کتاب Pattern Recognition and Machine Learning یکی از شناخته‌شده‌ترین و معتبرترین منابع حوزه یادگیری ماشین محسوب می‌شود. این کتاب که توسط کریستوفر بیشاپ نوشته شده، سال‌هاست به‌عنوان مرجع استاندارد در دانشگاه‌های معتبر جهان برای تدریس یادگیری ماشین، مدل‌های احتمالاتی و تشخیص الگو مورد استفاده قرار می‌گیرد. تمرکز این کتاب بر رویکرد احتمالاتی (Probabilistic Approach) است؛ رویکردی که پایه بسیاری از الگوریتم‌های مدرن هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد.

در چند سال اخیر، سرعت تغییرات در کسب‌وکارهای ایرانی به‌قدری بالا رفته که دیگر هیچ تصمیمی بدون پشتوانه داده قابل اتکا نیست.این واقعیت باعث شده ابزارها و رویکردهای داده‌محور برای مدیران، تحلیلگران و حتی واحدهای عملیاتی به یک «نیاز اصلی» تبدیل شوند.در همین نقطه است که کتاب Data Mining for Business Analytics نوشته Shmueli و همکارانش، مثل یک راهنمای عملی وارد میدان می‌شود؛ نه به‌عنوان یک کتاب دانشگاهی خشک، بلکه به‌عنوان یک جعبه‌ابزار واقعی برای تحلیل کسب‌وکار.آنچه این کتاب را متفاوت می‌کند، سادگی بیش از حد یا پیچیدگی خیره‌کننده نیست؛بلکه این است که درست همان چیزهایی را توضیح می‌دهد که در پروژه‌های واقعی با آن روبه‌رو می‌شویم: از آماده‌سازی داده تا ساخت مدل و مهم‌تر از همه، تفسیر خروجی برای تصمیم‌گیران.

فیلم Ex Machina تصویری فلسفی و داده‌محور از تولد آگاهی مصنوعی در عصر کلان‌داده است؛ جایی که داده دیگر صرفاً ابزار شناخت انسان نیست، بلکه به نیرویی تبدیل می‌شود که خودِ انسان را بازآفرینی می‌کند. داستان تقابل «کِیلیب»، نماد شهود و احساس انسانی، با «آوا»، تجسم داده‌های خودآموز، مسیر حرکت از الگوریتم تا ادراک را نشان می‌دهد. این فیلم آشکار می‌سازد که مرز میان انسان و ماشین در عصر داده‌کاوی در حال فروپاشی است؛ زمانی که مدل‌های یادگیرنده نه تنها رفتار، بلکه نیت و آگاهی را بازتولید می‌کنند. در نتیجه، Ex Machina هشدار می‌دهد که داده، اگر بدون چارچوب اخلاقی رها شود، از ابزار فهم به موجودی فهمنده و حتی مسلط بر انسان بدل خواهد شد.

فیلم Moneyball روایت گذار از تصمیم‌گیری شهودی به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده است؛ جایی که بیلی بین، مدیر تیم بیسبال اوکلند اَتلتیکس، با تکیه بر تحلیل آماری و داده‌کاوی، ساختار سنتی انتخاب بازیکن را به چالش می‌کشد. این تحول نشان می‌دهد که موفقیت دیگر حاصل «چشم تیزبین مربی» نیست، بلکه نتیجه‌ی تعریف درست مسئله، انتخاب متغیرهای معنا‌دار و استخراج ارزش پنهان در داده‌هاست. Moneyball با نمایش مقاومت انسانی در برابر الگوریتم و چگونگی پیروزی منطق داده بر بایاس‌های شناختی، به الگویی برای تصمیم‌سازی علمی در حوزه‌هایی فراتر از ورزش ـ از بازارهای مالی تا مدیریت ریسک و سرمایه انسانی ـ تبدیل می‌شود؛ تصویری زنده از اینکه در عصر داده، برنده‌ی واقعی کسی است که حقیقت آماری را پشت هیاهوی شهود تشخیص دهد.

تحقیقات یادگیری ماشین باید به راحتی در دسترس و قابل استفاده مجدد باشد.

پلتفرمی برای متخصصان علم داده و یادگیری ماشین

حل مسئله موثر یک مهارت حیاتی در زمینه های شخصی و حرفه ای است. این شما را قادر می سازد تا بر موانع غلبه کنید، تصمیمات آگاهانه بگیرید و به اهداف خود با کارایی بیشتری برسید. با این حال، رویکردهای سنتی ممکن است همیشه بهترین نتایج را در دنیای ما که به سرعت در حال تغییر است، به همراه نداشته باشند. این مقاله ده تکنیک نوآورانه حل مسئله را بررسی می کند که می تواند نحوه تفکر شما را متحول کند و به شما کمک کند خلاقانه تر و موثرتر با چالش ها مقابله کنید.

اولین چیزی که در برنامه نویسی در اکسل نیاز است بدانیم، شناخت اشیا تشکیل دهنده نرم افزار اکسل است. اکسل مانند بسیاری از نرم افزارها، متشکل از تعداد زیادی از اشیا است که در برنامه نویسی اکسل باید از آنها بهره برد. حتی خود Excel یک شی است که اشیا دیگر فرزندان آن هستند. با شناخت اشیا داخلی به راحتی می توان به اجزا بصری اکسل دسترسی داشت.

در بخش اول از قسمت دوم، مبانی تعریف متغیر معرفی شد. اما در این قسمت یکی از مهمترین ساختارهای ذخیره اطلاعات، که همان آرایه ها هستند، معرفی شده است. آرایه ها در تمامی زبانهای برنامه نویسی از اصلیترین ابزارهای برنامه نویسی هستند. در این بخش آرایه های تک بعدی، دو بعدی و سه بعدی معرفی شده اند. اما قدر مسلم با نگاهی به دو بعدی بودن کاربرگهای اکسل می توان به اهمیت و انطباق آرایه های دو بعدی پی برد. به عبارتی آرایه های دو بعدی نقش کلیدی برای انتقال اطلاعات از محیط برنامه نویسی به کاربرگهای اکسل را بازی می کنند. اگر می خواهید از اکسل برای حل مسائل خود استفاده کنید، این بخش را از دست ندهید.