Муқаддима

Ҳар рӯз шумо бо омӯзиши мошинӣ сару кор доред, ҳатто агар инро надонед. Филтри почтаи электронӣ паёмҳои спамро аз паёмҳои муҳим ҷудо мекунад. YouTube видеои навбатиро пешниҳод мекунад. Бонк ҳангоми пардохти шубҳанок бо корт огоҳӣ мефиристад. Телефон чеҳраи шуморо мешиносад. Дар паси ҳамаи ин барномаҳое истодаанд, ки қоидаҳои корашонро барномасоз сатр ба сатр нанавиштааст — онҳо ин қоидаҳоро худашон аз додаҳо омӯхтаанд.

Ин китоб нишон медиҳад, ки ин «омӯхтан» чӣ маъно дорад ва чӣ гуна кор мекунад.

Ин китоб барои кист?

Китоб барои касоне навишта шудааст, ки бо омӯзиши мошинӣ тамоман шинос нестанд. Донистани математикаи олӣ ё барномасозӣ шарт нест: формулаҳое, ки дар китоб меоянд, қадам ба қадам бо мисолҳои ададӣ шарҳ дода мешаванд ва барои фаҳмидани онҳо арифметикаи мактабӣ кифоя аст.

Бобҳои 1–13 ғояҳоро бо сухан, расм ва мисолҳои хурд шарҳ медиҳанд ва компютерро талаб намекунанд. Танҳо бобҳои 14 ва 15 бо коди Python кор мекунанд. Агар Python-ро ҳанӯз намедонед, китоби «Курси фишурдаи Python»-и ҳамин силсила барои оғоз мувофиқ аст.

Агар донишҷӯ бошед, китоб ба шумо харитаи соҳаро медиҳад: кадом алгоритмҳо ҳастанд, барои кадом масъала мувофиқанд ва чаро. Агар барномасоз бошед, мефаҳмед, ки дар дохили китобхонаҳое мисли Scikit-learn чӣ мегузарад. Агар роҳбар ё таҳлилгар бошед, метавонед бо мутахассисони додаҳо ба як забон гап занед.

Чӣ гуна хондан лозим аст?

Бобҳо пайдарпай хонда мешаванд. Бобҳои 1–4 заминаанд: омӯзиши мошинӣ чист, кадом навъҳо дорад ва додаҳоро чӣ гуна барои модел омода мекунанд. Бобҳои 5–13 ҳар кадом як алгоритм ё як ғояро шарҳ медиҳанд. Бобҳои 14–15 ҳамаашро дар як лоиҳаи амалӣ ҷамъ мекунанд.

Мисолҳои ададиро бо қалам ва коғаз ё калкулятор такрор кунед. Вақте худатон як бор нишебии хати регрессия ё энтропияи як шохаи дарахтро ҳисоб мекунед, баъдтар он чиро, ки компютер дар як сония анҷом медиҳад, беҳтар мефаҳмед. Дар охири ҳар боб қисми «Чиро бояд дар ёд дошт» ғояҳои асосиро ҷамъбаст мекунад.

Сохтори китоб

• Боби 1. Омӯзиши мошинӣ чист? — худомӯзӣ, додаҳои омӯзишӣ ва санҷишӣ, ҷойгоҳи омӯзиши мошинӣ дар байни илми додаҳо, зеҳни сунъӣ ва додаковӣ.
• Боби 2. Гурӯҳҳои омӯзиши мошинӣ — омӯзиши назоратшаванда, беназорат, ниманазоратшаванда ва тақвиятӣ.
• Боби 3. Тоза кардани додаҳо — интихоби хусусиятҳо, рамзгузории one-hot, нормализатсия, стандартизатсия ва додаҳои гумшуда.
• Боби 4. Омода кардани додаҳо — тақсими додаҳо ба қисмҳои омӯзишӣ ва санҷишӣ, санҷиши салибӣ ва ҳаҷми додаҳо.
• Боби 5. Регрессияи хаттӣ — хати тамоюл, нишебӣ, мисоли ҳисоб ва регрессияи чандкарата.
• Боби 6. Регрессияи логистикӣ — функсияи сигмоид ва таснифи дуӣ.
• Боби 7. k ҳамсояи наздиктарин — тасниф аз рӯйи ҳамсояҳо ва интихоби k.
• Боби 8. Кластербандии k-means — гурӯҳбандӣ бе нишонаҳо ва усули оринҷ.
• Боби 9. Ғаразнокӣ ва парокандагӣ — каммутобиқшавӣ, аз ҳад мутобиқшавӣ ва регуляризатсия.
• Боби 10. Мошинҳои векторҳои такягоҳӣ — фосилаи ҷудокунанда, гиперпараметри C ва ҳиллаи ядроӣ.
• Боби 11. Шабакаҳои нейронии сунъӣ — нейрон, персептрон, шабакаҳои бисёрқабата ва омӯзиши амиқ.
• Боби 12. Дарахтҳои қарор — энтропия, бэггинг, ҷангалҳои тасодуфӣ ва тақвиятдиҳӣ.
• Боби 13. Моделсозии ансамблӣ — якҷоя кардани моделҳо: бэггинг, тақвиятдиҳӣ ва стекинг.
• Боби 14. Сохтани модел дар Python — модели пешгӯии нархи хона бо тақвияти градиентӣ, аз бор кардани додаҳо то арзёбӣ.
• Боби 15. Беҳтарсозии модел — интихоби хусусиятҳо, ҷустуҷӯи шабакавӣ ва ҷустуҷӯи тасодуфӣ.