دانلود کتاب آموزشی Python for Machine Learning جلد اول

دوره‌ی Python for Machine Learning معمولاً شامل مباحث مختلفی است که برای آموزش اصول و تکنیک‌های یادگیری ماشین با استفاده از زبان پایتون طراحی شده‌اند. در زیر سر فصل‌های معمول این دوره آورده شده است:

1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین

• معرفی مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• تفاوت بین یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning) و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• دسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین: طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد
• آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• بررسی کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای واقعی

2. مقدمات پایتون برای یادگیری ماشین

• نصب و تنظیم محیط پایتون (مثل Anaconda یا Jupyter Notebook)
• بررسی کتابخانه‌های پایتون: NumPy، pandas، matplotlib
• پیش‌پردازش داده‌ها: بارگذاری، پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها
• آشنایی با pandas برای مدیریت داده‌های ساختاریافته
• استفاده از matplotlib و seaborn برای تجسم داده‌ها

3. الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت

• رگرسیون خطی (Linear Regression)
  • نحوه استفاده از رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر عددی
  • ارزیابی مدل با استفاده از معیارهای مختلف
• رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • معرفی و کاربرد رگرسیون لجستیک برای مسائل دسته‌بندی
• درخت تصمیم (Decision Trees)
  • ساخت و تحلیل درخت‌های تصمیم برای طبقه‌بندی و رگرسیون
• K نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors)
  • نحوه استفاده از KNN برای طبقه‌بندی و پیش‌بینی
• ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • اصول و کاربردهای SVM برای مسائل دسته‌بندی

4. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت

• خوشه‌بندی (Clustering)
  • K-Means Clustering و استفاده از آن برای دسته‌بندی داده‌ها
  • DBSCAN برای خوشه‌بندی با شکل‌های غیرمعمول داده‌ها
• کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • روش‌هایی مانند PCA (Principal Component Analysis) برای کاهش ابعاد داده‌ها و تسهیل تجزیه و تحلیل

5. یادگیری ماشین با استفاده از شبکه‌های عصبی

• مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
  • معماری شبکه‌های عصبی، نورون‌ها، و لایه‌ها
• یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • مباحث پایه‌ای در یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
• کتابخانه‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و Keras
  • ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق

6. ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها

• ارزیابی مدل‌ها
  • معیارهای ارزیابی مانند دقت، F1-Score، AUC و ROC Curve
• تنظیم مدل‌ها
  • استفاده از تکنیک‌های Cross-validation برای ارزیابی مدل‌ها
  • بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از Grid Search و Random Search

7. پروژه‌های عملی

• پروژه‌های دسته‌بندی
  • پیاده‌سازی یک مدل یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی تصاویر یا متون
• پروژه‌های رگرسیون
  • پیش‌بینی قیمت یا سایر مقادیر عددی با استفاده از الگوریتم‌های رگرسیون
• پروژه‌های یادگیری بدون نظارت
  • تحلیل داده‌های پیچیده و خوشه‌بندی آن‌ها

8. آشنایی با ابزارهای و کتابخانه‌های دیگر

• scikit-learn: معرفی کتابخانه scikit-learn برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• TensorFlow / Keras: استفاده از این کتابخانه‌ها برای طراحی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• XGBoost و LightGBM: یادگیری ماشین پیشرفته و مدل‌های یادگیری افزایشی

9. مسائل و چالش‌های رایج در یادگیری ماشین

• Overfitting و Underfitting
  • روش‌های پیشگیری از Overfitting و بهبود مدل‌ها
• مدیریت داده‌های ناکامل و گمشده
• تعامل با داده‌های بزرگ و بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها

این سر فصل‌ها معمولاً به صورت تدریجی و گام به گام به دانشجویان آموزش داده می‌شوند تا بتوانند اصول یادگیری ماشین را با استفاده از پایتون به طور کامل فرا بگیرند.