خرید و دانلود رایگان کتاب یادگیری ماشین: از تئوری تا الگوریتم ها، یک منبع معتبر در حوزه یادگیری ماشین با ترجمه های جدید و فرمت های پی دی اف و epub.
مقدمه
یادگیری ماشین یکی از سریعترین حوزه های در حال رشد در علم کامپیوتر است و دارای کاربردهای گسترده ای می باشد. کتاب “یادگیری ماشین: از تئوری تا الگوریتم ها” به قلم شای شالیو شواتز و شای بن-دیوید یکی از منابع معتبر در این حوزه است.
اطلاعات کتاب
این کتاب توسط انتشارات دانشگاه کمبریج منتشر شده و در تاریخ 19 مه 2014 به چاپ رسیده است. این متن شامل 397 صفحه می باشد و به بررسی مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین پرداخته است.
هدف از کتاب
هدف این کتاب، معرفی یادگیری ماشین و پارادایم های الگوریتمی آن به خوانندگان است. این کتاب به گونه ای طراحی شده که مناسب برای دانشجویان، پژوهشگران و افراد علاقه مند به یادگیری ماشین باشد.
بخش های کتاب
کتاب به صورت منظم و مرتب به سازماندهی شده است. فصل های مختلف کتاب شامل مباحثی چون الگوریتم های یادگیری، ارزیابی الگوریتم ها، و کاربردهای عملی یادگیری ماشین می باشد. این کتاب نه تنها به تئوری می پردازد بلکه به کاربردهای عملی نیز توجه ویژه ای دارد.
مزایای خرید این ebook
با خرید و دانلود ebook یادگیری ماشین: از تئوری تا الگوریتم ها، شما به تمامی اطلاعات و منابع لازم برای یادگیری ماشین دسترسی پیدا خواهید کرد. این کتاب به صورت PDF و EPUB قابل دسترسی است تا خواندن آن برای شما راحت و آسان باشد.
کانال های خرید
شما میتوانید این کتاب را از وب سایتهای معتبر ایرانی و خارجی خریداری کنید و نسخه رایگان یا دانلودی آن را نیز از برخی منابع به دست آورید. جستجو برای نسخه ترجمه شده این کتاب نیز یکی از گزینه های عالی برای کاربرانی است که می خواهند بیشتر با مفاهیم یادگیری ماشین آشنا شوند.
اهمیت یادگیری ماشین
یادگیری ماشین به عنوان یکی از زیرمجموعه های هوش مصنوعی، تأثیر بسزایی در صنایع مختلف دارد. از تحلیل دادهها گرفته تا پیشبینی رفتار مشتریان، یادگیری ماشین میتواند به بهبود عملکرد و کارایی کسب و کارها کمک کند. با یادگیری و تسلط بر این حوزه میتوانید فرصت های شغلی زیادی را برای خود ایجاد کنید.
- عنوان: Understanding Machine Learning
- زیرعنوان: From Theory to Algorithms
- ناشر: Cambridge University Press
- تاریخ انتشار: 2014-05-19
- ISBN_10: 1107057132
- ISBN_13: 9781107057135
- تعداد صفحات: 397
- زبان: انگلیسی
- دستهبندی: Computers / Artificial Intelligence / Computer Vision & Pattern Recognition, Computers / Optical Data Processing, Computers / Data Science / Machine Learning, Mathematics / Algebra / General
- کشور: GB
- نسخه ePub(کیندل): دارد
- نسخه PDF: دارد
- توضیحات: Machine learning is one of the fastest growing areas of computer science, with far-reaching applications. The aim of this textbook is to introduce machine learning, and the algorithmic paradigms it offers, in a principled way. The book provides an extensive theoretical account of the fundamental ideas underlying machine learning and the mathematical derivations that transform these principles into practical algorithms. Following a presentation of the basics of the field, the book covers a wide array of central topics that have not been addressed by previous textbooks. These include a discussion of the computational complexity of learning and the concepts of convexity and stability; important algorithmic paradigms including stochastic gradient descent, neural networks, and structured output learning; and emerging theoretical concepts such as the PAC-Bayes approach and compression-based bounds. Designed for an advanced undergraduate or beginning graduate course, the text makes the fundamentals and algorithms of machine learning accessible to students and non-expert readers in statistics, computer science, mathematics, and engineering.
خرید ebook در مورد یادگیری ماشین, دانلود رایگان کتاب پی دی اف, Machine Learning PDF, کتاب یادگیری ماشین جدید 2025, ترجمه شده Shai Shalev-Shwartz
