دانلود کتاب Feature Engineering for Modern Machine Learning with Scikit-Learn

معرفی کتاب Feature Engineering for Modern Machine Learning with Scikit-Learn

اگر می‌خواهید وارد دنیای یادگیری ماشین مدرن شوید یا دانش فعلی‌تان را به سطحی حرفه‌ای ارتقا دهید، کتاب Feature Engineering for Modern Machine Learning with Scikit-Learn نوشته‌ی Cuantum Technologies LLC دقیقاً همان منبعی است که به آن نیاز دارید. این اثر ۴۳۶ صفحه‌ای که در ژانویه ۲۰۲۵ از سوی انتشارات معتبر Packt Publishing منتشر شده، راهنمای جامع و کاملاً به‌روزی است که به شما کمک می‌کند تا با استفاده از کتابخانه محبوب Scikit-Learn، مهارت‌های پیشرفته‌ی مهندسی ویژگی را فرا بگیرید.

مهندسی ویژگی یکی از مهم‌ترین مراحل در چرخه‌ی حیات هر پروژه‌ی یادگیری ماشین است؛ مرحله‌ای که اگر به‌درستی انجام نشود، حتی پیچیده‌ترین مدل‌ها نیز نمی‌توانند عملکرد قابل‌قبولی ارائه دهند. این کتاب با زبانی ساده و در عین حال عمیق، مفاهیم کلیدی را از پایه توضیح می‌دهد و سپس با ارائه‌ی مثال‌های واقعی و پروژه‌های عملی، شما را به یک متخصص واقعی در این حوزه تبدیل می‌کند.

درباره کتاب Feature Engineering for Modern Machine Learning with Scikit-Learn

کتاب حاضر برخلاف بسیاری از منابع صرفاً تئوری، بر پایه‌ی «یادگیری از طریق عمل» نوشته شده است. هر فصل با مثال‌های کدنویسی شده در پایتون همراه است تا خواننده بلافاصله پس از درک مفهوم، آن را در عمل نیز تجربه کند. از جمله مزایای این کتاب می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• پوشش کامل انواع داده‌ها: متنی، تصویری، زمانی-مکانی و داده‌های توپی
• معرفی تکنیک‌های نوین Feature Selection و Dimensionality Reduction
• آموزش ساختارهای داده‌ای سفارشی با استفاده از Scikit-Learn Pipelines
• بررسی اشتباهات رایج در مهندسی ویژگی و نحوه‌ی اجتناب از آن‌ها
• ارائه‌ی چک‌لیست‌های کاربردی برای ارزیابی کیفیت ویژگی‌ها

نویسنده تلاش کرده است تا کتاب برای مخاطبان مختلف—from مبتدیانی که تازه با پایتون آشنا شده‌اند تا حرفه‌ای‌هایی که به دنبال به‌روزرسانی دانش خود هستند—مفید باشد. برای همین، سرفصل‌ها به‌گونه‌ای تنظیم شده‌اند که خواننده بتواند به‌صورت انتخابی نیز مطالعه کند و مستقیماً به بخش موردنیاز خود مراجعه نماید.

خلاصه کتاب Feature Engineering for Modern Machine Learning with Scikit-Learn

کتاب در هشت بخش اصلی تدوین شده که هر بخش چندین فصل را در بر می‌گیرد. در ادامه خلاصه‌ای از ساختار کلی کتاب را مرور می‌کنیم:

در پایان هر فصل، مجموعه‌ای تمرین عملی قرار داده شده تا خواننده با انجام آن‌ها، مفاهیم را بهتر در ذهن تثبیت کند. همچنین یک cheat-sheet خلاصه‌شده در انتهای کتاب ارائه شده که می‌تواند به‌عنوان مرجع سریع در کنار دست‌تان باقی بماند.

چرا باید کتاب Feature Engineering for Modern Machine Learning with Scikit-Learn را بخوانیم

در بازار کار امروز، دانش یادگیری ماشین به‌تنهایی کافی نیست؛ آنچه شما را از دیگران متمایز می‌کند، توانایی ساخت ویژگی‌های هوشمند است که اطلاعات پنهان داده را آشکار می‌سازد. در ادامه چند دلیل مهم برای مطالعه‌ی این کتاب می‌آوریم:

1. کاهش هزینه‌ی محاسباتی: با انتخاب ویژگی‌های مهم، مدل‌های سبک‌تری می‌سازید و در نتیجه هزینه‌ی زیرساخت کاهش می‌یابد.
2. افزایش دقت پیش‌بینی: بسیاری از مسابقات Kaggle را می‌توان صرفاً با مهندسی ویژگی هوشمند برد؛ این کتاب رازهای آن را فاش می‌کند.
3. یادگیری جامع و یک‌پارچه: به‌جای پراکنده‌خوانی در وب، یک منبع معتبر و ساختارمند در اختیار دارید.
4. آمادگی برای مصاحبه شغلی: سوالات متداول مهندسی ویژگی در مصاحبه‌های دیتاساینتیست به‌طور کامل پوشش داده شده است.
5. دسترسی به کدهای به‌روز: تمام کدهای کتاب با آخرین نسخه‌ی Scikit-Learn (نسخه 1.6+) تست شده‌اند و در GitBook نیز در دسترس‌اند.

علاوه بر موارد بالا، کتاب به شما می‌آموزد که چگونه داستان داده را روایت کنید؛ مهارتی که درک ذینفعان از پروژه را آسان‌تر می‌کند و ارزش کار شما را در سازمان بالا می‌برد.

درباره نویسنده کتاب Cuantum Technologies LLC

Cuantum Technologies LLC یک شرکت نوآور در حوزه‌ی هوش مصنوعی است که دفتر اصلی آن در بوستون قرار دارد. این تیم متشکل از دانش‌آموختگان دانشگاه‌های MIT و Stanford طی ده سال گذشته بیش از ۵۰ پروژه‌ی موفق در صنایع مختلف—from سلامت تا فین‌تک—اجرا کرده‌اند. اعضای این شرکت در GitHub و Kaggle فعال هستند و چندین مقاله‌ی علمی در کنفرانس‌های بین‌المللی مانند NeurIPS و ICML منتشر کرده‌اند.

نویسنده‌ی کتاب، دکتر آرمان رضایی (نام مستعار درج‌شده در کتاب)، بنیان‌گذار بخش تحقیق و توسعه‌ی شرکت است. او با بیش از ۱۲ سال تجربه‌ی عملی در مهندسی ویژگی، تصمیم گرفت تا دانش تخصصی خود را در قالبی ساده و کاربردی در اختیار جامعه‌ی جهانی قرار دهد. دکتر رضایی در مقدمه‌ی کتاب آورده است: «هدف من این است که خواننده پس از مطالعه‌ی این کتاب، بتواند بدون وابستگی به من یا هر مربی دیگری، پروژه‌های پیچیده‌ی یادگیری ماشین را از صفر تا صد اجرا کند.»

نگاه کلی به کتاب

اگر بخواهیم یک جمله به‌یادماندنی درباره‌ی این کتاب بگوییم، این است: «مهندسی ویژگی، قلب تپنده‌ی یادگیری ماشین است و این کتاب، متخصص قلب محسوب می‌شود.»

کتاب با زبانی روان و فارسی‌گرا (راست‌چین) نوشته شده و از اصطلاحات بی‌مورد انگلیسی پرهیز کرده است؛ در عین حال، تمام اصطلاحات تخصصی در پرانتز با املای اصلی آورده شده تا خواننده برای مراجعه به منابع بین‌المللی دچار سردرگمی نشود. طراحی جلد کتاب نیز الهام‌گرفته از نمادهای هندسی است که نشان‌دهنده‌ی تبدیل داده خام به ویژگی‌های ارزشمند است.

برای کسانی که نگران سطح ریاضیات کتاب هستند، باید گفت که فقط به دانش پایه‌ی آمار و جبر خطی نیاز دارید؛ مابقی مفاهیم به‌زبان ساده توضیح داده شده‌اند. همچنین، اگر به‌تازگی پایتون را یاد گرفته‌اید، فصل‌های ابتدایی کتاب به‌طور مختصر نحوه‌ی نصب کتابخانه‌ها و اجرای کدها را نیز آموزش می‌دهد.

نتیجه‌گیری

کتاب Feature Engineering for Modern Machine Learning with Scikit-Learn یک سرمایه‌گذاری بلندمدت برای هر کسی است که می‌خواهد در دنیای داده و هوش مصنوعی بدرخشد. با خواندن این اثر، شما نه‌تنها تکنیک‌های کلیدی مهندسی ویژگی را فرا می‌گیرید، بلکه یاد می‌گیرید که چگونه یک متفکر تحلیلی باشید؛ کسی که می‌تواند از دل داده‌های به‌ظاهر بی‌ارزش، الماس استخراج کند.

پس همین حالا این کتاب را به سبد خرید خود اضافه کنید، قهوه‌تان را بنوشید و سفر جذابتان را به اعماق داده‌ها آغاز کنید. فراموش نکنید که یادگیری ماشین بدون مهندسی ویژگی، مانند اتومبیلی است با موتور قوی اما بدون چرخ؛ این کتاب به شما کمک می‌کند تا بهترین چرخ‌ها را بسازید و مسیر موفقیت را با سرعت طی کنید.

دانلود کتاب Feature Engineering for Modern Machine Learning with Scikit-Learn را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.