مشخصات کتاب

Python Programming Workbook For Machine Learning With Pytorch And Scikit-Learn

ویرایش:  
نویسندگان: French . Adrian M.  
سری:  
 
ناشر: Independently Published 
سال نشر: 2024 
تعداد صفحات: 258 
زبان: English 
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 494 Kb 

در صورت تبدیل فایل کتاب Python Programming Workbook For Machine Learning With Pytorch And Scikit-Learn به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب کتاب برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین با Pytorch و Scikit-Learn نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب کتاب برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین با Pytorch و Scikit-Learn

کتاب کار! این راهنمای عملی شما را با مهارت‌ها و دانش برای ساختن مدل‌های یادگیری ماشینی مؤثر با استفاده از کتابخانه‌های محبوب مانند PyTorch و scikit-learn مجهز می‌کند. از طریق یک سری تمرینات عملی، درک عمیقی از مفاهیم و تکنیک های ضروری به دست خواهید آورد، در حالی که به طور همزمان مهارت برنامه نویسی پایتون خود را توسعه می دهید.\r\nویژگی های کلیدی\r\nبه اصول اساسی تسلط داشته باشید: اصول اصلی یادگیری ماشینی، از جمله پیش پردازش داده ها، انتخاب مدل، معیارهای ارزیابی و مدیریت چرخه عمر پروژه را درک کنید.\r\nشیرجه رفتن به PyTorch: قدرت PyTorch برای ساخت شبکه های عصبی را کشف کنید. برای طراحی و آموزش معماری های یادگیری عمیق سفارشی، بر تانسورها، autograd و ویژگی های اصلی تسلط پیدا کنید.\r\nاز قدرت یادگیری scikit استفاده کنید: از مجموعه ابزار گسترده scikit-learn برای الگوریتم های یادگیری ماشین سنتی استفاده کنید. پیاده سازی رگرسیون لجستیک، تکنیک های تقویت گرادیان مانند XGBoost و LightGBM و موارد دیگر را بیاموزید.\r\nتسلط بر جدال داده ها: با NumPy و Pandas، ابزارهای دستکاری داده ها در پایتون، تکنیک های موثر تبدیل داده را کشف کنید. مهندسی ویژگی را بیاموزید تا داده های خود را برای عملکرد بهینه مدل آماده کنید.\r\nقدرت تجسم: از Matplotlib برای ایجاد تجسم های آموزنده استفاده کنید که به کاوش داده ها، ارزیابی مدل و ارتباط واضح نتایج کمک می کند.\r\nگردش کار توسعه پروژه: بینشی در مورد یک رویکرد ساختاریافته برای توسعه پروژه یادگیری ماشین به دست آورید. یاد بگیرید که مراحل تعریف مشکل، جمع آوری داده ها، انتخاب مدل، آموزش، ارزیابی و استقرار را به طور موثر طی کنید.\r\nتکنیک‌های پیشرفته: به موضوعات پیشرفته‌ای مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) برای تجزیه و تحلیل تصویر، شبکه‌های عصبی تکراری (RNN) برای مدل‌سازی توالی با PyTorch و شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (LSTM) برای مدیریت وابستگی‌های بلندمدت بپردازید.\r\nدر پایان این کتاب کار، شما قادر خواهید بود\r\nبا استفاده از Python مدل‌های یادگیری ماشینی را با اطمینان بسازید و آموزش دهید. انواع الگوریتم‌های یادگیری سنتی و عمیق را با PyTorch و scikit-learn پیاده‌سازی کنید.\r\nبرای عملکرد بهینه یادگیری ماشین، داده‌ها را به طور موثر از قبل پردازش و تبدیل کنید\r\nبرای درک بهتر مدل ها و یافته های خود، تجسم داده های روشنگری ایجاد کنید\r\nیک رویکرد سیستماتیک برای توسعه پروژه یادگیری ماشین ایجاد کنید\r\nاز تکنیک های پیشرفته مانند CNN، RNN و LSTM برای کارهای پیچیده استفاده کنید\r\nچه یک مبتدی و مشتاق ورود به حوزه یادگیری ماشین باشید یا یک برنامه نویس با تجربه که به دنبال گسترش مهارت های خود است، این کتاب کار همراه ضروری شماست!

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

workbook!This practical guide equips you with the skills and knowledge to build effective machine learning models using popular libraries like PyTorch and scikit-learn. Through a series of hands-on exercises, you'll gain a deep understanding of essential concepts and techniques, while simultaneously developing your Python programming proficiency. Key Features Master the Fundamentals: Grasp the core principles of machine learning, including data preprocessing, model selection, evaluation metrics, and project life cycle management. Dive into PyTorch: Explore the power of PyTorch for building neural networks. Master tensors, autograd, and the core functionalities to design and train custom deep learning architectures. Harness the Power of scikit-learn: Leverage scikit-learn's extensive toolkit for traditional machine learning algorithms. Learn to implement logistic regression, gradient boosting techniques like XGBoost and LightGBM, and more. Data Wrangling Mastery: Discover effective data transformation techniques with NumPy and Pandas, the workhorses of data manipulation in Python. Learn feature engineering to prepare your data for optimal model performance. Visualization Powerhouse: Utilize Matplotlib to create informative visualizations that aid in data exploration, model evaluation, and clear communication of results. Project Development Workflow: Gain insights into a structured approach to machine learning project development. Learn to efficiently navigate the stages of problem definition, data acquisition, model selection, training, evaluation, and deployment. Advanced Techniques: Delve into advanced topics like convolutional neural networks (CNNs) for image analysis, recurrent neural networks (RNNs) for sequence modeling with PyTorch, and Long Short-Term Memory (LSTM) networks for handling long-term dependencies By the end of this workbook, you'll be able to Confidently build and train machine learning models using Python Implement a variety of traditional and deep learning algorithms with PyTorch and scikit-learn Preprocess and transform data effectively for optimal machine learning performance Create insightful data visualizations to better understand your models and findings Develop a systematic approach to machine learning project development Apply advanced techniques like CNNs, RNNs, and LSTMs to complex tasks Whether you're a beginner eager to enter the machine learning field or an experienced programmer looking to broaden your skillset, this workbook is your essential companion!

فهرست مطالب

Chapter 1: Introduction to Machine Learning
Chapter 2: Python for Machine Learning
Chapter 3: Data Preprocessing for Machine Learning
Chapter 4: Introduction to scikit-learn
Chapter 5: Regression Analysis
Chapter 6: Classification
Chapter 7: Ensemble Methods
Chapter 8: Model Selection and Hyperparameter Tuning
Chapter 9: Dimensionality Reduction Techniques
Chapter 10: Introduction to Deep Learning
Chapter 11: Introduction to PyTorch
Chapter 12: Training Neural Networks with PyTorch
Chapter 13: Convolutional Neural Networks (CNNs) for Image Classification
Chapter 14: Recurrent Neural Networks (RNNs) for Text & Sequence Data
Chapter 15: Advanced Deep Learning Architectures
Chapter 16: Fine-tuning Pre-trained Deep Learning Models
Chapter 17: Case Studies - Applying Machine Learning to Real-World Problems
Chapter 18: Project Development Workflow
Chapter 19: Conclusion and Resources
Appendix

نظرات کاربران

کتاب های تصادفی

دانلود کتاب The Rough Guide to the USA 8 (Rough Guide Travel Guides)

دانلود کتاب MicroRNAs as possible molecular pacemakers

دانلود کتاب The Divine Reality: God, Islam, and the Mirage of Atheism

دانلود کتاب Come Hither to Go Yonder: Playing Bluegrass with Bill Monroe

دانلود کتاب Foundations of Software Technology and Theoretical Computer Science: 11th Conference, New Delhi, India December 17–19, 1991 Proceedings