کتاب Hands-On Machine Learning ویرایش دوم

معرفی کتاب Hands-On Machine Learning

در عصر کنونی که فناوری به سرعت در حال پیشرفت است، یادگیری ماشینی (Machine Learning یا ML) به عنوان یک حوزه تحول‌آفرین شناخته می‌شود. این حوزه با امکان‌پذیر ساختن نوآوری‌هایی نظیر خودروهای خودران و سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده در پلتفرم‌های پخش آنلاین، نقش بسزایی در زندگی روزمره ایفا می‌کند. برای علاقه‌مندانی که قصد ورود به این عرصه پویا را دارند، اما از پیشینه فنی کافی برخوردار نیستند، کتاب Hands-On Machine Learning یا «یادگیری ماشینی عملی با Scikit-Learn، Keras و TensorFlow: مفاهیم، ابزارها و تکنیک‌ها برای ساخت سیستم‌های هوشمند» اثر اورلین ژرون به عنوان یک منبع ارزشمند مطرح می‌شود. این کتاب که در تاریخ ۲۲ اکتبر ۲۰۱۹ توسط انتشارات اوریلی منتشر شده است، با ارائه ۸۵۶ صفحه محتوای غنی و کسب امتیاز ۴.۸ از ۵ ستاره بر اساس ۳۲۹۲ نقد، به عنوان یکی از منابع ضروری برای دانشمندان داده و برنامه‌نویسان مشتاق شناخته می‌شود.

برای دسترسی سریع به جزئیات کلیدی این کتاب، مشخصات آن را در جدول زیر مشاهده کنید:

ویژگی	جزئیات
ناشر	اوریلی (O’Reilly Media)
تاریخ انتشار	۲۲ اکتبر ۲۰۱۹
زبان	انگلیسی
فرمت	جلد کاغذی (Paperback)
تعداد صفحات	۸۵۶ صفحه
ISBN-10	۱۴۹۲۰۳۲۶۴۶
ISBN-13	۹۷۸-۱۴۹۲۰۳۲۶۴۹
ابعاد	۱۷.۷۸ × ۳.۰۵ × ۲۳.۳۷ سانتی‌متر
رتبه فروش در آمازون	۹۱,۵۵۱ در دسته کتاب‌ها ۵۹ در پایتون ۸۶ در شبکه‌های کامپیوتری ۲۱۸ در زبان‌های برنامه‌نویسی
امتیاز کاربران	۴.۸ از ۵ ستاره (۳۲۹۲ نظر)

در این نوشته، “کتاب Hands-On Machine Learning ” رو بررسی می‌کنیم. می‌خوایم ببینیم محتواش چیه، چطوری نوشته شده، نویسنده‌اش کیه و چرا خیلی‌ها می‌گن این کتاب برای یادگیری ماشین ضروریه. چه تازه کار باشید، چه حرفه‌ای، این مطلب به شما کمک می‌کنه بفهمید چرا این کتاب انقدر توصیه می‌شه و چطور می‌تونه به شما کمک کنه سیستم‌های هوشمند بسازید.

چرا کتاب Hands-On Machine Learning با کتاب‌های دیگر متفاوت است؟

اورلین ژرون، به عنوان یک مشاور و مربی با سابقه در حوزه یادگیری ماشین و همچنین کارمند سابق گوگل، دانش و تجربیات ارزشمند خود را در این کتاب به اشتراک گذاشته است. ایشان که در بازه زمانی ۲۰۱۳ تا ۲۰۱۶ مسئولیت سرپرستی تیم طبقه‌بندی ویدئوهای یوتیوب را بر عهده داشته‌اند، سابقه بنیان‌گذاری و مدیریت ارشد فناوری (CTO) در شرکت وی‌فیرست، یکی از پیشگامان ارائه خدمات اینترنت بی‌سیم در فرانسه، و همچنین شرکت‌های مشاوره‌ای نظیر پولی‌کنسل و کیوی‌سافت را در کارنامه خود دارند. این پیشینه غنی در زمینه‌های یادگیری ماشین، حفظ حریم خصوصی داده‌ها و مهندسی نرم‌افزار، اعتبار و عمق قابل توجهی به اثر حاضر بخشیده است.

این کتاب با هدف ارائه یک منبع کاربردی برای برنامه‌نویسان با پیش‌زمینه محدود در حوزه یادگیری ماشینی تدوین شده است. مخاطبان این اثر، برنامه‌نویسانی هستند که با اصول اولیه برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های علمی اصلی نظیر NumPy، Pandas و Matplotlib آشنایی دارند. رویکرد مؤلف در این اثر، پرهیز از پرداختن به مباحث ریاضیاتی نظری و سنگین است. در عوض، تمرکز اصلی بر ارائه مثال‌های عملی و کاربردی و استفاده از فریم‌ورک‌های آماده پایتون نظیر Scikit-learn، TensorFlow و Keras قرار دارد. این رویکرد، ضمن حفظ دسترس‌پذیری کتاب برای مخاطبان، قدرت و کارایی لازم را برای پیاده‌سازی پروژه‌های عملی فراهم می‌سازد و شکاف بین تئوری و عمل را به نحو مؤثری پر می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی کتاب Hands-On Machine Learning

1. آموزش عملی و دست اول:
   • ژرون با تأکید بر مثال‌های ملموس و نظریه حداقلی، خوانندگان را قادر می‌سازد تا آموخته‌های خود را به سرعت در پروژه‌های عملی پیاده‌سازی کنند.
   • هر فصل با تمرین‌هایی همراه است که با راه حل‌ها و کدهای موجود در نوت‌بوک‌های Jupyter در GitHub، امکان یادگیری تعاملی را فراهم می‌سازد.
     
2. پوشش جامع مفاهیم:
   • این کتاب ۸۵۶ صفحه‌ای، طیف وسیعی از تکنیک‌های یادگیری ماشینی را از مفاهیم پایه‌ای مانند رگرسیون خطی تا روش‌های پیشرفته یادگیری عمیق نظیر شبکه‌های کانولوشنی (CNN)، شبکه‌های بازگشتی (RNN) و شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) در بر می‌گیرد.
     
3. ساختار دوبخشی:
   • بخش اول: مفاهیم اساسی مانند یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت، آماده‌سازی داده‌ها، انتخاب مدل و چالش‌هایی مانند بیش‌برازش و کم‌برازش را معرفی می‌کند. همچنین با استفاده از Scikit-learn، مثال‌های عملی ارائه می‌دهد و الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی را پوشش می‌دهد.
   • بخش دوم: به ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی با TensorFlow و Keras می‌پردازد و معماری‌هایی مانند شبکه‌های تغذیه مستقیم، CNN، RNN، شبکه‌های حافظه بلند کوتاه‌مدت (LSTM)، خودرمزگذارها و GANها را بررسی می‌کند. همچنین، تکنیک‌هایی مانند یادگیری تقویتی و مقیاس‌پذیری برای داده‌های بزرگ را مورد بحث قرار می‌دهد.
     
4. فریم‌ورک‌های به‌روز: ویرایش دوم این کتاب برای تنسورفلو ۲ و کراس به‌روزرسانی شده و پیشرفت‌های جدید را منعکس می‌کند تا اطمینان دهد خوانندگان با ابزارهای استاندارد صنعتی مدرن کار می‌کنند. این به‌روزرسانی، آن را از ویرایش اول که از نگارش‌ها و فریم‌ورک‌های قدیمی‌تر استفاده می‌کرد، متمایز می‌سازد.
5. نگارش جذاب و شفاف: منتقدان توانایی ژرون در توضیح مفاهیم پیچیده به‌صورت گام‌های قابل‌هضم و منطقی را ستوده‌اند. نگارش او جذاب، گاه طنزآمیز، و همراه با توضیحات شهودی و قطعه‌کدهایی است که حتی موضوعات پیشرفته را قابل‌دسترسی می‌کند.

فهرست کتاب Hands-On Machine Learning

کاوش در فهرست مطالب کتاب Hands-On Machine Learning

ساختار کتاب که در تصاویر ارائه‌شده به‌طور مفصل نشان داده شده، به شکلی دقیق سامان‌دهی شده تا خوانندگان را از اصول تا موضوعات پیشرفته هدایت کند. در اینجا نگاهی کلی به آن داریم:

بخش اول: اصول یادگیری ماشینی

• فصل اول: چشم‌انداز یادگیری ماشینی (صفحه ۳): یادگیری ماشینی چیست، چه مشکلاتی را حل می‌کند و دسته‌بندی‌ها و مفاهیم اساسی سیستم‌های یادگیری ماشینی (مانند یادگیری نظارت‌شده در برابر یادگیری بدون نظارت) را معرفی می‌کند.
• فصل دوم: پروژه یادگیری ماشینی پایان‌به‌پایان (صفحه ۳۷): یک پروژه کامل را با استفاده از اسکیت‌لرن طی می‌کند و مراحل آماده‌سازی داده‌ها، آموزش مدل و ارزیابی با داده‌های واقعی مانند مجموعه داده مسکن کالیفرنیا را پوشش می‌دهد.
• فصول بعدی به الگوریتم‌های خاص (مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، SVMها، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی) و چالش‌هایی مانند بیش‌برازش، کم‌برازش و کاهش ابعاد می‌پردازند.

بخش دوم: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

• بر ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی با تنسورفلو و کراس تمرکز دارد و معماری‌هایی مانند CNNها برای تشخیص تصویر، RNNها برای تحلیل سری‌های زمانی و پردازش زبان طبیعی (NLP)، و تکنیک‌های پیشرفته مانند یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق بیزین را کاوش می‌کند.

فهرست مفصل مطالب (از صفحات xi تا vi در تصاویر) تضمین می‌دهد که خوانندگان می‌توانند به‌راحتی به موضوعات مورد علاقه خود دسترسی یابند، چه تسلط بر یادگیری ماشینی کلاسیک و چه غوطه‌ور شدن در لبه‌های نوآورانه یادگیری عمیق.

چه کسانی باید کتاب Hands-On Machine Learning را بخوانند؟

یادگیری ماشینی عملی برای موارد زیر طراحی شده است:

• مبتدیان با تجربه برنامه‌نویسی: اگر با پایتون آشنا هستید و می‌خواهید وارد حوزه یادگیری ماشینی شوید، این کتاب معرفی ملایمی اما کاملی ارائه می‌دهد.
• تمرین‌کنندگان میانی: کسانی که اندکی دانش ML دارند می‌توانند با تکنیک‌های پیشرفته و تمرین‌های عملی، درک و مهارت‌های خود را عمیق‌تر کنند.
• حرفه‌ای‌های حوزه فناوری: دانشمندان داده، مهندسان و توسعه‌دهندگانی در صنایعی مانند مالی، سلامت و بازاریابی می‌توانند از این کتاب برای پیاده‌سازی یادگیری ماشینی در پروژه‌های واقعی، مانند تقسیم‌بندی مشتریان یا تشخیص تقلب، بهره ببرند.

تمرین‌ها و منابع گیتهاب این کتاب را برای مطالعه خودآموز یا استفاده در کلاس درس ایده‌آل می‌کنند، در حالی که گستردگی آن تضمین می‌دهد به‌عنوان یک مرجع بلندمدت خدمت کند.

نظرات خوانندگان کتاب Hands-On Machine Learning چیست؟

با امتیاز ۴.۸ از ۵ ستاره از ۳۲۹۲ نظر، این کتاب تحسین گسترده‌ای کسب کرده است. در اینجا برخی از برجسته‌ترین نظرات مشتریان آورده شده است:

• استفانو والنته (آلمان، ۲۰۲۳): پوشش جامع اما قابل‌دسترسی کتاب را ستود و تعادل آن میان نظریه و عمل، به‌ویژه با پانداس و آموزش شبکه‌های عصبی، را تحسین کرد.
• تریگوی ادوالد (آلمان، ۲۰۲۰): آن را «عالی» توصیف کرد و از مثال‌های کد شفاف، منابع گیتهاب و توضیحات شهودی قدردانی کرد و آن را در میان پنج کتاب فنی برتر خود قرار داد.
• آماکون بای (آلمان، ۲۰۲۱): آن را «بلیط ورود به دنیای هوش مصنوعی» نامید و به عمق، نوت‌بوک‌های جوتیر گیتهاب و کاربردهای عملی مانند موسیقی تولیدشده توسط RNNها اشاره کرد.
• H.P.J.M. (انگلستان، ۲۰۲۳): آن را یک «استاندارد طلایی» برای کتاب‌های فنی دانست و تعادل آن میان نظریه و عمل، تمرین‌های چالش‌برانگیز و نگارش جذاب را ستود.

این نظرات، ارزش کتاب را به‌عنوان ابزار آموزشی و مرجع عملی تأکید می‌کنند و آن را برای مخاطبان جهانی از یادگیرندگان تا حرفه‌ای‌ها جذاب می‌سازند.

انقلاب یادگیری ماشینی

ژرون کتاب را با روایتی جذاب درباره «سونامی یادگیری ماشینی» آغاز می‌کند و به مقاله سال ۲۰۰۶ جفری هینتون درباره شبکه‌های عصبی عمیق برای تشخیص ارقام دست‌نویس اشاره می‌کند. این پیشرفت، علاقه به یادگیری عمیق را احیا کرد و منجر به تسلط آن در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر و گفتار، سیستم‌های خودران و موارد بیشتر شد. این کتاب خوانندگان را برای پیوستن به این انقلاب آماده می‌کند و ابزارهایی برای ساخت سیستم‌های هوشمندی ارائه می‌دهد که از داده‌ها بیاموزند—چه برای پروژه‌های شخصی مانند رباتی که چهره‌ها را تشخیص می‌دهد و چه برای کاربردهای تجاری مانند پیش‌بینی درآمد سال آینده.

چطوری شروع کنیم؟

برای بهره‌مندی حداکثری از محتوای کتاب «یادگیری ماشینی عملی با Scikit-Learn، Keras و TensorFlow»، مخاطبان باید پیش‌نیازهای زیر را مد نظر قرار دهند:

• آشنایی با پایتون و کتابخانه‌های علمی: لازم است خوانندگان با زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌هایی نظیر NumPy، Pandas و Matplotlib آشنایی داشته باشند.
• در صورت نیاز، مؤلف در نوت‌بوک‌های Jupyter، آموزش‌های تکمیلی را ارائه می‌دهد.
• دسترسی به مخزن GitHub کتاب (https://github.com/ageron/handson-ml2) برای دسترسی به مثال‌های کد و تمرین‌های عملی ضروری است.
• به منظور دستیابی به درک شهودی از مفاهیم یادگیری ماشینی، خوانندگان باید رویکرد یادگیری عملی و دست‌اول را دنبال کرده و با مثال‌های ارائه‌شده به طور فعال آزمایش کنند.

با رعایت این موارد، مخاطبان می‌توانند از محتوای کتاب به نحو مؤثری بهره‌مند شده و مهارت‌های عملی خود را در زمینه یادگیری ماشینی ارتقا دهند.

چرا اوریلی را انتخاب کنیم؟

انتشارات اوریلی، ناشر این کتاب، بیش از ۴۰ سال است که نامی معتبر در آموزش فنی است. با مأموریت اشتراک‌گذاری دانش نوآوران، اهداف اوریلی با هدف ژرون برای توانمندسازی خوانندگان برای تسلط بر فناوری‌های پیشرفته هم‌راستا است. این کتاب نمونه‌ای از تعهد اوریلی به منابع عملی و باکیفیت است که نوآوری صنعت را پیش می‌برند.