خرید و دانلود نسخه کامل کتاب The Hundred-Page Machine Learning Book
139,000 تومان قیمت اصلی 139,000 تومان بود.104,000 تومانقیمت فعلی 104,000 تومان است.
تعداد فروش: 77
| عنوان فارسی |
کتاب یادگیری ماشین صد صفحه ای |
|---|---|
| عنوان اصلی | The Hundred-Page Machine Learning Book |
| ناشر | Andriy Burkov |
| نویسنده | Andriy Burkov |
| ISBN | 1999579542, 9781999579548 |
| سال نشر | 2019 |
| زبان | English |
| تعداد صفحات | 198 |
| دسته | سایبرنتیک: هوش مصنوعی |
| فرمت کتاب | pdf – قابل تبدیل به سایر فرمت ها |
| حجم فایل | 3.55 مگابایت |
آنتونی رابینز میگه : من در 40 سالگی به جایی رسیدم که برای رسیدن بهش 82 سال زمان لازمه و این رو مدیون کتاب خواندن زیاد هستم.
توضیح فارسی
کتاب The Hundred-Page Machine Learning Book نوشتهی Andriy Burkov یک مرجع فشرده و درعینحال جامع برای آشنایی با یادگیری ماشین (Machine Learning) است. این کتاب به شکلی طراحی شده که در تنها صد صفحه، مهمترین مفاهیم و الگوریتمهای یادگیری ماشین را به شکلی روان و قابلفهم ارائه دهد و به همین دلیل یکی از محبوبترین منابع برای شروع و مرور سریع این حوزه محسوب میشود.
نویسنده ابتدا مفاهیم پایهای یادگیری ماشین، انواع الگوریتمها (نظارتشده، بدون نظارت و تقویتی) و مراحل کلی پیادهسازی مدلها را توضیح میدهد. سپس به روشهای متداول مانند رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، شبکههای عصبی، SVM و یادگیری عمیق میپردازد. نکتهی قابلتوجه کتاب، توضیح دقیق ریاضیات ضروری، معیارهای ارزیابی مدلها، و مدیریت دادهها است که بدون زیادهگویی بیان شدهاند.
این کتاب هم برای دانشجویان و علاقهمندان تازهکار مناسب است و هم برای مهندسان و متخصصانی که به دنبال مرور سریع و منظم مفاهیم هستند. با مطالعهی این کتاب، خواننده دیدی یکپارچه نسبت به یادگیری ماشین، روشهای مدرن تحلیل داده و کاربردهای عملی در دنیای واقعی پیدا میکند.
English Description
The Hundred-Page Machine Learning Book by Andriy Burkov is a concise yet comprehensive introduction to machine learning. Designed to deliver essential knowledge in just one hundred pages, it distills the key concepts, algorithms, and practical insights of the field into an accessible format, making it a popular reference for both beginners and experienced practitioners.
The book covers the foundations of machine learning, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning, along with the workflow of building and deploying models. Readers are introduced to widely used techniques such as linear and logistic regression, decision trees, support vector machines (SVM), neural networks, and deep learning.
One of the book’s strengths is its clarity in explaining mathematical foundations, evaluation metrics, and data management strategies without unnecessary complexity. This makes it ideal for students, data enthusiasts, and professionals seeking a structured overview or a quick refresher on the essentials of machine learning.
By the end of the book, readers gain a holistic understanding of machine learning principles, modern data analysis techniques, and their real-world applications, enabling them to confidently explore or advance their work in this rapidly evolving field.

نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.