دانلود کتاب Introduction to Machine Learning

هدف اصلی یادگیری ماشین٬ برنامه‌ریزی رایانه‌ها برای استفاده از داده‌های نمونه یا تجربه قبلی برای ارائه راه‌حل برای یک مشکل است. مقدمه ای بر یادگیری ماشین٬ کتاب درسی مفصلی است که تعدادی از موضوعات حیاتی را پوشش می دهد که در بیشتر کتاب های مقدماتی یادگیری ماشین یافت نمی شوند. نویسنده، اتهم آلپایدین، با معرفی چندین روش از زمینه‌هایی مانند تشخیص الگو، آمار، هوش مصنوعی، پردازش سیگنال، داده‌کاوی، شبکه‌های عصبی و کنترل شروع می‌کند.
آلپایدین همچنین هر الگوریتم یادگیری را توضیح داده است، که به خوانندگان کمک می کند تا به راحتی از معادلات موجود به برنامه کامپیوتری حرکت کنند. در این ویرایش جدید، آلپایدین پوشش گسترده ای از سه موضوع ارائه کرده است که شامل مدل های گرافیکی، روش های هسته و تخمین بیزی می شود. در مجموع، 19 فصل در این کتاب وجود دارد که تعداد کمی از آنها شامل ترکیب یادگیرندگان چندگانه، کاهش ابعاد، روش های ناپارامتری، مدل های پنهان مارکوف و یادگیری تقویتی است. در طول دوره این کتاب، آلپایدین بینش دقیقی در مورد انواع مدل‌سازی و مسائل پیش‌بینی که توسط یادگیری ماشین با آن‌ها سروکار دارد، ارائه کرده است.
آلپایدین همچنین مروری کوتاه بر خانواده‌های پارادایم، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های بسیار رایج در این زمینه در اختیار خوانندگان قرار داده است.

ویژگی های کلیدی:
این کتاب کسانی را هدف قرار می دهد که مدرک کارشناسی ارشد خود را در یادگیری ماشین دنبال می کنند، اما برای مبتدیان نیز مفید است. همچنین برای مهندسین درگیر در زمینه استفاده از روش‌های یادگیری ماشین مفید خواهد بود.