دانلود کتاب Databricks ML in Action: Learn how Databricks supports the entire ML lifecycle end to end from data ingestion to the model

کتاب "Databricks ML in Action: Learn how Databricks supports the entire ML lifecycle end to end from data ingestion to the model" که توسط نویسندگان برجسته Hayley Horn، Anastasia Prokaieva، Amanda Baker و Stephanie Rivera نوشته شده است، یک منبع جامع و کاربردی برای افرادی است که به دنبال درک عمیق‌تری از چرخه زندگی یادگیری ماشین (ML) در پلتفرم Databricks هستند. این کتاب در سال ۲۰۲۴ توسط ناشر معتبر Packt Publishing منتشر شده و به بررسی تمامی مراحل از ورود داده‌ها تا مدل‌سازی می‌پردازد.

در این کتاب، نویسندگان با استفاده از تجربیات خود در زمینه یادگیری ماشین و داده‌کاوی، به خوانندگان کمک می‌کنند تا با ابزارها و تکنیک‌های مختلفی که Databricks ارائه می‌دهد، آشنا شوند. این کتاب به‌ویژه برای مهندسان داده، دانشمندان داده و تحلیلگران مناسب است که می‌خواهند از قابلیت‌های قدرتمند Databricks برای بهینه‌سازی فرآیندهای یادگیری ماشین خود بهره‌برداری کنند.

کتاب "Databricks ML in Action" به صورت گام به گام به تشریح مراحل مختلف چرخه زندگی یادگیری ماشین می‌پردازد. از جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها گرفته تا آموزش مدل‌ها و ارزیابی عملکرد آن‌ها، هر بخش به‌طور دقیق و با مثال‌های عملی توضیح داده شده است. این رویکرد عملی به خوانندگان این امکان را می‌دهد که به راحتی مفاهیم را درک کرده و آن‌ها را در پروژه‌های واقعی خود پیاده‌سازی کنند.

علاوه بر این، کتاب به بررسی چالش‌های رایج در یادگیری ماشین و راه‌حل‌های پیشنهادی برای غلبه بر آن‌ها می‌پردازد. نویسندگان با ارائه نکات و ترفندهای مفید، به خوانندگان کمک می‌کنند تا از اشتباهات رایج پرهیز کنند و بهترین شیوه‌ها را در پروژه‌های خود به کار ببرند.

در نهایت، "Databricks ML in Action" نه تنها یک منبع آموزشی ارزشمند است، بلکه به عنوان یک مرجع عملی برای هر کسی که به دنبال تسلط بر یادگیری ماشین در پلتفرم Databricks است، عمل می‌کند. با توجه به محتوای غنی و ساختار منظم کتاب، خوانندگان می‌توانند به راحتی از آن بهره‌برداری کرده و مهارت‌های خود را در زمینه یادگیری ماشین ارتقا دهند.

دانلود کتاب Databricks ML in Action: Learn how Databricks supports the entire ML lifecycle end to end from data ingestion to the model را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.