Machine Learning Applications Using Python - Cases Studies from Healthcare, Retail, and Finance

در عصر داده‌های کلان، توانایی به‌کارگیری یادگیری ماشین در حوزه‌های تخصصی، مرز بین یک تحلیل‌گر داده و یک متخصص ارزش‌آفرین را مشخص می‌کند. کتاب «Machine Learning Applications Using Python» نوشتهٔ پونیت ماتور، با تمرکز بر مطالعات موردی عینی در سه صنعت حیاتی سلامت، خرده‌فروشی و مالی، پلی استوار بین تئوری الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی عملی آن‌ها در دنیای واقعی ایجاد کرده است. این اثر که توسط انتشارات معتبر «ایپرس» منتشر شده، با زبانی گام‌به‌گام و رویکردی کاملاً کاربردی، به داده‌کاوان کمک می‌کند تا سرمایه‌گذاری خود در حوزهٔ یادگیری ماشین را به حداکثر بازدهی برسانند.

دربارهٔ کتاب — Machine Learning Applications Using Python

این کتاب که در سال ۲۰۱۹ منتشر شده، با ساختاری هوشمندانه به سه بخش مجزا برای هر یک از حوزه‌های سلامت، خرده‌فروشی و مالی تقسیم شده است. هر بخش با مروری کلی بر یادگیری ماشین و پیشرفت‌های فناورانهٔ کلیدی در آن حوزه خاص آغاز می‌شود و سپس با ارائهٔ مطالعات موردی عینی از سازمان‌هایی که با استفاده از هوش مصنوعی، قواعد بازی را در بازار خود تغییر داده‌اند، عمق می‌یابد. نویسنده با ارائهٔ کدهای پایتون در کنار ایده‌های نوآورانه برای درآمدزایی از یادگیری ماشین، به خواننده نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از این فناوری به عنوان ابزاری قدرتمند برای ارتقای کسب‌وکار استفاده کرد. رویکرد عملی و موردکاویِ کتاب، آن را از یک منبع صرفاً آکادمیک به راهنمایی اجرایی برای متخصصان تبدیل کرده است. فهرست مطالب کتاب شامل سرفصل‌هایی چون چگونگی پیاده‌سازی یادگیری ماشین در هر حوزه، دام‌هایی که باید از آن‌ها پرهیز کرد، و ایده‌های خاص برای کسب درآمد از این فناوری است که مسیری شفاف را برای مخاطب ترسیم می‌کند. این اثر همچنین شامل مثال‌های متنوعی از کدنویسی پایتون است که مخزن کدهای آن به‌صورت عمومی در دسترس قرار گرفته و به یادگیری عملی و عینی کمک شایانی می‌کند.

دربارهٔ نویسنده

پونیت ماتور (Puneet Mathur)، نویسندهٔ این کتاب، دانشمند داده و مشاور یادگیری ماشین با بیش از ۱۸ سال سابقهٔ کاری در صنعت فناوری اطلاعات است. او که فارغ‌التحصیل مدیریت بازرگانی از مؤسسهٔ مدیریت بنگلور (IIMB) در حوزهٔ تحلیل کسب‌وکار و هوش تجاری است، تجربهٔ ارزشمندی از همکاری با شرکت‌های چندملیتی بزرگی چون اچ‌پی، آی‌بی‌ام و دل را در کارنامه دارد. ماتور همچنین نویسندهٔ کتاب‌های پرفروش دیگری در زمینهٔ پیش‌بینی و یادگیری ماشین است و به‌عنوان مشاور هوش مصنوعی، به تیم‌های مختلف در سراسر جهان در حل مسائل پیچیدهٔ یادگیری ماشین یاری می‌رساند.

چرا باید Machine Learning Applications Using Python را بخوانید؟

• شروع سریع و عملی: با مطالعهٔ این کتاب، یادگیری ماشین را نه به‌صورت انتزاعی، بلکه از طریق مثال‌های عینی و کدهای قابل‌اجرا در حوزه‌های سلامت، مالی و خرده‌فروشی فرا می‌گیرید و می‌توانید بلافاصله آن‌ها را در پروژه‌های خود پیاده‌سازی کنید.
• درک چالش‌های خاص هر صنعت: کتاب با تفکیک مباحث، شما را با چالش‌ها، فرصت‌ها و دام‌های منحصربه‌فرد پیاده‌سازی یادگیری ماشین در هر یک از این سه حوزهٔ کلیدی آشنا می‌کند و دیدگاهی تخصصی به شما می‌دهد.
• ایده‌هایی برای تجاری‌سازی و کسب درآمد: یکی از نقاط قوت این کتاب، ارائهٔ ایده‌های نوآورانه و خاص هر حوزه برای تبدیل پروژه‌های یادگیری ماشین به منابع درآمدی پایدار است.
• دسترسی به کدهای کاربردی: تمامی مثال‌های کتاب با کدهای پایتون همراه است و امکان استفاده و سفارشی‌سازی آن‌ها برای نیازهای خودتان وجود دارد.
• یادگیری اصول و فرایندهای کلیدی: این کتاب صرفاً به الگوریتم‌ها نمی‌پردازد، بلکه فرایندهای پیاده‌سازی، اصول و روش‌های عیب‌یابی و بهینه‌سازی را نیز پوشش می‌دهد که برای موفقیت یک پروژهٔ یادگیری ماشین حیاتی هستند.

این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟

این کتاب منبعی ایده‌آل برای دانشمندان داده، تحلیل‌گران کسب‌وکار، مهندسان نرم‌افزار و متخصصانی است که با مبانی یادگیری ماشین آشنا هستند و می‌خواهند دانش خود را برای حل مسائل دنیای واقعی در صنایع خاص به کار گیرند. همچنین مدیرانی که به دنبال درک عمیق‌تری از کاربردهای عملی و قابلیت‌های درآمدزایی هوش مصنوعی در حوزه‌های تخصصی خود هستند، از مطالعهٔ این کتاب بهره‌ای بسیار خواهند برد. این کتاب با زبانی روان، برای سطوح مختلف مهارت، از مبتدیان تا متخصصان، قابل‌استفاده است.

سوالات متداول

آیا این کتاب صرفاً بر روی الگوریتم‌های یادگیری ماشین تمرکز دارد یا بر پیاده‌سازی آن‌ها در صنعت؟

این کتاب به‌وضوح بر کاربردهای عملی و پیاده‌سازی یادگیری ماشین در صنعت متمرکز است. با اینکه مبانی الگوریتم‌ها را پوشش می‌دهد، اما هدف اصلی آن ارائهٔ راهنمایی گام‌به‌گام برای پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین در حوزه‌های سلامت، مالی و خرده‌فروشی و تبدیل آن‌ها به ارزش تجاری است.

آیا برای استفاده از این کتاب باید با حوزه‌های سلامت، مالی یا خرده‌فروشی آشنایی قبلی داشته باشم؟

خیر، یکی از مزیت‌های این کتاب این است که هر بخش با یک مرور کلی بر یادگیری ماشین و پیشرفت‌های فناورانهٔ آن حوزه خاص آغاز می‌شود. بنابراین برای متخصصان داده‌ای که قصد ورود به این حوزه‌ها را دارند، منبعی کامل و خودآموز محسوب می‌شود.

منبع کدهای کتاب چگونه در دسترس است؟

کدهای کتاب در یک مخزن عمومی در گیت‌هاب توسط انتشارات اپرس منتشر شده است. خواننده می‌تواند این کدها را دانلود کرده، اجرا کند و با تغییر آن‌ها، مفاهیم ارائه‌شده در کتاب را به‌صورت عملی بیاموزد.

Introduction -- Overview of machine learning in healthcare -- Key technological advancements in healthcare -- How to implement machine learning in healthcare -- Case studies in healthcare AI -- Pitfalls to avoid with machine learning in healthcare -- Monetizing healthcare machine learning -- Overview of machine learning in retail -- Key technological advancements in retail -- How to implement machine learning in retail -- Case studies in retail AI -- Pitfalls to avoid with machine learning in retail -- Monetizing retail machine learning -- Overview of machine learning in finance -- Key technological advancements in finance -- How to implement machine learning in finance -- Case studies in finance AI -- Pitfalls to avoid with machine learning in finance -- Monetizing finance machine learning.;"Gain practical skills in machine learning for finance, healthcare, and retail. This book uses a hands-on approach by providing case studies from each of these domains: you'll see examples that demonstrate how to use machine learning as a tool for business enhancement. As a domain expert, you will not only discover how machine learning is used in finance, healthcare, and retail, but also work through practical case studies where machine learning has been implemented. "Machine learning applications using Python" is divided into three sections, one for each of the domains (healthcare, finance, and retail). Each section starts with an overview of machine learning and key technological advancements in that domain. You'll then learn more by using case studies on how organizations are changing the game in their chosen markets. This book has practical case studies with Python code and domain-specific innovative ideas for monetizing machine learning."--Provided by publisher Front Matter ....Pages i-xviii Overview of Machine Learning in Healthcare (Puneet Mathur)....Pages 1-11 Key Technological advancements in Healthcare (Puneet Mathur)....Pages 13-35 How to Implement Machine Learning in Healthcare (Puneet Mathur)....Pages 37-75 Case Studies in Healthcare AI (Puneet Mathur)....Pages 77-119 Pitfalls to Avoid with Machine Learning in Healthcare (Puneet Mathur)....Pages 121-134 Monetizing Healthcare Machine Learning (Puneet Mathur)....Pages 135-145 Overview of Machine Learning in Retail (Puneet Mathur)....Pages 147-157 Key Technological Advancements in Retail (Puneet Mathur)....Pages 159-181 How to Implement Machine Learning in Retail (Puneet Mathur)....Pages 183-216 Case Studies in Retail AI (Puneet Mathur)....Pages 217-237 Pitfalls to Avoid With Machine Learning in Retail (Puneet Mathur)....Pages 239-247 Monetizing Retail Machine Learning (Puneet Mathur)....Pages 249-257 Overview of Machine Learning in Finance (Puneet Mathur)....Pages 259-270 Key Technological Advancements in Finance (Puneet Mathur)....Pages 271-293 How to Implement Machine Learning in Finance (Puneet Mathur)....Pages 295-324 Case Studies in Finance AI (Puneet Mathur)....Pages 325-354 Pitfalls to Avoid with Machine Learning in Finance (Puneet Mathur)....Pages 355-362 Monetizing Finance Machine Learning (Puneet Mathur)....Pages 363-372 Back Matter ....Pages 373-379 Gain practical skills in machine learning for finance, healthcare, and retail. This book uses a hands-on approach by providing case studies from each of these domains: you’ll see examples that demonstrate how to use machine learning as a tool for business enhancement. As a domain expert, you will not only discover how machine learning is used in finance, healthcare, and retail, but also work through practical case studies where machine learning has been implemented. Machine Learning Applications Using Python is divided into three sections, one for each of the domains (healthcare, finance, and retail). Each section starts with an overview of machine learning and key technological advancements in that domain. You’ll then learn more by using case studies on how organizations are changing the game in their chosen markets. This book has practical case studies with Python code and domain-specific innovative ideas for monetizing machine learning. What You Will Learn • Discover applied machine learning processes and principles • Implement machine learning in areas of healthcare, finance, and retail • Avoid the pitfalls of implementing applied machine learning • Build Python machine learning examples in the three subject areas Who This Book Is For Data scientists and machine learning professionals.