- الصفحة الرئيسية /
- الكتب /
- الكمبيوتر والتكنولوجيا /
- علوم الكمبيوتر /
- AI & Machine Learning /
- Expert Systems /
- علالقلابلع لعتل بايثون: ط م ل ن م ل ع ل ع ل ع...
0 ratings
منتج #:
84924443
علالقلابلع لعتل بايثون: ط م ل ن م ل ع ل ع ل ع ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل
منتج #:
84924443
MAD 669
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from أمريكا
0 ratings
اكتب رأيك
متوفر فى المخزون
مستورد من متجر USA
كمية:
اطلب الآن واحصل عليه حول الأربعاء, يوليو 01
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
الغوص العميق في الجوانب والتحديات الرئيسية لتفسير التعلم الآلي باستخدام مجموعة أدوات شاملة لبناء نماذج أكثر عدالة وأمانًا وموثوقية.
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف أمن
منتجات أصلية %100
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
مايفيد
التعلم العملي
يقدم الكتاب أمثلة عملية وواقعية، مما يسمح للقراء بالتفاعل مباشرة مع مفاهيم التعلم الآلي القابلة للتفسير، مما يجعل الأفكار المعقدة أكثر سهولة في الوصول إليها وفهمها.
التركيز على العدالة
يتناول القضايا الحاسمة المتعلقة بالعدالة في التعلم الآلي، ويوجه القراء حول التقنيات لضمان أن تكون نماذجهم قابلة للتفسير وعادلة، مما يعزز الجدارة بالثقة في القرارات الآلية.
أداء قوي
يزود المستخدمين باستراتيجيات لبناء نماذج عالية الأداء تحافظ على المتانة عبر مجموعات البيانات المختلفة، مما يضمن الموثوقية والفعالية في التطبيقات المتنوعة للتعلم الآلي.
تفاصيل المنتج
| وزن العنصر | 1.5 رطل (680 جرام) |
من يجب أن يشتري؟
-
علماء البيانات
مثالي لعلماء البيانات الذين يسعون إلى تعزيز قابلية التفسير والعدالة لنماذج التعلم الآلي الخاصة بهم.
-
باحثو الذكاء الاصطناعي
مورد مثالي لباحثي الذكاء الاصطناعي الذين يركزون على تطوير خوارزميات قابلة للتفسير وفهم سلوك النموذج في تطبيقات العالم الحقيقي.
-
المعلمين
مناسب للمعلمين الذين يقومون بتدريس مفاهيم التعلم الآلي، مع التركيز على التعلم العملي العملي باستخدام نماذج قابلة للتفسير.
-
المبتدئين
غير مناسب للمبتدئين تمامًا دون معرفة مسبقة بمفاهيم التعلم الآلي وبرمجة بايثون.
-
المهنيين المتقدمين
قد يجد متخصصو التعلم الآلي ذوو الخبرة أن المحتوى أقل تحديًا ويفتقر إلى الموضوعات المتقدمة التي يحتاجونها.
-
المستخدمون غير الفنيين
قد يواجه الأفراد الذين ليس لديهم خلفية تقنية أو مهارات برمجة صعوبة في فهم المحتوى وتطبيقه بشكل فعال.
وصف المنتج
علالقلابلع لعتل بايثون: ط م ل ن م ل ع ل ع ل ع ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل ع ل. لعازل
هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا
أسئلة وأجوبة العملاء
-
سؤال:
ما هو التركيز الرئيسي لـ "التعلم الآلي القابل للتفسير باستخدام بايثون"؟
إجابه: يركز كتاب "التعلم الآلي القابل للتفسير باستخدام بايثون" بشكل أساسي على تزويد القراء بالأدوات والتقنيات اللازمة لإنشاء نماذج التعلم الآلي التي ليست فعالة فحسب، بل قابلة للتفسير أيضًا. ويؤكد الكتاب على أهمية فهم السلوك النموذجي، وخاصة في المجالات الحرجة مثل الرعاية الصحية أو التمويل، حيث تؤثر القرارات بشكل كبير على حياة الناس. ومن خلال دمج أمثلة عملية من العالم الحقيقي، فإنه يعرض التطبيقات العملية، مما يمكّن القراء من فهم المفاهيم المعقدة وتطبيقها على مشاريعهم الخاصة، مما يجعله ضروريًا لكل من الممارسين والطلاب. -
سؤال:
من يجب أن يقرأ "التعلم الآلي القابل للتفسير باستخدام بايثون"؟
إجابه: يعد "التعلم الآلي القابل للتفسير باستخدام بايثون" مثاليًا لعلماء البيانات وممارسي التعلم الآلي والطلاب الذين يرغبون في تعميق فهمهم للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. كما أنها مناسبة أيضًا للمهنيين في القطاعات التي تكون فيها الشفافية في قرارات التعلم الآلي أمرًا بالغ الأهمية، مثل التمويل والرعاية الصحية والتكنولوجيا. الكتاب مكتوب بطريقة يسهل الوصول إليها، مما يجعل المفاهيم المعقدة مفهومة للمبتدئين مع توفير رؤى متقدمة للممارسين المتمرسين، وبالتالي تلبية احتياجات جمهور واسع بمستويات مختلفة من الخبرة. -
سؤال:
ما هي أنواع نماذج التعلم الآلي التي يغطيها الكتاب؟
إجابه: يغطي الكتاب مجموعة متنوعة من نماذج التعلم الآلي، بما في ذلك التقنيات التقليدية مثل أشجار القرار والانحدار الخطي، بالإضافة إلى نماذج أكثر تعقيدًا مثل أساليب المجموعة والشبكات العصبية. يتم استكشاف كل نموذج مع التركيز على قابلية التفسير، وتوفير الأدوات والمنهجيات لتحليل وشرح المخرجات بشكل فعال. ومن خلال فحص أنواع النماذج المختلفة، يمكن للقراء تعلم كيفية اختيار النموذج المناسب بناءً على بياناتهم واحتياجات أعمالهم المحددة، وتطبيق أفضل الممارسات في مجالات متنوعة. -
سؤال:
كيف يتناول الكتاب موضوع العدالة في التعلم الآلي؟
إجابه: يتناول الكتاب العدالة في التعلم الآلي من خلال مناقشة التحيز في الخوارزميات والآثار الأخلاقية لنشر نماذج التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي. وهو يشرح أطر تقييم التحيز وتخفيفه، مما يضمن أن النماذج تخدم جميع الفئات السكانية بشكل عادل. سيتعرف القراء على تقنيات تقييم مقاييس العدالة في نماذجهم، مما يعزز فهم أن الذكاء الاصطناعي المسؤول لا يتطلب الدقة فحسب، بل يتطلب أيضًا العدالة، مما يؤدي في النهاية إلى نماذج فعالة ومسؤولة اجتماعيًا. -
سؤال:
ما هي الأمثلة العملية التي يتضمنها الكتاب؟
إجابه: يتضمن الكتاب مجموعة متنوعة من الأمثلة العملية الواقعية التي توضح تطبيق مبادئ التعلم الآلي القابلة للتفسير. وتتراوح هذه الأمثلة بين مختلف الصناعات، مثل التنبؤ بالتخلف عن سداد القروض في مجال التمويل أو تشخيص الأمراض في مجال الرعاية الصحية. وتساعد مثل هذه المشاريع العملية القراء على تطبيق المفاهيم التي تعلموها بطريقة ملموسة، مما يعزز فهمهم ويعزز ثقتهم في تنفيذ مشاريع مماثلة في عملهم أو دراساتهم. توضح الأمثلة أيضًا كيفية الاستفادة من النماذج لاتخاذ قرارات مؤثرة، مما يجعل المحتوى مرتبطًا وقابلاً للتطبيق. -
سؤال:
ما هي الأدوات والمكتبات الموصى بها في الكتاب؟
إجابه: يوصي الكتاب باستخدام مكتبات Python الشهيرة مثل scikit-learn وpandas وmatplotlib لتنفيذ نماذج التعلم الآلي القابلة للتفسير. كما يناقش المكتبات المتخصصة مثل SHAP (SHapley Additive exPlanations) وLIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) المصممة خصيصًا لتفسير النماذج. ومن خلال تشجيع استخدام هذه الأدوات، يسهل الكتاب على القراء’ القدرة على إنشاء نماذجهم وتوصيلها بشكل فعال، حيث توفر هذه المكتبات وظائف قوية للتحليل والتصور، مما يعزز ممارسات التعلم الآلي الخاصة بهم. -
سؤال:
هل يمكنني التعرف على التقنيات المتقدمة في التعلم الآلي من هذا الكتاب؟
إجابه: يوفر "التعلم الآلي القابل للتفسير باستخدام بايثون" نظرة ثاقبة لتقنيات التعلم الآلي المتقدمة مع الحفاظ على التركيز على قابلية التفسير. سيتم تعريف القراء بمفاهيم متطورة مثل أهمية الميزة، والتفسيرات المستقلة عن النموذج، والتفسيرات اللاحقة. يتم تقديم كل تقنية متقدمة بوضوح، مما يمكّن القراء من فهم متى وكيف يتم تنفيذ هذه الأساليب في مشاريعهم الخاصة. تُعد هذه الأفكار مفيدة بشكل خاص للممارسين الذين يرغبون في رفع مهارات التعلم الآلي لديهم دون التضحية بشفافية النموذج. -
سؤال:
كيف يمكنني تطبيق المفاهيم التي تعلمتها من هذا الكتاب في مشاريعي؟
إجابه: لتنفيذ المفاهيم المستفادة من "التعلم الآلي القابل للتفسير باستخدام بايثون" في مشاريعك، ابدأ بتحديد مشكلة معينة تهدف إلى حلها باستخدام التعلم الآلي. قم بتطبيق تقنيات الكتاب في المعالجة المسبقة للبيانات واختيار النموذج وتقييمه لبناء النموذج الخاص بك مع وضع قابلية التفسير في الاعتبار. استخدم الأمثلة المقدمة كقالب لمشاريعك، وقم بتعديلها لتناسب بياناتك وأهدافك. لا يعمل هذا التطبيق العملي على تعزيز فهمك فحسب، بل يساعد أيضًا في تطوير نماذج قوية وقابلة للتفسير ويمكن الوثوق بها في اتخاذ القرار. -
سؤال:
ما الجديد في الطبعة الثانية من الكتاب?
إجابه: يتضمن الإصدار الثاني من "التعلم الآلي القابل للتفسير باستخدام بايثون" محتوى محدثًا يعكس أحدث التطورات في مجال التعلم الآلي وقابلية تفسير الذكاء الاصطناعي. تمت إضافة فصول جديدة تناقش الأطر والأدوات والمنهجيات الحديثة، مما يوفر للقراء منظورًا محدثًا. بالإضافة إلى ذلك، تم تحديث الأمثلة العملية لتشمل المزيد من دراسات الحالة والتطبيقات الحالية، مما يثري تجربة التعلم ويضمن أن القراء يتعلمون المهارات ذات الصلة والعملية القابلة للتطبيق في عالم اليوم القائم على البيانات. -
سؤال:
Where can I buy 'Interpretable Machine Learning with Python' in Morocco?
إجابه: You can buy 'Interpretable Machine Learning with Python' from Ubuy in Morocco. Ubuy offers a convenient way to access this essential resource through their online platform, ensuring you have the latest edition available for your learning and professional development. Whether you are a student or a seasoned professional, Ubuy provides a reliable and straightforward purchasing experience to get your hands on this valuable book.
Expert Systems مراجعة تحريرية
**** حاز فيلم "Interpretable Machine Learning with Python - Second Edition" ، الذي كتبه Serg Masís ونشرته Packt ، على استحسان واسع النطاق لنهجها الشامل والعملي لإزالة الغموض عن تعقيدات تفسير نموذج التعلم الآلي. يعزز هيكل الكتاب ، المبني حول "مهام" مميزة ، مشاركة القارئ من خلال الجمع بين المفاهيم النظرية ورمز Python العملي والمؤامرات التوضيحية. مثل هذا النهج مفيد بشكل خاص لكل من المبتدئين والممارسين المتقدمين ، مما يجعل المحتوى متاحًا مع تقديم العمق أيضًا. تكمن إحدى نقاط القوة الرئيسية للكتاب في تركيزه على قابلية التفسير والتفسير وآثارها على الإنصاف والموثوقية في التعلم الآلي. يتم تعريف القراء على المصطلحات الأساسية وأنواع النماذج المختلفة ، بما في ذلك نماذج الصندوق الأسود والصندوق الأبيض والصندوق الزجاجي. تؤكد التطبيقات العملية ، مثل استكشاف التحيز في مجموعات البيانات ، على أهمية فهم نتائج التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي. يقوم المؤلف بجسر النظرية ببراعة مع التطبيق ، موضحًا كيف يمكن أن تظهر أوجه القصور في تفسير النموذج في عمليات صنع القرار الواقعية الحرجة. إن اتساع نطاق الموضوعات التي تم تغطيتها ، بدءًا من الأساليب التقليدية للتفسير إلى البنى المعقدة مثل الشبكات العصبية الملتوية ومعالجة اللغة الطبيعية ، يضمن بقاء الكتاب مناسبًا في المشهد سريع التطور للتعلم الآلي. دراسات الحالة المضمنة والموارد الإضافية ، مثل مجتمع Discord النشط ، تعزز التعلم من خلال تعزيز التعاون والمناقشة بين القراء. لا يعمل هذا الكتاب كمورد تأسيسي فحسب ، بل يتحدى أيضًا الممارسين للمشاركة بنشاط مع أدوات التعلم الآلي القابلة للتفسير ، مما يعزز فكرة أن فهم "لماذا" وراء قرارات النموذج أمر بالغ الأهمية. من خلال الجمع بين التفسيرات التفصيلية والأمثلة العملية والتوجيه الاستراتيجي حول تجنب المزالق ، يبرز "التعلم الآلي القابل للتفسير مع Python" كقراءة أساسية لأي شخص يتطلع إلى فهم تعقيدات تفسير التعلم الآلي. **
مراجعات العملاء وتقييماتهم
1 تقييمات العملاء
-
5 نجمة
0%
-
4 نجمة
100%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
0%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
إيجابيات
- نهج منظم مع "مهام" واضحة لتعزيز المشاركة.
- تغطية شاملة لمفاهيم وأدوات التفسير الرئيسية.
- التطبيقات العملية مع دراسات الحالة في العالم الحقيقي.
- مناسبة للمبتدئين والقراء المتقدمين على حد سواء.
- مجتمع الدعم النشط عبر Discord.
- يقدم رؤى قيمة حول مواضيع متقدمة مثل CNNs و NLP.
سلبيات
- مطول نظرا لنطاقه الطموح الذي قد يطغى على بعض القراء.
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
MAD 669
اطلب الآن واحصل عليه حول الأربعاء, يوليو 01
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
أسرع توصيل عبر الحدود
المميزات والفوائد
- يساعد على جعل نماذج التعلم الآلي أكثر قوة وشفافية وعدلا
- يغطي طرق التفسير لنماذج الصندوق الأبيض والصندوق الأسود
- يوفر طرقًا محددة لنماذج التعلم العميق في مجالات الرؤية والنص والسلاسل الزمنية
- يقدم المشورة للشركات التي تستخدم نماذج الصندوق الأسود لتحديد أولويات الشفافية
- يركز على شرح القرارات النموذجية لكشف التحيزات وتخفيفها
- يتسمان ميزات راسية مثال SHAP وأهمية الميزة والسطل