كشف القيم المتطرفة باستخدام Python - تأليف Brett Kennedy (غلاف ورقي)

عن الكتاب تعلم كيفية اكتشاف الأجزاء غير المعتادة، أو المثيرة للاهتمام، أو المتطرفة، أو غير الدقيقة في بياناتك.

ملخص الكتاب تعلم كيفية تحديد الأجزاء غير المعتادة أو المثيرة للاهتمام أو المتطرفة أو غير الدقيقة في بياناتك. يواجه علماء البيانات مهمتين رئيسيتين: إيجاد الأنماط في البيانات وإيجاد الاستثناءات. وغالباً ما تكون هذه القيم المتطرفة هي الأجزاء الأكثر إفادة في البيانات، حيث تكشف عن رؤى خفية وأنماط جديدة ومشاكل محتملة. يُعد كتاب Outlier Detection in Python دليلاً عملياً لرصد أجزاء مجموعة البيانات التي تنحرف عن المعيار، حتى عندما تكون مخفية أو متداخلة مع نقاط البيانات المتوقعة. ستتعلم في كتاب Outlier Detection in Python كيفية: استخدام مكتبات Python القياسية لتحديد القيم المتطرفة، واختيار طرق الكشف الأكثر ملاءمة، والجمع بين طرق متعددة للكشف عن القيم المتطرفة للحصول على نتائج محسنة، وتفسير نتائجك بفعالية، والتعامل مع البيانات الرقمية، والفئوية، والسلاسل الزمنية، والنصية.

يُعد اكتشاف القيم المتطرفة أداة حيوية للأعمال الحديثة، سواء كان ذلك لاكتشاف منتجات جديدة، أو توسيع الأسواق، أو رصد عمليات الاحتيال والأنشطة المشبوهة الأخرى. يقدم هذا الدليل الأدوات الأساسية لاكتشاف القيم المتطرفة، بالإضافة إلى التقنيات التي تستخدم حزمة بيانات Python المألوفة لعلماء البيانات. وللبدء، ستحتاج فقط إلى فهم أساسي للإحصاء ومنظومة بيانات Python. حول التقنية تُعد القيم المتطرفة -وهي القيم التي تظهر غير متوافقة مع بقية بياناتك- مفتاحاً لكشف الاحتيال، أو إجراء التدقيق الأمني، أو رصد نشاط الروبوتات، أو مجرد تقييم جودة مجموعة البيانات. يقدم هذا الدليل الفريد أدوات وتقنيات وخوارزميات اكتشاف القيم المتطرفة التي ستحتاجها للعثور على الشذوذ في بياناتك وفهمه والاستجابة له. حول الكتاب يوضح كتاب Outlier Detection in Python مبادئ وممارسات اكتشاف القيم المتطرفة من خلال أمثلة واقعية متنوعة تشمل وسائل التواصل الاجتماعي، والتمويل، وسجلات الشبكة، وغيرها من المجالات المهمة. ستستكشف مجموعة شاملة من الأساليب الإحصائية ونهج تعلم الآلة لتحديد وتفسير القيم غير المتوقعة في البيانات الجدولية، والنصية، والسلاسل الزمنية، وبيانات الصور. وخلال رحلتك، ستتعرف على scikit-learn و PyOD، وتطبق خوارزميات اكتشاف القيم المتطرفة الأساسية، وتضيف إلى مجموعة أدواتك تقنيات عالية القيمة لسيناريوهات اكتشاف القيم المتطرفة في العالم الحقيقي. ما الذي تحتويه مكتبات Python لتحديد القيم المتطرفة؟ دمج طرق اكتشاف القيم المتطرفة تفسير نتائجك

عن القارئ: مخصص لمبرمجي Python الملمين بأدوات مثل pandas و NumPy، والملمين بأساسيات الإحصاء. عن المؤلف: بريت كينيدي هو عالم بيانات يتمتع بخبرة تزيد عن ثلاثين عاماً في تطوير البرمجيات وعلوم البيانات. جدول المحتويات الجزء 1 1 مقدمة في اكتشاف القيم المتطرفة 2 اكتشاف القيم المتطرفة البسيط 3 اكتشاف القيم المتطرفة القائم على تعلم الآلة 4 عملية اكتشاف القيم المتطرفة الجزء 2 5 اكتشاف القيم المتطرفة باستخدام scikit-learn 6 مكتبة PyOD 7 مكتبات وخوارزميات إضافية لاكتشاف القيم المتطرفة الجزء 3 8 تقييم الكواشف والمعلمات 9 العمل مع أنواع بيانات محددة 10 التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة جداً والصغيرة جداً 11 البيانات الاصطناعية لاكتشاف القيم المتطرفة 12 القيم المتطرفة الجماعية 13 اكتشاف القيم المتطرفة القابل للتفسير 14 مجموعات كواشف القيم المتطرفة 15 العمل مع تنبؤات اكتشاف القيم المتطرفة الجزء 4 16 كشف القيم المتطرفة القائم على التعلم العميق 17 بيانات السلاسل الزمنية من الغلاف الخلفي من الغلاف الخلفي: يعد كتاب Outlier Detection in Python دليلاً شاملاً للطرق الإحصائية، وتقنيات تعلم الآلة، وأساليب التعلم العميق التي يمكنك استخدامها لكشف القيم المتطرفة في أنواع مختلفة من البيانات. ستجد طوال الكتاب أمثلة من واقع الحياة مأخوذة من الخبرة الواسعة للمؤلف Brett Kennedy في تطوير أدوات كشف القيم المتطرفة للمدققين الماليين وتحليل وسائل التواصل الاجتماعي. بالإضافة إلى ذلك، فإن تركيز الكتاب على قابلية التفسير يضمن لك القدرة على تحديد الأسباب الكامنة وراء كون القيم المتطرفة غير عادية، مما يتيح لك اتخاذ قرارات مدروسة بناءً على نتائج الكشف. كما يتم توضيح كل مفهوم وتقنية أساسية من خلال أمثلة واضحة بلغة Python. كل ما ستحتاجه للبدء هو فهم أساسي للإحصاء ومنظومة بيانات Python.

عن القارئ: هذا الكتاب مخصص لمبرمجي Python الملمين بأدوات مثل pandas و NumPy، والذين لديهم معرفة بأساسيات الإحصاء.

عن المؤلف: بريت كينيدي هو عالم بيانات يتمتع بخبرة تزيد عن ثلاثين عاماً في تطوير البرمجيات وعلوم البيانات. عمل في مجال اكتشاف القيم المتطرفة المتعلقة بالتدقيق المالي، وكشف الاحتيال، وتحليل وسائل التواصل الاجتماعي. كما سبق له قيادة فريق بحثي يركز على اكتشاف القيم المتطرفة.