رود مپ برای یادگیری ماشین لرنینگ

یادگیری ماشینی (Machine learning) این روزها یکی از محبوب ترین و کار آمدترین شاخه‌های علوم کامپیوتر به حساب میاید اما برای یادگیری باید از کجا شروع کنیم و چه منابعی مناسب هستند؟

در این مقاله تعدادی از معروفترین و بهترین منابع های آموزشی این حوزه از نظر کاربران را متناسب با هر سطحی از مقدماتی تا پیشرفته به شما معرفی میکنیم

1- سطح مبتدی:

-“یادگیری ماشین با پایتون” نوشته سباستین راشکا و وحید میرجلیلی: (Python Machine Learning” by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili)
این کتاب برای مبتدیان در برنامه نویسی پایتون است که میخواهند با شروع پایتون مستیقما و همگام به سراغ یادگیری ماشین هم بروند. این کتاب مفاهیم اساسی مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، همراه با تکنیک ها و تمرینهای عملی مانند رگرسیون، طبقه بندی، و خوشه بندی را پوشش می دهد و با توضیحات واضح و مثال های عملی،یک نقطه شروع عالی برای کسانی است که تازه وارد برنامه نویسی پایتون شده‌اند و میخواهند در نهایت مسیرشان کار با یادگیری ماشینی را نیز بیاموزند .

-“دوره یادگیری ماشینی کورسرا” توسط اندرو ان جی: (Machine Learning by Andrew Ng)
دوره اندرو ان جی که یکی از مشهورترین نامهای حوزه‌ی یادگیری ماشینی در جهان است یک نقطه ورود کلاسیک برای مبتدیان است. این دوره گستره وسیعی از موضوعات از جمله رگرسیون خطی، شبکه های عصبی، ماشین های بردار پشتیبان و غیره را پوشش می دهد و از طریق ترکیبی از توضیحات تئوری و تکالیف برنامه نویسی در Octave/MATLAB، پایه محکمی در اصول یادگیری ماشین برای شما فراهم می کند.

2- سطح متوسط:

-“یادگیری ماشینی عملی”:(Hands-On Machine Learning )
این کتاب برای افرادی که می‌خواهند با استفاده از کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند Scikit-Learn، Keras و TensorFlow عمیق‌تر به یادگیری ماشین عملی بپردازند ایده‌آل است و با ارائه یک رویکرد عملی برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای کارهایی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی با پوشش مفاهیم یادگیری عمیق و پیاده‌سازی شبکه عصبی کاری میکند تا شما مفاهیم قبلی را که آموختید در پروژه‌های واقعی تجربه کنید.

3- سطح پیشرفته:

-“یادگیری عمیق” توسط یان گودفلو، یوشوا بنجیو و آرون کورویل:(Deep Learning” by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville)
این کتاب به عنوان کتاب مقدس یادگیری عمیق در نظر گرفته می شود و یک منبع جامع از تئوری و تکنیک‌های یادگیری عمیق است که موضوعاتی مانند شبکه‌های پیش‌خور، شبکه‌های کانولوشن، شبکه‌های تکراری، الگوریتم‌های بهینه‌سازی و موارد دیگر را پوشش می‌دهد. سطح آن برای کسانی مناسب است که درک کاملی از اصول یادگیری ماشین دارند و می‌خواهند مفاهیم پیشرفته یادگیری عمیق را بررسی کنند.

– “تشخیص الگو و یادگیری ماشین” توسط کریستوفر ام. بیشاپ:(Pattern Recognition and Machine Learning” by Christopher M. Bishop)
کتاب بیشاپ مقدمه ای دقیق برای مبانی آماری یادگیری ماشین ارائه می دهد. موضوعاتی مانند روش‌های بیزی، مدل‌های گرافیکی احتمالی، روش‌های هسته و شبکه‌های عصبی را پوشش می‌دهد و با تمرکز بر کاربردهای تئوری و عملی،تبدیل به یک منبع عالی برای کسانی میشود که به دنبال درک عمیق تر از الگوریتم های یادگیری ماشین هستند.

این منابع به فراگیران در مراحل مختلف سفر به دنیای هیجان انگیز یادگیری ماشینی کمک میکنند تا به شیوه اصولی پیش بروند و از یادگیری لذت ببرند.

از تازه‌کارانی مانند من که به دنبال شروع کار هستند تا تمرین‌کنندگان باتجربه که هدفشان تعمیق دانش و مهارت‌هایشان است. بسته به سابقه و اهداف یادگیری خود، می توانید منبعی را انتخاب کنید که به بهترین وجه با نیازها و سطح تخصص شما مطابقت دارد در ضمن تعداد کثیری دوره و منابع آموزشی به زبان فارسی یا انگلیسی وجود دارند که میتوانند بسیار مفید واقع شوند و ما فقط تعدادکمی از آنها را در این مقاله آورد‌ه ایم پس قطعا جست وجوی بیشتر را هم به شما پیشنهاد میکنم.