جاوا پیشرفته برای تحلیل داده و یادگیری ماشین: اکوسیستم جاوا را برای تحلیل داده و یادگیری ماشین با استفاده از WEKA، JavaML، JFreeChart و Deeplearning4j آزاد کنید ۲۰۲۴ Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning: Unlock Java’s Ecosystem for Data Analysis and Machine Learning Using WEKA, JavaML, JFreeChart, and Deeplearning4j 2024

ویژگی‌های کلیدی ● کاوش در تکنیک‌ها و الگوریتم‌های متنوع برای تحلیل داده با استفاده از جاوا. ● یادگیری از طریق مثال‌های عملی و کاربردهای واقعی در هر فصل. ● تسلط بر ابزارها و فریم‌ورک‌های ضروری مانند JFreeChart برای تجسم داده و Deeplearning4j برای یادگیری عمیق. توضیحات کتاب این کتاب یک راهنمای جامع برای تحلیل داده با استفاده از جاوا است. از اصول اولیه شروع می‌شود و به پوشش هدف از تحلیل داده، انواع و ساختارهای مختلف داده و نحوه پیش‌پردازش مجموعه داده‌ها می‌پردازد. سپس کتابخانه‌های محبوب جاوا مانند WEKA و Rapidminer را برای تحلیل کارآمد داده معرفی می‌کند. بخش میانی کتاب عمیق‌تر به تکنیک‌های آماری مانند تحلیل توصیفی و نمونه‌برداری تصادفی می‌پردازد، همراه با مهارت‌های عملی در کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای (JDBC، SQL، MySQL) و پایگاه‌های داده NoSQL. همچنین روش‌های مختلف تحلیل مانند رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی را به همراه کاربردهایی در هوش تجاری و پیش‌بینی سری‌های زمانی بررسی می‌کند. بخش پایانی کتاب یک مرور اجمالی از تحلیل داده‌های بزرگ با فریم‌ورک‌های جاوا مانند MapReduce ارائه می‌دهد و یادگیری عمیق را با کتابخانه Deeplearning4J معرفی می‌کند. چه در تحلیل داده تازه‌کار باشید و چه بخواهید مهارت‌های جاوا خود را بهبود ببخشید، این کتاب یک رویکرد گام به گام با مثال‌های واقعی ارائه می‌دهد تا به شما در تسلط بر تحلیل داده با استفاده از جاوا کمک کند. آنچه خواهید آموخت ● درک اصول و انواع بنیادی تحلیل داده، از جمله تحلیل توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینی‌کننده و تجویزی. ● تسلط بر تکنیک‌های پیش‌پردازش داده، از جمله پاکسازی و دستکاری داده‌ها، برای آماده‌سازی آن برای تحلیل. ● یادگیری نحوه ایجاد نمودارها و طرح‌های مختلف، از جمله نمودارهای میله‌ای، هیستوگرام‌ها و نمودارهای پراکنش برای تجسم موثر داده. ● کاوش در کتابخانه‌های مبتنی بر جاوا مانند WEKA و Deeplearning4j برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین. ● توسعه تخصص در تکنیک‌های آماری از جمله آزمون فرضیه، رگرسیون (خطی و چند جمله‌ای) و توزیع‌های احتمال. ● کسب مهارت‌های عملی در پرس‌وجو SQL و JDBC برای پایگاه‌های داده رابطه‌ای. ● کاوش در کاربردهایی در هوش تجاری و یادگیری عمیق، از جمله تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی. فهرست مطالب ۱. تحلیل داده با استفاده از جاوا ۲. مجموعه داده‌ها ۳. تجسم داده ۴. کتابخانه‌های یادگیری ماشین جاوا ۵. تحلیل آماری ۶. پایگاه‌های داده رابطه‌ای ۷. تحلیل رگرسیون ۸. تحلیل طبقه‌بندی ۹. تحلیل احساسات ۱۰. تحلیل خوشه‌ای ۱۱. کار با پایگاه‌های داده NoSQL ۱۲. سیستم‌های پیشنهاد دهنده ۱۳. کاربردهای تحلیل داده ۱۴. تحلیل داده‌های بزرگ با جاوا ۱۵. یادگیری عمیق با جاوا نمایه