كتاب تعلم الآلة باستخدام Python - الطبعة الثالثة من تأليف Sebastian Raschka & Vahid Mirjalili (غلاف ورقي)

حول الكتاب: تم تحديث هذه الطبعة الثالثة لتشمل TensorFlow 2 وأحدث الإضافات في scikit-learn. يزخر الكتاب بالشروحات الواضحة، والرسوم التوضيحية، والأمثلة التطبيقية، حيث يغطي تقنيات تعلم الآلة الأساسية بعمق، إلى جانب تقنيتين متطورتين في تعلم الآلة وهما: التعلم التعزيزي والشبكات التنافسية التوليدية. ملخص الكتاب: تعلم الآلة التطبيقي مع أساس نظري متين. تمت مراجعة الكتاب وتوسعته ليتناسب مع TensorFlow 2، وGANs، والتعلم التعزيزي. يتضمن شراء الكتاب المطبوع أو نسخة Kindle كتاباً إلكترونياً مجانياً بصيغة PDF. الميزات الرئيسية الطبعة الثالثة من كتاب Python الأكثر مبيعاً والمشهور على نطاق واسع في مجال تعلم الآلة. شروحات واضحة وبسيطة تأخذك في عمق نظرية وتطبيقات تعلم الآلة باستخدام Python. تم تحديث الكتاب وتوسعته بالكامل ليشمل TensorFlow 2، ونماذج الشبكات التنافسية التوليدية (Generative Adversarial Network)، والتعلم التعزيزي، وأفضل الممارسات.

وصف الكتاب يعد كتاب Python Machine Learning، الطبعة الثالثة، دليلاً شاملاً لتعلم الآلة والتعلم العميق باستخدام Python. يعمل الكتاب كدليل تعليمي خطوة بخطوة، وكمرجع ستعود إليه باستمرار أثناء بناء أنظمة تعلم الآلة الخاصة بك. يأتي هذا الكتاب مليئاً بالشروحات الواضحة، والرسوم التوضيحية، والأمثلة التطبيقية، حيث يغطي جميع تقنيات تعلم الآلة الأساسية بعمق. وبينما تكتفي بعض الكتب بتعليمك كيفية اتباع التعليمات فقط، يقدم لك Raschka و Mirjalili في هذا الكتاب الخاص بتعلم الآلة المبادئ الكامنة وراء تعلم الآلة، مما يتيح لك بناء النماذج والتطبيقات بنفسك. وقد تم تحديث هذه الطبعة الثالثة الجديدة لتتوافق مع TensorFlow 2.0، حيث تُعرف القراء بميزات Keras API الجديدة، بالإضافة إلى أحدث الإضافات في scikit-learn. لقد تم توسيع محتوى هذا الكتاب ليشمل تقنيات التعلم التعزيزي المتطورة القائمة على التعلم العميق، بالإضافة إلى مقدمة حول شبكات GANs. وأخيراً، يستعرض الكتاب مجالاً فرعياً من مجالات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) يُعرف بتحليل المشاعر، مما يساعدك على تعلم كيفية استخدام خوارزميات تعلم الآلة لتصنيف المستندات. يُعد هذا الكتاب رفيقك المثالي في رحلة تعلم الآلة باستخدام Python، سواء كنت مطور Python مبتدئاً في مجال تعلم الآلة أو كنت ترغب في تعميق معرفتك بأحدث التطورات. ما ستتعلمه: أتقن أطر العمل والنماذج والتقنيات التي تمكّن الآلات من «التعلم» من البيانات. استخدم scikit-learn لتعلم الآلة و TensorFlow للتعلم العميق. طبّق تعلم الآلة في تصنيف الصور، وتحليل المشاعر، وتطبيقات الويب الذكية، وغيرها الكثير. قم ببناء وتدريب الشبكات العصبية، ونماذج GANs، وغيرها من النماذج. اكتشف أفضل الممارسات لتقييم النماذج وضبطها. تنبّأ بالنتائج المستهدفة المستمرة باستخدام تحليل الانحدار. تعمق في بيانات النصوص ووسائل التواصل الاجتماعي باستخدام تحليل المشاعر. لمن هذا الكتاب: إذا كنت تتقن بعض أساسيات Python وترغب في استخدامها إذا كنت ترغب في تعلم تعلم الآلة والتعلم العميق، فاحصل على هذا الكتاب. وسواء كنت ترغب في البدء من الصفر أو توسيع معرفتك في مجال تعلم الآلة، فإن هذا الكتاب يعد مورداً أساسياً. هذا الكتاب مثالي للمطورين وعلماء البيانات الذين يرغبون في كتابة أكواد برمجية عملية لتعلم الآلة والتعلم العميق، وهو مناسب لكل من يطمح لتعليم الحواسيب كيفية التعلم من البيانات. جدول المحتويات: منح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم من البيانات، تدريب خوارزميات تعلم الآلة البسيطة للتصنيف، جولة في مصنفات تعلم الآلة باستخدام scikit-learn، بناء مجموعات بيانات تدريب جيدة - المعالجة المسبقة للبيانات، ضغط البيانات عبر تقليل الأبعاد، تعلم أفضل الممارسات لتقييم النموذج وضبط المعلمات الفائقة، دمج النماذج المختلفة للتعلم الجماعي، تطبيق تعلم الآلة على تحليل المشاعر، دمج نموذج تعلم الآلة في تطبيق ويب، التنبؤ بمتغيرات Target المستمرة باستخدام تحليل الانحدار، والتعامل مع البيانات غير المصنفة. - تحليل التجميع، تنفيذ شبكة عصبية اصطناعية متعددة الطبقات من الصفر، موازاة تدريب الشبكة العصبية باستخدام TensorFlow (ملاحظة: يرجى استخدام خيار Look Inside للاطلاع على فصول إضافية) مقتطفات من المراجعات "يعد كتاب Python Machine Learning الإصدار الثالث كتاباً مفيداً للغاية للمبتدئين في تعلم الآلة وصولاً إلى القراء المتقدمين، حيث يغطي بشكل شامل نظرية وممارسة تعلم الآلة، مع مجموعات بيانات أمثلة، ورموز Python البرمجية، وإرشادات جيدة حول أدبيات تعلم الآلة الواسعة المتعلقة بالقضايا المتقدمة." -- Alex Martelli، زميل Python Software Foundation، والمؤلف المشارك لكتاب Python Cookbook و Python in a Nutshell "مقدمة رائعة وسهلة المنال لتعلم الآلة باستخدام Python." يقوم Raschka و Mirjalili بتبسيط المفاهيم الصعبة وتحويلها إلى لغة يمكن للشخص غير المتخصص فهمها بسهولة، مع وضع هذه الأمثلة ضمن سياقات من العالم الحقيقي. إنه إضافة قيمة لمكتبتك الخاصة بتعلم الآلة!" -- الدكتور Kirk Borne، كبير علماء البيانات، وزميل علوم البيانات، والمستشار التنفيذي في Booz Allen Hamilton، والمؤلف المشارك لكتاب "Ten Signs of Data Science Maturity". "إن كتاب Python Machine Learning، الطبعة الثالثة، هو كتاب عملي للغاية وتطبيقي يغطي مجال تعلم الآلة، من النظرية إلى التطبيق. أوصي بهذا الكتاب بشدة لكل ممارس يطمح لأن يصبح خبيراً في تعلم الآلة. كتاب ممتاز!" -- Sebastian Thrun، الرئيس التنفيذي لشركة Kitty Hawk Corporation، ورئيس ومؤسس Udacity المشارك. "لقد قمت بتدريس "Big Data Machine Learning AI" في كلية Johns Hopkins Carey Business School على مدار السنوات الماضية، وقد اعتمدت على كتاب Sebastian Raschka و Vahid Mirjalili منذ ذلك الحين. وأمنح طبعتهما الأحدث أعلى التقييمات لقدرتها على جعل تعلم الآلة مفهوماً وميسراً لغير المتخصصين." «يُعد كتابهم مرجعاً لا غنى عنه عند تدريب الموظفين الجدد على فن الذكاء الاصطناعي المذهل - إنني أقدم كتابهم بأقصى درجات التأييد!» -- جيم كيونغ-سو ليو، دكتور، أستاذ مشارك في التمويل والذكاء الاصطناعي في Johns Hopkins Carey Business School