معرفی و دانلود کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد اول)

معرفی کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد اول)

کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد اول)، اثری برای آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و بازشناسی الگو است. کریستوفر ام. بیشاپ، نویسنده‌ی کتاب، مدل‌های آماریِ مختلف، الگوریتم‌های یادگیری و روش‌های بهینه‌سازیِ یادگیری ماشین را در این اثر با زبانی ساده و توضیحات فراوان، آموزش داده است. پس از مطالعه‌ی کتاب حاضر، با اصول یادگیری ماشین، آشنا می‌شوید.

درباره‌ی کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد اول)

کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد اول) (Pattern Recognition and Machine Learning)، منبعی کامل برای کسب اطلاعات از حوزه‌‌ی یادگیری ماشین به‌حساب می‌آید. کریستوفر ام. بیشاپ (Christopher M Bishop) نویسنده‌ی کتاب، بازشناسی الگو و یادگیری ماشین را با زبانی ساده در این اثر توضیح داده است. منظور از بازشناسی الگو در یادگیری ماشینی، فرایندی برای شناسایی و طبقه‌بندیِ اطلاعات توسط سازوکارهای هوشمند است. در این حالت، سیستم‌های هوشمند اطلاعات را با الگوها یا ویژگی‌های خاصی، شناسایی و دسته‌بندی می‌کنند. نویسنده، مراحل مختلفِ استخراج و تحلیل داده‌ها را در این اثر توضیح داده است. مطالعه‌ی کتاب حاضر، درک کاملی از مفاهیم یادگیری ماشین را در ذهن خواننده ایجاد می‌کند.

کریستوفر بیشاپ در جلد نخست کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین به بررسی مبانی و تکنیک‌های اصلیِ یادگیریِ ماشین و بازشناسی الگو پرداخته است. مطالب کتاب حاضر در دسته‌های مبانی نظری و مقدمات ریاضی، مدل‌های آماری و یادگیری ماشین و روش‌های کاربردی در یادگیری ماشین و بازشناسی الگو، در این اثر مطرح شده‌‌اند. این رویکرد به خواننده کمک می‌کند تا پس از آشنایی با مبانی پایه‌‌، مفاهیم پیشرفته‌ی یادگیری ماشین را فرا بگیرد. بیشاپ، نویسنده‌ی کتاب، ارتباط خوبی میان بحث‌های تئوری و کاربردهای عملیِ این بحث‌ها در این اثر برقرار کرده است. بسیاری از بحث‌های مطرح شده با توضیحات ریاضیِ دقیق، پیاده‌سازی شده‌اند. در این زمینه می‌توان به توضیحِ مفاهیمی مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و مدل‌های احتمالاتی با استفاده از مثال‌های عددی و نمودارها اشاره کرد. این مفاهیم، مدل‌های پایه‌ای برای یادگیری ماشین هستند. خواننده پس از آشنایی با رگسیون خطی، روش طراحی الگوریتم برای پیش‌بینیِ مقادیر عددی یا احتمال وقوع یک رویداد را بر اساس داده‌های ورودی، فرا می‌‌گیرد.

در انتهای هر فصل، تمرین‌هایی از مطالب همان فصل گنجانده شده است. حل این تمرین‌ها به خواننده در درکِ بهتر مفاهیم پیچیده‌ی یادگیری ماشین کمک می‌کند. مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین در این اثر توضیح داده شده‌اند. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، توانمندی خواننده را در مدل‌سازیِ مسائل پیچیده افزایش می‌دهد. این آشنایی باعث طراحی و بهینه‌سازیِ الگوریتم‌های دقیق برای حوزه‌های مختلفِ یادگیری ماشین می‌شود.

کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد اول) را انتشارات آتی نگر، چاپ و روانه‌ی بازار کرده است. علی هادی پور، مترجم این کتاب به‌حساب می‌آید.

نکوداشت‌های کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد اول)

• استفاده از تصویرسازیِ هندسی و شهودی در آموزش مفاهیم بازشناسی الگو و یادگیری ماشین، به‌عنوان مهم‌ترین ویژگیِ این کتاب شناخته می‌شود. (جان میِن دونالد، ژورنال استاتیکتال سافت‌وِر)؛
• کریستوفر بیشاپ، بسیاری از تکنیک‌های آماری که به‌عنوان بخشی از بازشناسی الگو و یادگیری ماشین شناخته می‌شود را در این اثر با زبانی خوش‌فهم و ساده مطرح کرده است. (رادفورد اِم نیل)؛

کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد اول) برای چه کسانی مناسب است؟

افرادی که پیش‌زمینه‌ی خوبی در حوزه‌های ریاضی، آمار و احتمالات دارند و می‌خواهند با مفاهیم پایه‌‌ایِ یادگیری ماشین آشنا شوند، مخاطب‌های کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد اول) به‌حساب می‌آیند.

فهرست مطالب کتاب

1. مقدمه
2. توابع توزیع احتمال
3. مدل‌های خطی رگرسیون
4. مدل‌های خطی برای طبقه‌بندی
5. شبکه‌های عصبی
6.روش‌های مبتنی بر کرنل
7. ماشین‌های کرنل تنک
8. مدل‌های گرافیکی
9. مدل‌های مخلوط و روش بیشینه‌سازی امید ریاضی
10. استنتاج تقریبی
11. روش‌های نمونه‌برداری
12. متغیرهای مخفی پیوسته
13. ترکیب مدل‌ها
منابع