معرفی و دانلود کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد دوم)

معرفی کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد دوم)

کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد دوم)، اثری برای آشنایی با مفاهیمِ تکمیلیِ یادگیری ماشین و بازشناسی الگو است. کریستوفر ام. بیشاپ، نویسنده‌ی کتاب، مباحث پیشرفته‌ و مفاهیم تخصصیِ حوزه‌ی بازشناسی الگو و یادگیری ماشین را با زبانی ساده و مثال‌هایی خو‌ش‌فهم، در این اثر توضیح داده است. پس از مطالعه‌ی کتاب حاضر، با مدل‌های آماری پیچیده، روش‌های بهینه‌سازی پیشرفته‌ی اطلاعات و مفاهیم تخصصیِ یادگیری ماشین آشنا می‌شوید.

درباره‌ی کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد دوم)

کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد دوم) (Pattern Recognition and Machine Learning)، منبعی ارزشمند برای آشنایی با مفاهیم پیشرفته‌ی یادگیری ماشین به‌حساب می‌آید. کریستوفر ام. بیشاپ (Christopher M Bishop)، نویسنده‌ی کتاب، الگوریتم‌هایِ یادگیریِ نظارت‌شده و بدون نظارت، طبقه‌بندیِ الگوها و خوشه‌بندی را با زبانی ساده، توضیح داده است. برای درک بهترِ این مفاهیم پیچیده، مدل‌های گرافیکی در این کتاب مطرح شده است. مدل‌های گرافیکی در یادگیری ماشین به نمایش و تحلیل روابط پیچیده‌ی بین متغیرها کمک می‌کنند. این مدل‌ها باعث تسهیل استنباط‌های احتمالاتی، بهبود پیش‌بینی‌ها و شبیه‌سازی‌های دقیق‌تر سیستم‌های پیچیده می‌شوند.

مطالب کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین، مفاهیم مختلفی مانند مدل‌های گرافیکی احتمالی، مدل‌های مخلوط گوسی (GMM) و شبکه‌های بیزین را در بر گرفته است. در کنار این اطلاعات، مفاهیمی درباره‌ی الگوریتم EM و شبکه‌های عصبی در این اثر گنجانده شده است. شبکه‌های عصبی یکی از مدل‌های مهم در یادگیری ماشین به‌حساب می‌آید. این رویکرد از نحوه‌ی عملکرد مغز انسان، توانایی یادگیری الگوها و ویژگی‌های پیچیده از داده‌ها الهام گرفته شده است. مطالعه‌ی کتاب حاضر به خواننده کمک می‌کند تا شبکه‌هایی برای استخراج، پیش‌بینی و دسته‌بندیِ ماشینیِ اطلاعات، طراحی کند. در کنار این اطلاعات، نویسنده از مباحثی نظیر کاهش ابعاد، روش‌های خطی و بهینه‌سازی‌های عددی نیز در این اثر سخن رانده است. در ادامه‌، توضیحاتی درباره‌ی موضوعات جدیدتری مانند ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، در این اثر قرار گرفته است. ماشین‌های بردار پشتیبان، به‌عنوان یکی از پرکاربردترین الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین شناخته می‌شود.

در انتهای هر فصل، تمرین‌هایی از همان فصل در کتاب مطرح شده تا خواننده با حل کردن این تمرین‌ها، درک بهتری از مفاهیم پیچیده‌ی یادگیری ماشین پیدا کند. مطالب کتاب حاضر با پیوست‌هایی کامل درباره‌ی مجموعه داده‌ها، توزیع‌های احتمال، ویژگی‌های ماتریس، حساب تغییرات و ضرایب لاگرانژ، خاتمه پیدا می‌کند. این پیوست‌ها، منابعی برای مطالعه‌ی بیشتر در اختیار خواننده قرار می‌دهد.

کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد دوم) را انتشارات آتی نگر، چاپ و روانه‌ی بازار کرده است. علی هادی پور، به‌عنوان مترجم این اثر شناخته می‌شود.

نکوداشت‌های کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد دوم)

• این کتاب حاوی مطالب مهمی است که می‌توان به راحتی از آن‌ها پیروی کرد، بدون اینکه خواننده محدود به یک دوره‌ی آموزشی از پیش تعیین شده باشد. (دبلیو آر هوارد کیبِرنِتز)؛
• کتاب حاضر، منبعی ارزشمند برای فراگیریِ الگوهایِ یادگیری ماشین به‌حساب می‌آید.(اچ. جی. فایختینگر).

کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد دوم) برای چه کسانی مناسب است؟

افرادی که مبانی یادگیری ماشین را در جلد نخست این کتاب، مطالعه‌ کرده‌اند و با مفاهیم بازشناسی الگو و الگوریتم‌های این حوزه، آشنا هستند، مخاطب‌های اصلی کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد دوم) به‌حساب می‌آیند. مطالعه‌ی این کتاب برای خواننده‌هایی که درک کاملی از یادگیری ماشین دارند و به‌دنبال منبعی برای تجدید آموخته‌های خود می‌گردند نیز خالی از لطف نیست.

در بخشی از کتاب بازشناسی الگو و یادگیری ماشین (جلد دوم) می‌خوانیم

در فصل 9 ما در مورد مدل های احتمالی که دارای متغیرهای گسسته ناپیدا هستند مثل ترکیب گاوسی‌ها، بحث کردیم. در اینجا مدلهایی که در آنها برخی یا همه‌ی متغیرهای نهفته پیوسته هستند بررسی می‌کنیم. انگیزه اصلی طرح این نوع از مدل‌ها این است که بسیاری از مجموعه داده‌ها دارای این ویژگی هستند که داده‌ها همگی در نزدیکی خمینه 1با ابعاد بسیار کمتر از فضای اصلی داده‌ها قرار می‌گیرند.

فهرست مطالب کتاب

8. مدل‌های گرافیکی
9. مدل‌های مخلوط و em
10. استنباط تقریبی
11. روش‌های نمونه‌برداری
12. متغیرهای پنهانی پیوسته
13. داده ترتیبی
14.مدل‌های ترکیبی
پیوست الف. مجموعه داده‌ها
پیوست ب. توزیع‌های احتمال
پیوست ج. ویژگی‌های ماتریس
پیوست د. حساب تغییرات
پیوست ه. ضرایب لاگرانژ
منابع