الوصف
تعلم الآلة الاحتمالية: مقدمة يقدم مقدمة مفصلة ومحدثة لتعلم الآلة، بما في ذلك التعلم العميق، من خلال عدسة موحدة للنمذجة الاحتمالية ونظرية القرار البايزية. يغطي الكتاب الخلفية الرياضية الأساسية، بما في ذلك الجبر الخطي والتحسين، ويستكشف تقنيات التعلم الخاضع الأساسية مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي، بالإضافة إلى الشبكات العصبية العميقة. كما يتم مناقشة مواضيع أكثر تقدمًا، بما في ذلك التعلم الانتقالي والتعلم غير الخاضع.
قراءة المزيد
تسمح تمارين نهاية الفصل للطلاب بتطبيق ما تعلموه، مما يعزز فهمهم للمادة. يوفر الملحق نظرة شاملة على الرموز المستخدمة في جميع أنحاء النص. هذا الكتاب ليس مجرد تحديث لعمل المؤلف السابق، تعلم الآلة: منظور احتمالي، بل هو نص جديد تمامًا يعكس التطورات الكبيرة في هذا المجال منذ عام 2012، وخاصة في التعلم العميق.
يرافق الكتاب كود بايثون عبر الإنترنت يستخدم مكتبات مثل scikit-learn وJAX وPyTorch وTensorFlow. يتيح هذا الكود للقراء إعادة إنتاج تقريبًا جميع الأشكال المقدمة في الكتاب، ويمكن تنفيذه داخل متصفح الويب باستخدام دفاتر السحاب. هذه المورد العملي يكمل المواضيع النظرية التي تم مناقشتها، مما يجعله أداة لا تقدر بثمن للمتعلمين.
مؤلف الكتاب هو كيفن ب. مورفي، عالم أبحاث في جوجل، ويستهدف الطلاب والمحترفين المهتمين بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. يعمل ككتاب تمهيدي سيتبعه تكملة تغطي مواضيع أكثر تقدمًا، مع الحفاظ على نفس النهج الاحتمالي.
- الفئةأدوات ذكاء اصطناعي أخرى
تفاصيل الكتاب
المؤلف: كيفن ب. مورفي
سنة النشر: 2022
عدد الصفحات: 864
الصيغ المتاحة: غلاف صلب، كتاب إلكتروني
الناشر: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
رقم ISBN: 9780262046824
رقم ISBN للكتاب الإلكتروني: 9780262369305
السلسلة: الحساب التكيفي وتعلم الآلة
لمن هذا الكتاب
- تعلم تعلم الآلة
- تطبيقات التعلم العميق
- النمذجة الاحتمالية
- مصدر تعليمي
- البرمجة العملية
