فرادرس۱۵ کتاب یادگیری ماشین که باید بخوانید – بهترین عناوین ۲۰۲۴
امروزه یادگیری ماشین بیش از پیش با زندگی ما انسان‌ها درآمیخته است. زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی و متمرکز بر توسعه الگوریتم‌هایی که بدون نیاز به برنامه‌نویسی و پیروی از دستورالعمل‌های از پیش تعریف شده توسط انسان، نحوه انجام فعالیت‌های مختلف را یاد می‌گیرند. از سیستم توصیه‌گر در پلتفرم اسپاتیفای گرفته تا فیلترهای اینستاگرام، یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ به بخشی از روزمرگی ما تبدیل شده است. استفاده مداوم از سیستم‌های مبتنی‌بر یادگیری ماشین، باعث شده تا میزان تقاضا برای متخصصان این حوزه افزایش یابد. در این مطلب از مجله فرادرس به معرفی ۱۵ کتاب یادگیری ماشین می‌پردازیم که برای مخاطبان در سطوح مختلف مفید بوده و شما را در ادامه مسیر حرفه‌ای خود یاری می‌کنند.
کتاب‌های معرفی شده در این مطلب، جزو بهترین عنواینی هستند که افراد مبتدی در این زمینه می‌توانند از آن‌ها بهره‌مند شوند. در این مطلب ابتدا پنج سطح کلی آموزش تعریف شده و سپس کتاب‌هایی را برای هر سطح پیشنهاد می‌دهیم.
معرفی ۱۵ کتاب یادگیری ماشین
مانند هر مبحث علمی دیگر، مهارت‌آموزی در یادگیری ماشین نیز از چندین مرحله تشکیل شده است و بر همین اساس، در این بخش هر کدام از ۱۵ کتاب را در یکی از پنج سطح زیر دسته‌بندی می‌کنیم:
- مبتدی
- مبتدی و آشنا با زبان برنامه‌نویسی پایتون
- مناسب توسعه‌دهندگان
- آشنایی بیشتر با اصول و مبانی یادگیری ماشین
- پیشرفته
در ادامه، ابتدا به معرفی کتاب‌هایی می‌پردازیم که برای افراد مبتدی در یادگیری ماشین مناسب هستند.
کتاب یادگیری ماشین برای مبتدی ها
اگر در زمینه یادگیری ماشین مبتدی هستید و می‌خواهید با مفاهیم اولیه آشنا شوید، کتاب «یادگیری ماشین برای مبتدی‌ها» (Machine Learning for Absolute Beginners) می‌تواند گزینه مناسبی برای شروع باشد. این کتاب مخصوص کسانی است که فاقد هرگونه تجربه کدنویسی یا پیش‌زمینه‌ای در ریاضیات هستند. همچنین زبان کتاب به انگلیسی روان بوده و درگیر اصطلاحات تخصصی نخواهید شد.
ویرایش سوم کتاب یادگیری ماشین برای مبتدی‌ها در سال ۲۰۲۱ منتشر و از چند فصل اضافه با آزمون، محتوای ویدئویی رایگان برای کدنویسی به زبان پایتون و تمرین‌های قابل دانلود تشکیل شده است. به‌طور خلاصه، با کتابی مواجه هستیم که شروع مسیر یادگیری را در زمینه یادگیری ماشین برای همگان ممکن می‌سازد.
- نویسنده(ها): «اولیور تئوبالد» (Oliver Theobald)
- ناشر: اسکترپلات (Scatterplot)
- تعداد صفحات: ۱۸۱
- سال چاپ: ۲۰۲۰
کتاب یادگیری ماشین در صد صفحه
در صورتی که نمی‌خواهید بیش از حد وارد جزییات پیاده‌سازی شوید، کتاب «یادگیری ماشین در صد صفحه» (The Hundred-page Machine Learning Book) به شما توصیه می‌شود. نویسنده این کتاب یعنی اندری بورکوف، به‌خوبی توانسته اصول اولیه موضوع پیچیده و گسترده‌ای مانند یادگیری ماشین را خلاصه‌سازی و به مخاطب ارائه کند.
پس از مطالعه این کتاب، اطلاعات خوبی درباره انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌دست آورده و می‌توانید مدل متناسب با مسئله خود را طراحی و پیاده‌سازی کنید.
- نویسنده(ها): «اندری بورکوف» (Andriy Burkov)
- ناشر: مستقل
- تعداد صفحات: ۱۶۰
- سال چاپ: ۱۳ ژانویه ۲۰۱۹ (۲۳ دی ۱۳۹۷)
در مطلب زیر از مجله فرادرس به‌طور کامل درباره انواع یادگیری ماشین توضیح داده‌ایم:
کتاب یادگیری ماشین به زبان آدمیزاد
کتاب «یادگیری ماشین به زبان آدمیزاد» (Machine Learning for Dummies) توسط دو دانشمند علم داده حرفه‌ای نگارش شده و مناسب افرادی است که دانش کدنویسی و پیش‌زمینه ریاضیاتی ندارند. در این کتاب، مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین به‌شیوه‌ای کاربردی و با ارائه مثال‌هایی از جمله تشخیص کلاهبرداری و تبلیغات مطرح شده‌اند. همچنین بخشی از این کتاب را توضیحات مختصری درباره رایج‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای مورد استفاده در یادگیری ماشین تشکیل داده است.
- نویسنده(ها): «جان پاول مولر» (John Paul Mueller) و «لوکا ماسارون» (Luca Massaron)
- ناشر: فور دامیز (For Dummies)
- تعداد صفحات: ۴۶۴
- سال چاپ: ۹ فوریه ۲۰۲۱ (۲۱ بهمن ۱۳۹۹)
در ادامه، دو مورد از کتاب‌هایی را معرفی می‌کنیم که جامعه مخاطب آن‌ها را افراد مبتدی و آشنا با زبان برنامه‌نویسی پایتون تشکیل می‌دهند.
کتاب مقدمه ای بر یادگیری ماشین با پایتون
اگر به زبان برنامه‌نویسی پایتون مسلط هستید و قصد تقویت مهارت خود را در یادگیری ماشین دارید، کتاب «مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با پایتون: راهنمایی برای دانشمندان علم داده» (Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists) گزینه مناسبی برای مطالعه است. از این کتاب به عنوان یکی از بهترین منابع برای یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون یاد می‌شود.
دانشمندان علم داده مطرح جهانی به نام‌های «آندرس سی. مولر» (Andreas C. Müller) و «سارا خیدو» (Sarah Guido) نویسندگانی هستند که وظیفه آموزش مفاهیم اولیه و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بر عهده گرفته‌اند. علاوه‌بر موضوعاتی که به آن‌ها اشاره شد، در این کتاب با جریان کار پروژه‌های یادگیری ماشین و گستره وسیعی از فرایندها مانند «پاک‌سازی داده» و «مهندسی ویژگی» آشنا می‌شوید. همه این مفاهیم با استفاده از کتابخانه Scikit-learn که نقش محبوب‌ترین ابزار یادگیری ماشین را در پایتون دارد پیاده‌سازی شده‌اند.
- نویسنده(ها): «آندرس سی. مولر» (Andreas C. Müller) و «سارا خیدو» (Sarah Guido)
- ناشر: اورایلی (O'Reilly)
- تعداد صفحات: ۳۹۸
- سال چاپ: ۲۰۱۶
در حالی که کتاب‌ها منابع ارزشمندی برای یادگیری مفاهیم اولیه هستند، آموزش‌های ویدئویی نیز نقش مهمی در تکمیل این فرایند ایفا می‌کنند. این آموزش‌ها می‌توانند مفاهیم پیچیده یادگیری ماشین را به شکلی بصری و تعاملی ارائه دهند که برای بسیاری مفید خواهد بود. به عنوان یکی از مهم‌ترین و همچنین کاربردی‌ترین ابزارها، زبان برنامه‌نویسی پایتون نقش کلیدی در یادگیری ماشین دارد. این زبان به دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری و کتابخانه‌های ارزشمندی مانند Pandas ،Numpy و Scikit-learn به انتخاب اول بسیاری از متخصصان یادگیری ماشین تبدیل شده است.
اگر شما نیز در گروه افرادی قرار دارید که مایل به یادگیری عملی و کاربردی یادگیری ماشین با پایتون هستند، مجموعه فیلم‌های آموزشی فرادرس به ترتیبی که در فهرست زیر قرار گرفته، گزینه بسیار مناسبی برای شروع هستند و دوره‌های متنوعی را از مقدماتی تا پیشرفته شامل می‌شوند:
- فیلم آموزش یادگیری ماشین و پیاده‌سازی در پایتون فرادرس – بخش یکم
- فیلم آموزش یادگیری ماشین و پیاده‌سازی در پایتون فرادرس – بخش دوم
- فیلم آموزش کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق فرادرس
کتاب یادگیری ماشین با سایکیت‌لِرن، کِراس و تنسورفلو
کتابی محبوب در بین توسعه‌دهندگانی که به زبان پایتون تسلط داشته و علاقه دارند تا دانش خود را در زمینه یادگیری ماشین به‌کار بگیرند. کتاب «یادگیری ماشین با سایکیت‌لِرن، کِراس و تنسورفلو: مفاهیم، ابزار ها و روش های ساخت سیستم های هوشمند» (Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems) مرجع بسیار خوبی برای به‌دست آوردن دید کلی از یادگیری ماشین و ارتقاء مهارت‌های خود در این زمینه است.
هر فصل از این کتاب به یکی از تکنیک‌های یادگیری ماشین اختصاص یافته و اطلاعات جامعی درباره نحوه شکل‌گیری، کارکرد و کاربرد آن ارائه شده است. با ذکر مثال‌های فراوان به زبان پایتون، این کتاب نه تنها یادگیری ماشین بلکه «یادگیری عمیق» را نیز پوشش داده و چگونگی استفاده از دو کتابخانه محبوب Keras و Tensorflow را در جهت توسعه مدل‌های یادگیری عمیق به شما آموزش می‌دهد.
- نویسنده(ها): «اورلین جرن» (Aurélien Géron)
- ناشر: اورایلی (O'Reilly)
- تعداد صفحات: ۸۶۱
- سال چاپ: ۲۰۲۲
همان‌طور که پیش‌تر نیز به آن اشاره شد، سطح سوم کتاب‌های یادگیری ماشین، مختص توسعه‌دهندگان است که در ادامه چند نمونه از آن‌ها را معرفی می‌کنیم.
کتاب یادگیری ماشین برای هکر ها
یادگیری ماشین موضوع پیچیده‌ایست که نیازمند درک عمیق از دانش کدنویسی و ریاضی است. اگر توسعه‌دهنده‌ای با تجربه هستید و می‌خواهید بدون درگیر شدن با جزییات تئوری و ریاضیاتی به اصول یادگیری ماشین مسلط شوید، کتاب «یادگیری ماشین برای هکرها» (Machine Learning for Hackers) به شما پیشنهاد می‌شود.
این کتاب با صرف‌نظر از مقدمات تئوری و از طریق پیاده‌سازی مسائل کاربردی همچون سیستم‌های توصیه‌گر و شناساگر ایمیل‌های اسپم، تجربه دست اولی از پروژه‌های یادگیری ماشین به شما ارائه می‌دهد. هر فصل به مسئله‌ای از یادگیری ماشین مانند طبقه‌بندی، پیش‌بینی و بهینه‌سازی تخصیص یافته و با بهره‌گیری از زبان برنامه‌نویسی R پیاده‌سازی شده است.
- نویسنده(ها): «درو کانوِی» (Drew Conway) و «جان وایت» (John White)
- ناشر: اورایلی (O'Reilly)
- تعداد صفحات: ۳۲۰
- سال چاپ: ۲۰۱۲
کتاب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کدنویسان
ممکن است توسعه‌دهنده نرم‌افزاری باشید که قصد دارد مسیر حرفه‌ای خود را تغییر داده و از هوش مصنوعی و به‌طور ویژه یادگیری ماشین در پروژه‌های خود استفاده کند. در این صورت می‌توانید کتاب «هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کدنویسان: راهنمایی برای توسعه‌دهندگان» (AI and Machine Learning for Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence) نوشته «لارنس مورونی» (Laurence Moroney) را به عنوان اولین قدم در این راه برگزینید.
رویکرد این کتاب مبتنی‌بر پیاده‌سازی بوده و در هر فصل با ارائه مثال‌هایی در زمینه بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و محاسبات ابری، سعی شده است تا ابعاد و کاربردهای مختلف یادگیری ماشین پوشش داده شوند.
- نویسنده(ها): «لارنس مورونی» (Laurence Moroney)
- ناشر: اورایلی (O'Reilly)
- تعداد صفحات: ۳۹۰
- سال چاپ: ۲۰۲۰
کتاب یادگیری ماشین در عمل
همانند دو کتاب معرفی شده قبل در این سطح، کتاب «یادگیری ماشین در عمل» (Machine Learning in Action) نیز شامل محتوای آموزشی بسیار خوبی برای متخصصانی در حوزه فناوری اطلاعات است که قصد دارند بر مبانی یادگیری ماشین مسلط شوند. در این کتاب از زبان آکادمیک فاصله گرفته شده و «پیتر هرینگتون» (Peter Harrington) مستقیم به سراغ تکنیک‌هایی رفته است که در پروژه‌های روزمره و حقیقی به کار شما می‌آیند.
بخش زیادی از کتاب را مثال‌هایی به زبان پایتون تشکیل می‌دهند که با بررسی دقیق آن‌ها درک بهتری از اجزا سازنده الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند پیش‌پردازش، تحلیل و مصورسازی داده به‌دست می‌آورید.
- نویسنده(ها): «پیتر هرینگتون» (Peter Harrington)
- ناشر: منینگ (Manning)
- تعداد صفحات: ۳۸۴
- سال چاپ: ۲۰۱۲
کتاب‌هایی که در ادامه این قسمت معرفی می‌شوند، مناسب افرادی هستند که می‌خواهند بیشتر و به‌طور عمیق با اصول و مبانی اولیه یادگیری ماشین آشنا شوند.
کتاب مبانی یادگیری ماشین برای پیش بینی مبتنی بر تحلیل داده
این کتاب مرجع، به‌ویژه مناسب کسانی است که پیش‌زمینه آماری دارند. ویراش دوم کتاب «مبانی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی مبتنی‌بر تحلیل داده: الگوریتم‌ها، مثال‌های کاربردی و مطالعات پژوهشی» (Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies) مقدمه‌ای جامع از رویکردهای قابل اتخاذ در یادگیری ماشین را به دو شکل تئوری و عملی پوشش می‌دهد.
برای فهم بهتر، توضیحات فنی و ریاضیاتی با مثال‌هایی از کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در پروژه‌های حقیقی همراه شده‌اند. مثال‌هایی از جمله پیش‌بینی قیمت، سنجش ریسک، دسته‌بندی مستندات و پیش‌بینی رفتار مشتری. همچنین ویرایش دوم این کتاب چند فصل جدید را در رابطه با تکنیک‌های یادگیری عمیق همچون یادگیری نظارت نشده و یادگیری تقویتی شامل می‌شود.
- نویسنده(ها): «ایفا دارسی» (Aoife D'Arcy)، «برایان مک نِمی» (Brian Mac Namee) و «جان دی. کلهِر» (John D. Kelleher)
- ناشر: ام‌آی‌تی (The MIT Press)
- تعداد صفحات: ۶۲۴
- سال چاپ: ۲۴ جولای ۲۰۱۵ (۲ مرداد ۱۳۹۴)
کتاب داده کاوی: ابزار و روش های کاربردی یادگیری ماشین
کتاب «داده کاوی: ابزار و روش‌های کاربردی یادگیری ماشین» (Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques) به شیوه‌ای جامع و همراه با توصیه‌های کاربردی درباره نحوه اعمال تکنیک‌های مختلف بر مسائل حقیقی، به شرح مفاهیم اولیه یادگیری ماشین پرداخته است. برای یادگیری بیشتر درباره داده کاوی، می‌توانید فیلم آموزشی مقدمه‌ای بر داده کاوی فرادرس را که در ادامه آورده شده است مشاهده کنید:
ویرایش چهارم این کتاب شامل فصل‌های جدیدی است که به تازه‌ترین تحولات، روش‌های احتمالاتی و یادگیری عمیق اختصاص یافته‌اند. همچنین قابل ذکر است که نویسنده کتاب مالک نرم‌افزاری با عنوان WEKA است. مجموعه‌ای کامل از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پروژه‌های داده کاوی که به شیوه‌ای تعاملی در اختیار کاربران قرار می‌گیرد.
- نویسنده(ها): «ایان اچ. ویتن» (Ian H. Witten)، «آیب فرانک» (Eibe Frank)، «مارک اِ. هال» (Mark A. Hall) و «کریستوفر جی. پَل» (Christopher J. Pal)
- ناشر: مورگان کافمن (Morgan Kaufmann)
- تعداد صفحات: ۶۵۴
- سال چاپ: ۱ دسامبر ۲۰۱۶ (۱۱ آذر ۱۳۹۵)
پس از شرح چهار سطح از انواع کتاب‌ها، سرانجام به سطح پنجم یا همان سطح پیشرفته رسیدیم که در ادامه این بخش از مطلب مجله فرادرس به معرفی برخی از این کتاب‌ها می‌پردازیم.
کتاب هوش مصنوعی: یک رویکرد مدرن
اگر قرار باشد تنها یک کتاب در زمینه هوش مصنوعی داشته باشید، این همان کتاب است. کتاب «هوش مصنوعی: یک رویکرد مدرن» (Artificial Intelligence: A Modern Approach) اثری جامع و کلاسیک بوده که توسط دو متخصص شناخته شده جهانی یعنی «استوارت راسل» (Stuart Russell) و «پیتر نورویگ» (Peter Norvig) به نگارش درآمده است و شامل توضیحات به‌روزی از تئوری و کاربرد هوش مصنوعی می‌شود.
ویرایش چهارم این کتاب موضوعات بیشتری را از جمله یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، رباتیک و پردازش زبان طبیعی پوشش داده است. همچنین علاوه‌بر اشاره به مسائل دیگری همچون امنیت، شفافیت و «هوش مصنوعی اخلاقی» (Ethical AI)، شبه‌کدهایی خوانا برای توضیح الگوریتم‌های اصلی هوش مصنوعی ارائه شده است.
- نویسنده(ها): «استوارت راسل» (Stuart Russell) و «پیتر نورویگ» (Peter Norvig)
- ناشر: پیرسون (Pearson)
- تعداد صفحات: ۱۱۳۶
- سال چاپ: ۸ می ۲۰۲۰ (۱۹ اردیبهشت ۱۳۹۹)
کتاب یادگیری ماشین: یک دیدگاه احتمالاتی
منتشر شده در سال ۲۰۱۲ و برنده جایزه DeGroot در سال ۲۰۱۳. «یادگیری ماشین: یک دیدگاه احتمالاتی» (Machine Learning: A Probabilistic Perspective) جایگاه ویژه‌ای نزد متخصصان داشته و مناسب افرادی است که می‌خواهند با مفاهیم ریاضیاتی یادگیری ماشین آشنا شوند.
«کوین پی. مورفی» (Kevin P. Murphy) نویسنده این کتاب، یکی از پژوهشگران شرکت گوگل است که در مسیر آموزش ریاضیات الگوریتم‌های یادگیری ماشین راهنمای شما خواهد بود. کتابی که برای مهم‌ترین الگوریتم‌ها، شبه‌کد ارائه داده با زبانی عامیانه به توضیح مباحث کلیدی مانند احتمالات، بهینه‌سازی و جبر خطی در کاربردهایی مانند زیست‌شناسی، بینایی کامپیوتر و رباتیک می‌پردازد.
- نویسنده(ها): «کوین پی. مورفی» (Kevin P. Murphy)
- ناشر: ام‌آی‌تی (The MIT Press)
- تعداد صفحات: ۱۱۰۴
- سال چاپ: ۲۴ آگوست ۲۰۱۲ (۳ شهریور ۱۳۹۱)
کتاب یادگیری ماشین پیشرفته با پایتون
راهنمایی بر مهم‌ترین و کارآمدترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین. کتاب «یادگیری ماشین پیشرفته با پایتون» (Advanced Machine Learning with Python) نمونه کدهای بسیاری را با جزییات زیاد از مسائل حقیقی شامل می‌شود. با پوشش برخی از خلاقانه‌ترین تکنیک‌های یادگیری ماشین برای کار با داده‌های بدون ساختار مانند تصاویر، موسیقی و متن، این کتاب مرجع خوبی برای علاقه‌مندانی است که قصد توسعه مهارت‌های خود را دارند.
- نویسنده(ها): «جان هارتی» (John Hearty)
- ناشر: پکت (Packt)
- تعداد صفحات: ۲۸۰
- سال چاپ: ۲۰۱۶
کتاب یادگیری تقویتی
از جمله زیرشاخه‌های یادگیری ماشین که در چند سال اخیر شاهد رشد چشمگیری بوده است می‌توان به «یادگیری تقویتی» اشاره کرد. رویکردی در یادگیری ماشین که در آن یک عامل هوشمند یاد می‌گیرد چگونه به نحوی در محیط رفتار کند که بیشترین پاداش را بگیرد. اگر به این مبحث علاقه‌مند هستید، مطالعه کتاب «یادگیری تقویتی: یک مقدمه» (Reinforcement Learning: An Introduction) به شما پیشنهاد می‌شود.
صرف‌نظر از عبارت «مقدمه» در عنوان، توضیحات مفصلی از ایده‌های کلیدی و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در این کتاب مطرح شده است. همچنین ویرایش دوم کتاب شامل مباحث جدید این حوزه بوده و نویسنده‌ها با زبان ساده‌ای به توضیح پیاده‌سازی‌های ریاضیاتی پرداخته‌اند.
- نویسنده(ها): «ریچارد اس. ساتن» (Richard S. Sutton) و «اندرو جی. بارتو» (Andrew G. Barto)
- ناشر: برَدفورد (Bradford Books)
- تعداد صفحات: ۵۵۲
- سال چاپ: ۲۰۱۸
کتاب استنباط علیت در آمار و احتمالات
فرایند «استنباط علیت» (Casual Inference) در حال تبدیل شدن به مبحثی اصلی و مهم در یادگیری ماشین است. به همین خاطر تصمیم گرفتیم کتاب «استنباط علیت در آمار و احتمالات: یک مقدمه» (Causal Inference in Statistics: A Primer) را نیز در این لیست قرار دهیم. برخلاف طبیعت پیچیده این موضوع، کتابی لذت‌بخش و پر از مثال از آمار و احتمال کلاسیک تا راه‌حل‌های نو برای رفع مشکل تصمیم‌گیری پیش‌ِروی شما قرار گرفته است.
وقتی از استنباط صحبت می‌کنیم، در حقیقت به علت رخدادهای مختلف اشاره داریم. فرایندی که در این کتاب پرسش‌های بسیاری به آن اختصاص یافته و مخاطب را به اندیشیدن درباره این موضوع مهم دعوت می‌کند.
- نویسنده(ها): «جودیا پِرل» (Judea Pearl)، «مادلین گلایمور» (Madelyn Glymour) و «نیکولاس پی. جوول» (Nicholas P. Jewell)
- ناشر: وایلی (Wiley)
- تعداد صفحات: ۱۶۰
- سال چاپ: ۲۰۱۶
پس از تسلط بر مفاهیم پایه یادگیری ماشین، قدم منطقی بعدی ورود به جهان یادگیری عمیق است. یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که با الهام از ساختار مغز انسان، شبکه‌های عصبی چندلایه را برای حل مسائل پیچیده به‌کار می‌گیرد. این تکنیک در سال‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری را در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و تشخیص گفتار به همراه داشته است.
یادگیری عمیق قادر به کشف الگوهای پیچیده‌ای در داده‌ها است که تا کنون برای روش‌های سنتی یادگیری ماشین دشوار یا غیرممکن بوده است. همانند یادگیری ماشین، در یادگیری عمیق نیز بسیار از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های آن مانند TensorFlow و PyTorch استفاده می‌شود. این کتابخانه‌ها با ارائه API های ساده و در عین حال قدرتمند، امکان طراحی، آموزش و ارزیابی مدل‌های پیچیده را فراهم می‌کنند. با توجه به اهمیت یادگیری عمیق، مجموعه فرادرس فیلم‌های آموزشی جامعی را در این زمینه تهیه و تولید کرده است که با مراجعه به لینک‌های زیر می‌توانید از آن‌ها بهره‌مند شوید:
- فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق فرادرس
- فیلم آموزش برنامه‌نویسی یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow 2 فرادرس
- فیلم آموزش یادگیری عمیق با کتابخانه پای‌تورچ PyTorch فرادرس
جمع‌بندی
یادگیری ماشین از جمله با ارزش‌ترین مهارت‌هایی است که هر فرد مبتدی یا حرفه‌ای می‌تواند کسب کند. مطالعه کتاب‌های یادگیری ماشین معرفی شده در این مطلب از مجله فرادرس، نقطه شروع خوبی برای تقویت دانش و مهارت‌های خود در این زمینه است. چه تازه در این مسیر قدم گذاشته باشید و چه بخواهید مهارت جدیدی یاد بگیرید، این کتاب‌ها دربرگیرنده نگرش و دانش جامعی برای شما هستند. مبانی تئوری و همچنین کاربردی از تکنیک‌های به‌روزی که مسلط شدن بر آن‌ها برای تمام افراد علاقه‌مند به پیشرفت در حوزه یادگیری ماشین ضروری است.
