بفضل سلسلة من الاختراقات الحديثة، دفع التعلم العميق (Deep Learning) مجال تعلم الآلة بالكامل إلى آفاق جديدة. الآن، حتى المبرمجين الذين لا يمتلكون خلفية مسبقة عن هذه التكنولوجيا يمكنهم استخدام أدوات بسيطة وفعالة لتنفيذ برامج قادرة على التعلم من البيانات بذكاء.
نبذة عن كتاب "تعلم عملي لتعلم الآلة" (الطبعة الثالثة)
يعتمد هذا الكتاب الأكثر مبيعاً (Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow) للمؤلف "أوريليان جيرون" (Aurélien Géron) على أمثلة ملموسة، ونظرية مبسطة، وأطر عمل بايثون (Python Frameworks) الجاهزة للإنتاج، لمساعدتك على اكتساب فهم بديهي للمفاهيم والأدوات اللازمة لبناء أنظمة ذكية. في هذه الطبعة الثالثة والمحدثة، ستنطلق في رحلة متدرجة تبدأ من الانحدار الخطي البسيط (Linear Regression) وصولاً إلى أعقد الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks). كل ما تحتاجه للبدء هو بعض الخبرة في البرمجة.
ماذا ستتعلم من هذا الكتاب؟
- بناء وتتبع مشروع تعلم آلة متكامل (End-to-End ML Project) باستخدام مكتبة (Scikit-Learn).
- استكشاف نماذج متنوعة مثل آلات المتجهات الداعمة (SVMs)، أشجار القرار (Decision Trees)، الغابات العشوائية (Random Forests)، وطرق التجميع (Ensemble Methods).
- استغلال تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) مثل تقليل الأبعاد، التجميع (Clustering)، واكتشاف الحالات الشاذة (Anomaly Detection).
- التعمق في بنيات الشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات الالتفافية (CNNs)، الشبكات المتكررة (RNNs)، شبكات التوليد التنافسية (GANs)، ونماذج الانتشار (Diffusion Models) والمحولات (Transformers).
- استخدام (TensorFlow) و (Keras) لبناء وتدريب الشبكات العصبية في مجالات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)، معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والتعلم المعزز العميق (Deep RL).
لمن هذا الكتاب؟
يعد هذا الكتاب مرجعاً لا غنى عنه لكل من:
- المبرمجون ومطورو بايثون الذين يرغبون في دخول مجال الذكاء الاصطناعي بخطوات عملية وتطبيقية بعيداً عن التعقيد الأكاديمي.
- علماء البيانات (Data Scientists) الساعون لتحديث مهاراتهم بأحدث تقنيات التعلم العميق من خلال الطبعة الثالثة المحدثة.
- مهندسو تعلم الآلة الذين يبحثون عن مرجع شامل يجمع بين النظرية المبسطة والتطبيق العملي الجاهز لبيئات الإنتاج الفعيلة.
تفاصيل الكتاب
- المؤلف: أوريليان جيرون (Aurélien Géron)
- عدد الصفحات: 864
- لغة الكتاب: الإنجليزية
- التقييم العالمي: 4.7/5
- الصيغة المتاحة: PDF