دانلود کتاب Pro Machine Learning Algorithms: A Hands-On Approach to Implementing Algorithms in Python and R – الگوریتم‌های یادگیری ماشین حرفه‌ای: رویکردی عملی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در پایتون و R

توضیحات

Bridge the gap between a high-level understanding of how an algorithm works and knowing the nuts and bolts to tune your models better. This book will give you the confidence and skills when developing all the major machine learning models. In Pro Machine Learning Algorithms, you will first develop the algorithm in Excel so that you get a practical understanding of all the levers that can be tuned in a model, before implementing the models in Python/R.

You will cover all the major algorithms: supervised and unsupervised learning, which include linear/logistic regression; k-means clustering; PCA; recommender system; decision tree; random forest; GBM; and neural networks. You will also be exposed to the latest in deep learning through CNNs, RNNs, and word2vec for text mining. You will be learning not only the algorithms, but also the concepts of feature engineering to maximize the performance of a model. You will see the theory along with case studies, such as sentiment classification, fraud detection, recommender systems, and image recognition, so that you get the best of both theory and practice for the vast majority of the machine learning algorithms used in industry. Along with learning the algorithms, you will also be exposed to running machine-learning models on all the major cloud service providers.

You are expected to have minimal knowledge of statistics/software programming and by the end of this book you should be able to work on a machine learning project with confidence.

What You Will Learn

Get an in-depth understanding of all the major machine learning and deep learning algorithms

Fully appreciate the pitfalls to avoid while building models

Implement machine learning algorithms in the cloud

Follow a hands-on approach through case studies for each algorithm

Gain the tricks of ensemble learning to build more accurate models

Discover the basics of programming in R/Python and the Keras framework for deep learning

Who This Book Is For

Business analysts/ IT professionals who want to transition into data science roles. Data scientists who want to solidify their knowledge in machine learning.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

فاصله بین درک سطح بالا از نحوه عملکرد یک الگوریتم و دانستن مهره ها و پیچ ها برای تنظیم بهتر مدل های خود را پر کنید. این کتاب به شما اعتماد به نفس و مهارت هایی را در هنگام توسعه همه مدل های اصلی یادگیری ماشین می دهد. در الگوریتم‌های یادگیری ماشین حرفه‌ای، ابتدا الگوریتم را در اکسل توسعه می‌دهید تا قبل از پیاده‌سازی مدل‌ها در Python/R، درک عملی از تمام اهرم‌هایی که می‌توان در یک مدل تنظیم کرد، به دست آورید. شما تمام الگوریتم های اصلی را پوشش خواهید داد: یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، که شامل رگرسیون خطی/لجستیک می شود. k-به معنی خوشه بندی؛ PCA; سیستم توصیه کننده؛ درخت تصمیم جنگل تصادفی؛ GBM; و شبکه های عصبی شما همچنین در معرض جدیدترین آموزش های عمیق از طریق CNN، RNN و word2vec برای متن کاوی قرار خواهید گرفت. شما نه تنها الگوریتم ها، بلکه مفاهیم مهندسی ویژگی را نیز برای به حداکثر رساندن عملکرد یک مدل یاد خواهید گرفت. تئوری را همراه با مطالعات موردی، مانند طبقه‌بندی احساسات، تشخیص تقلب، سیستم‌های توصیه‌کننده و تشخیص تصویر مشاهده خواهید کرد، به طوری که بهترین تئوری و عمل را برای اکثریت قریب به اتفاق الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مورد استفاده در صنعت به دست آورید. همراه با یادگیری الگوریتم ها، شما همچنین در معرض اجرای مدل های یادگیری ماشینی در تمام ارائه دهندگان خدمات ابری بزرگ خواهید بود. انتظار می رود که شما حداقل دانشی در مورد برنامه نویسی آمار/نرم افزار داشته باشید و در پایان این کتاب باید بتوانید با اطمینان روی یک پروژه یادگیری ماشین کار کنید. آنچه یاد خواهید گرفت درک عمیقی از همه الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بدست آورید از مشکلاتی که در ساخت مدل‌ها باید اجتناب کنید کاملاً قدردانی کنید \ الگوریتم‌های یادگیری ماشین را در ابر یک رویکرد عملی را از طریق مطالعات موردی برای هر الگوریتم دنبال کنید ترفندهای یادگیری گروهی برای ساخت مدل‌های دقیق‌تر را به دست آورید اصول برنامه‌نویسی در R/Python و چارچوب Keras برای یادگیری عمیق Who را کشف کنید این کتاب برای تحلیلگران تجاری/ متخصصان فناوری اطلاعات است که می خواهند به نقش های علم داده تبدیل شوند. دانشمندان داده ای که می خواهند دانش خود را در ی

tag : دانلود کتاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین حرفه‌ای: رویکردی عملی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در پایتون و R , Download الگوریتم‌های یادگیری ماشین حرفه‌ای: رویکردی عملی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در پایتون و R , دانلود الگوریتم‌های یادگیری ماشین حرفه‌ای: رویکردی عملی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در پایتون و R , Download Pro Machine Learning Algorithms: A Hands-On Approach to Implementing Algorithms in Python and R Book , الگوریتم‌های یادگیری ماشین حرفه‌ای: رویکردی عملی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در پایتون و R دانلود , buy الگوریتم‌های یادگیری ماشین حرفه‌ای: رویکردی عملی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در پایتون و R , خرید کتاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین حرفه‌ای: رویکردی عملی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در پایتون و R , دانلود کتاب Pro Machine Learning Algorithms: A Hands-On Approach to Implementing Algorithms in Python and R , کتاب Pro Machine Learning Algorithms: A Hands-On Approach to Implementing Algorithms in Python and R , دانلود Pro Machine Learning Algorithms: A Hands-On Approach to Implementing Algorithms in Python and R , خرید Pro Machine Learning Algorithms: A Hands-On Approach to Implementing Algorithms in Python and R , خرید کتاب Pro Machine Learning Algorithms: A Hands-On Approach to Implementing Algorithms in Python and R ,