دانلود کتاب Machine Learning for Tabular Data

معرفی کتاب Machine Learning for Tabular Data

در دنیای رو به رشد علم داده و هوش مصنوعی، یادگیری ماشین به عنوان یکی از قدرتمندترین ابزارها برای استخراج بینش از داده‌ها و پیش‌بینی الگوهای آینده مطرح شده است. در میان انواع مختلف داده‌ها، داده‌های جدولی (Tabular Data) به دلیل فراوانی و کاربرد گسترده در حوزه‌های مختلف، از اهمیت ویژه‌ای برخوردارند. از پایگاه‌های داده سازمانی و صفحات گسترده گرفته تا لاگ‌های سیستم و نتایج نظرسنجی‌ها، داده‌های جدولی در تار و پود فعالیت‌های تجاری و تحقیقاتی ما تنیده شده‌اند. کتاب Machine Learning for Tabular Data، اثری جامع و کاربردی از Luca Massaron و Mark Ryan که توسط انتشارات معتبر Manning Publications در فوریه ۲۰۲۵ منتشر خواهد شد، به طور تخصصی به این حوزه پرداخته و راهنمای جامعی برای متخصصان علم داده، مهندسان، و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. این کتاب با ارائه مفاهیم کلیدی، الگوریتم‌های پیشرفته و تکنیک‌های عملی، به خوانندگان کمک می‌کند تا با چالش‌های منحصر به فرد کار با داده‌های جدولی مقابله کرده و از پتانسیل کامل آن‌ها بهره‌برداری کنند.

درباره کتاب Machine Learning for Tabular Data

کتاب Machine Learning for Tabular Data با هدف پوشش دادن شکاف موجود در منابع آموزشی یادگیری ماشین که اغلب بر روی داده‌های غیرجدولی تمرکز دارند، طراحی شده است. این اثر ۵۰۴ صفحه‌ای، گامی مهم در جهت درک عمیق‌تر و کاربردی‌تر یادگیری ماشین برای داده‌هایی است که در قالب سطرها و ستون‌ها سازماندهی شده‌اند. نویسندگان، Luca Massaron و Mark Ryan، با دانش و تجربه‌ی عمیق خود، مفاهیم نظری را با مثال‌های عملی و کاربردی در هم آمیخته‌اند تا خوانندگان را در مسیر یادگیری هدایت کنند. این کتاب به بررسی طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از مدل‌های کلاسیک مانند درخت‌های تصمیم و رگرسیون لجستیک گرفته تا روش‌های پیچیده‌تر مانند شبکه‌های عصبی و مدل‌های مبتنی بر آنسامبل، می‌پردازد و نحوه پیاده‌سازی و بهینه‌سازی آن‌ها برای داده‌های جدولی را شرح می‌دهد.

تمرکز اصلی کتاب بر جنبه‌های عملی یادگیری ماشین برای داده‌های جدولی است. این بدان معناست که خوانندگان نه تنها با تئوری الگوریتم‌ها آشنا می‌شوند، بلکه یاد می‌گیرند چگونه این الگوریتم‌ها را در سناریوهای واقعی به کار گیرند، با چالش‌های رایج مانند داده‌های نامتعادل، مقیاس‌بندی ویژگی‌ها، و انتخاب مدل درست روبرو شوند و راه‌حل‌های موثری برای آن‌ها بیابند. کتاب همچنین به موضوعاتی مانند مهندسی ویژگی (Feature Engineering)، ارزیابی مدل، و تفسیر نتایج می‌پردازد که همگی برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین کارآمد و قابل اعتماد ضروری هستند.

خلاصه کتاب Machine Learning for Tabular Data

کتاب Machine Learning for Tabular Data خوانندگان را گام به گام در فرآیند یادگیری ماشین برای داده‌های جدولی همراهی می‌کند. این سفر با معرفی مبانی داده‌های جدولی و چالش‌های مرتبط با آن‌ها آغاز می‌شود. سپس، به سراغ الگوریتم‌های پایه‌ای و مهمی می‌رود که اساس بسیاری از کاربردهای یادگیری ماشین را تشکیل می‌دهند. نویسندگان با زبانی شیوا و مثال‌های روشن، توضیح می‌دهند که چگونه این الگوریتم‌ها کار می‌کنند و چگونه می‌توان آن‌ها را برای حل مسائل عملی به کار گرفت.

بخش‌های بعدی کتاب به الگوریتم‌های پیشرفته‌تر و تکنیک‌های نوین می‌پردازند. موضوعاتی مانند مدل‌های مبتنی بر درخت (مانند Random Forests و Gradient Boosting)، مدل‌های خطی، و شبکه‌های عصبی به طور مفصل مورد بررسی قرار می‌گیرند. اهمیت مهندسی ویژگی، که اغلب کلید موفقیت در پروژه‌های یادگیری ماشین است، به طور ویژه مورد تأکید قرار گرفته و تکنیک‌های متنوعی برای خلق ویژگی‌های مفید و اطلاعاتی ارائه می‌شود. همچنین، خوانندگان با روش‌های صحیح ارزیابی مدل، درک معیارهای عملکرد، و انتخاب مدل مناسب برای وظایف خاص خود آشنا می‌شوند. کتاب به طور کامل به مبحث اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و اهمیت آن در جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) می‌پردازد.

یکی از نقاط قوت این کتاب، تمرکز آن بر تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability) است. در بسیاری از موارد، درک دلیل پیش‌بینی‌های یک مدل به اندازه خود پیش‌بینی‌ها اهمیت دارد، به خصوص در صنایع حساس. کتاب روش‌هایی را برای درک عملکرد مدل‌ها و شناسایی عواملی که بر پیش‌بینی‌ها تأثیر می‌گذارند، ارائه می‌دهد.

نکات کلیدی که در خلاصه کتاب پوشش داده می‌شوند:

• مبانی و پیش‌پردازش داده‌های جدولی
• الگوریتم‌های کلاسیک و پیشرفته یادگیری ماشین
• تکنیک‌های مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
• روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
• پردازش داده‌های نامتعادل و داده‌های از دست رفته
• تفسیرپذیری مدل و درک نتایج
• کاربردها و مثال‌های عملی در حوزه‌های مختلف

با مطالعه این کتاب، خوانندگان قادر خواهند بود تا پروژه‌های یادگیری ماشین خود را با اطمینان بیشتری آغاز کرده و مدل‌هایی بسازند که هم دقیق و هم قابل اعتماد باشند.

چرا باید کتاب Machine Learning for Tabular Data را بخوانیم

در عصر حاضر، داده‌ها قلب تپنده هر سازمان و تحولی هستند و داده‌های جدولی، که روزانه با حجم انبوهی از آن‌ها سروکار داریم، گنجینه‌ای از اطلاعات نهفته را در خود جای داده‌اند. کتاب Machine Learning for Tabular Data پاسخی جامع به این نیاز مبرم است. دلایل متعددی وجود دارد که خواندن این کتاب را برای هر کسی که به دنبال تسلط بر علم داده و یادگیری ماشین است، ضروری می‌سازد:

• فراگیری داده‌های جدولی: در دنیای واقعی، بخش عظیمی از داده‌ها به صورت جدولی وجود دارند. درک نحوه کار با این نوع داده‌ها برای هر متخصص علم داده، تحلیلگر کسب‌وکار، یا مهندس نرم‌افزاری حیاتی است. این کتاب به طور خاص به این حوزه پرداخته و ابزارها و تکنیک‌های لازم را در اختیار شما قرار می‌دهد.
• رویکرد عملی و کاربردی: این کتاب صرفاً به تئوری اکتفا نمی‌کند. نویسندگان با ارائه مثال‌های واقعی و کدهای کاربردی (احتمالاً با استفاده از زبان‌هایی مانند Python و کتابخانه‌های مرتبط مانند scikit-learn, pandas, و numpy)، به شما نشان می‌دهند که چگونه مفاهیم را به کار گیرید. این رویکرد عملی، یادگیری را عمیق‌تر و کاربردی‌تر می‌کند.
• پوشش جامع الگوریتم‌ها: از الگوریتم‌های پایه‌ای تا پیشرفته‌ترین مدل‌ها، کتاب طیف وسیعی از روش‌های یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد. این به شما امکان می‌دهد تا با توجه به نوع مسئله و داده‌هایتان، مناسب‌ترین الگوریتم را انتخاب و پیاده‌سازی کنید.
• پرداختن به چالش‌های واقعی: داده‌های دنیای واقعی اغلب کثیف، نامتعادل، و دارای مقادیر از دست رفته هستند. کتاب به طور مؤثری به این چالش‌ها پرداخته و راهکارهای عملی برای مقابله با آن‌ها ارائه می‌دهد.
• اهمیت مهندسی ویژگی: موفقیت در پروژه‌های یادگیری ماشین اغلب به کیفیت ویژگی‌های ورودی بستگی دارد. این کتاب اهمیت حیاتی مهندسی ویژگی را برجسته کرده و تکنیک‌های ارزشمندی برای استخراج اطلاعات مفید از داده‌های خام ارائه می‌دهد.
• تفسیرپذیری مدل: درک اینکه چرا یک مدل پیش‌بینی خاصی را انجام می‌دهد، در بسیاری از حوزه‌ها، از جمله امور مالی، پزشکی، و حقوق، بسیار مهم است. این کتاب به شما کمک می‌کند تا مدل‌های خود را بهتر درک کرده و نتایج قابل اعتماد‌تری را ارائه دهید.
• ارتقاء مهارت‌های فردی: با مطالعه این کتاب، شما نه تنها دانش نظری خود را افزایش می‌دهید، بلکه مهارت‌های عملی خود را نیز در استفاده از ابزارها و تکنیک‌های روز یادگیری ماشین تقویت می‌کنید. این امر می‌تواند مسیر شغلی شما را متحول کند.
• مرجع جامع: با توجه به حجم ۵۰۴ صفحه‌ای کتاب، انتظار می‌رود که این اثر به عنوان یک مرجع جامع و کامل برای کار با داده‌های جدولی در یادگیری ماشین عمل کند و در طولانی مدت، همراه شما در پروژه‌های مختلف باشد.

در نهایت، اگر هدف شما استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌های جدولی، ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده دقیق، و جلوتر ماندن از رقبا در دنیای مبتنی بر داده است، این کتاب یک سرمایه‌گذاری ارزشمند خواهد بود.

درباره نویسنده کتاب Luca Massaron, Mark Ryan

Luca Massaron و Mark Ryan، نویسندگان برجسته کتاب Machine Learning for Tabular Data، هر دو از متخصصان شناخته شده در حوزه علم داده و هوش مصنوعی هستند. ترکیب دانش و تجربه این دو نویسنده، تضمین‌کننده کیفیتی بالا و عمق محتوای کتاب است.

Luca Massaron، که در زمینه یادگیری ماشین، علم داده، و پردازش زبان طبیعی تخصص دارد، سابقه‌ای طولانی در اجرای پروژه‌های پیچیده و ارائه راهکارهای نوآورانه در این حوزه‌ها دارد. او اغلب در نقش مشاور یا رهبر تیم‌های علم داده فعالیت کرده و توانایی بالایی در ترجمه مفاهیم فنی به راه‌حل‌های عملی برای کسب‌وکارها دارد. دانش عمیق او در مورد الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تجربه‌اش در کار با انواع مختلف داده‌ها، او را به یک منبع ارزشمند برای این کتاب تبدیل کرده است. تمرکز او بر کاربردی کردن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در دنیای واقعی، در سراسر کتاب مشهود است.

Mark Ryan نیز از متخصصان برجسته در حوزه یادگیری ماشین و آموزش است. او سال‌ها در دانشگاه‌ها و موسسات تحقیقاتی فعالیت کرده و تجربه‌ی گسترده‌ای در تدریس و انتقال دانش به دانشجویان و علاقه‌مندان دارد. رویکرد آموزشی او معمولاً بر سادگی، وضوح، و تمرکز بر درک مفاهیم پایه‌ای استوار است، که این امر به گنجاندن توضیحات قابل فهم و ساختارمند در کتاب کمک شایانی می‌کند. او همچنین دارای تجربه‌ی عملی در پروژه‌های علم داده بوده و با چالش‌های عملی کار با داده‌ها آشنایی کامل دارد.

همکاری این دو متخصص، اطمینان می‌دهد که کتاب Machine Learning for Tabular Data هم از نظر عمق فنی و هم از نظر وضوح آموزشی در سطح بالایی قرار دارد. خوانندگان می‌توانند انتظار داشته باشند که از تجربیات عملی و دانش نظری این نویسندگان در قالب یک راهنمای جامع و کاربردی بهره‌مند شوند.

نگاه کلی به کتاب

کتاب Machine Learning for Tabular Data، یک راهنمای جامع و عملی است که برای طیف وسیعی از مخاطبان، از دانشجویان علوم کامپیوتر و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین گرفته تا دانشمندان داده حرفه‌ای و مهندسان نرم‌افزار، طراحی شده است. با توجه به حجم ۵۰۴ صفحه‌ای کتاب و انتشار توسط انتشارات Manning Publications، انتظار می‌رود که این اثر پوشش کاملی از مباحث مرتبط با یادگیری ماشین بر روی داده‌های جدولی ارائه دهد.

ساختار کلی کتاب احتمالاً به شرح زیر خواهد بود:

این کتاب با ترکیب مفاهیم نظری، کدنویسی عملی، و تحلیل نتایج، یک منبع جامع و کاربردی برای هر کسی است که می‌خواهد در زمینه یادگیری ماشین برای داده‌های جدولی مهارت کسب کند.

نتیجه گیری

کتاب Machine Learning for Tabular Data، اثر Luca Massaron و Mark Ryan، با انتشار در فوریه ۲۰۲۵ توسط Manning Publications، نویدبخش یک منبع کلیدی و بسیار ارزشمند برای جامعه علم داده و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی است. با توجه به اهمیت روزافزون داده‌های جدولی در دنیای واقعی و نیاز به ابزارها و تکنیک‌های تخصصی برای استخراج بینش از آن‌ها، این کتاب با پوشش جامع مفاهیم، الگوریتم‌ها، و تکنیک‌های عملی، پاسخگوی نیازهای طیف وسیعی از مخاطبان خواهد بود.

این اثر ۵۰۴ صفحه‌ای، با تمرکز بر جنبه‌های کاربردی، به خوانندگان کمک می‌کند تا بتوانند مدل‌های یادگیری ماشین مؤثر و قابل اعتمادی را برای داده‌های جدولی طراحی، پیاده‌سازی، و ارزیابی کنند. از مبانی پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی گرفته تا الگوریتم‌های پیشرفته و تفسیرپذیری مدل، همه جنبه‌های حیاتی این حوزه مورد بررسی قرار گرفته‌اند. ترکیب دانش نظری قوی و تجربه عملی نویسندگان، اطمینان می‌دهد که کتاب هم آموزنده و هم الهام‌بخش خواهد بود.

در نهایت، Machine Learning for Tabular Data را می‌توان یک راهنمای ضروری برای هر کسی دانست که به دنبال ارتقاء مهارت‌های خود در حوزه یادگیری ماشین و تسلط بر یکی از رایج‌ترین انواع داده‌ها است. این کتاب نه تنها دانش شما را افزایش می‌دهد، بلکه ابزارهای لازم برای حل مسائل واقعی و ایجاد ارزش از داده‌ها را نیز در اختیار شما قرار می‌دهد.

دانلود کتاب Machine Learning for Tabular Data را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.