانه های مختلف C++ آشنا شوید
• اجرای تکنیک های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای ساختن مدل‌های هوشمند
• استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی برای کار بر روی دستگاه‌های همراه و جاسازی شده

توضیحات کتاب

C++ می‌تواند مدل‌های یادگیری ماشین شما را سریع‌تر اجرا کند و کاراتر. این راهنمای مفید به شما کمک می‌کند اصول یادگیری ماشینی (ML) را بیاموزید و به شما نشان می‌دهد که چگونه از کتابخانه‌های ++C برای استفاده حداکثری از داده‌های خود استفاده کنید. این کتاب با رویکرد مثال‌محور خود، یادگیری ماشینی با C++ را برای مبتدیان آسان می‌کند و نحوه پیاده‌سازی الگوریتم‌های ML تحت نظارت و بدون نظارت را از طریق مثال‌های دنیای واقعی نشان می‌دهد.

این کتاب با تنظیم و بهینه‌سازی یک مدل برای موارد استفاده مختلف، به شما در انتخاب مدل و اندازه‌گیری عملکرد کمک می‌کند. شما تکنیک هایی مانند توصیه های محصول، یادگیری گروهی و تشخیص ناهنجاری را با است

tag : دانلود کتاب یادگیری ماشینی دستی با C++: ساخت، آموزش و استقرار خطوط لوله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق , Download یادگیری ماشینی دستی با C++: ساخت، آموزش و استقرار خطوط لوله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق , دانلود یادگیری ماشینی دستی با C++: ساخت، آموزش و استقرار خطوط لوله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق , Download Hands-On Machine Learning with C++: Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines Book , یادگیری ماشینی دستی با C++: ساخت، آموزش و استقرار خطوط لوله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق دانلود , buy یادگیری ماشینی دستی با C++: ساخت، آموزش و استقرار خطوط لوله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق , خرید کتاب یادگیری ماشینی دستی با C++: ساخت، آموزش و استقرار خطوط لوله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق , دانلود کتاب Hands-On Machine Learning with C++: Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines , کتاب Hands-On Machine Learning with C++: Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines , دانلود Hands-On Machine Learning with C++: Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines , خرید Hands-On Machine Learning with C++: Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines , خرید کتاب Hands-On Machine Learning with C++: Build, train, and deploy end-to-end machine learning and deep learning pipelines ,