جدول المحتويات
مقدمة
لمن هذا الكتاب
ما يغطي هذا الكتاب
للحصول على أقصى استفادة من هذا الكتاب
قم بتنزيل أمثلة ملفات التعليمات البرمجية
قم بتنزيل الصور الملونة
الاصطلاحات المستخدمة
ابقى على تواصل
المراجعات
القسم 1: الأساسيات والخوارزميات الأساسية
نظرة عامة على الخوارزميات
ما هي الخوارزمية؟
مراحل الخوارزمية
تحديد منطق الخوارزمية
فهم الكود الكاذب
مثال عملي على الكود الكاذب
باستخدام المقتطفات ؛
إنشاء خطة التنفيذ
تقديم حزم بايثون
حزم بايثون
النظام البيئي SciPy
تنفيذ Python عبر Jupyter Notebook
تقنيات تصميم الخوارزمية
بُعد البيانات
حساب البعد
مثال عملي
تحليل الأداء
تحليل تعقيد الفضاء
تحليل تعقيد الوقت
تقدير الأداء
أفضل حالة
أسوأ حالة
الحالة المتوسطة
اختيار الخوارزمية
تدوين Big O
الوقت الثابت (O (1)) ؛ التعقيد
الوقت الخطي (O (n)) التعقيد ؛
الوقت التربيعي (O (n2)) ؛ التعقيد
الوقت اللوغاريتمي (O (logn)) التعقيد
التحقق من صحة الخوارزمية
خوارزميات دقيقة وتقريبية وعشوائية
التفسير
ملخص
هياكل البيانات المستخدمة في الخوارزميات
استكشاف هياكل البيانات في بايثون
قائمة
استخدام القوائم
وظائف لامدا
وظيفة النطاق ؛
التعقيد الزمني للقوائم
مجموعات
التعقيد الزمني للصفوف
قاموس
التعقيد الزمني للقاموس
مجموعات
تحليل الوقت المعقد للمجموعات
إطارات البيانات
مصطلحات من DataFrames
إنشاء مجموعة فرعية من DataFrame
اختيار العمود
صف ؛ اختيار
مصفوفة
عمليات المصفوفة
استكشاف أنواع البيانات المجردة ؛
المتجه
الأكوام
التعقيد الزمني للأكوام
مثال عملي
قوائم الانتظار
الفكرة الأساسية وراء استخدام الأكوام وقوائم الانتظار
شجرة
المصطلح
أنواع الأشجار
أمثلة عملية
ملخص
خوارزميات الفرز والبحث
إدخال خوارزميات الفرز
تبديل المتغيرات في بايثون
فقاعة الفرز
فهم المنطق وراء تصنيف الفقاعات
تحليل أداء لفرز الفقاعة
ترتيب بالإدراج
دمج الفرز
ترتيب شل
تحليل أداء شل
اختيار نوع
أداء خوارزمية فرز الاختيار
اختيار خوارزمية الفرز
مقدمة في خوارزميات البحث
البحث الخطي
أداء البحث الخطي
بحث ثنائي
أداء البحث الثنائي
بحث الاستيفاء
أداء بحث الاستيفاء
تطبيقات عملية
ملخص
تصميم الخوارزميات
تقديم المفاهيم الأساسية لتصميم الخوارزمية
القلق 1 ؛ هل ستنتج الخوارزمية المصممة النتيجة التي نتوقعها؟
القلق 2 ؛ هل هذه هي الطريقة المثلى للحصول على هذه النتائج؟
وصف مدى تعقيد المشكلة
القلق 3 ؛ كيف ستعمل الخوارزمية على مجموعات البيانات الأكبر؟
فهم الاستراتيجيات الخوارزمية
فهم استراتيجية فرق تسد
مثال عملي تم تطبيق فرق تسد على Apache Spark
فهم استراتيجية البرمجة الديناميكية
فهم الخوارزميات الجشعة
تطبيق عملي ؛ حل TSP
استخدام استراتيجية القوة الغاشمة
باستخدام خوارزمية الجشع
تقديم خوارزمية PageRank
تعريف المشكلة
تنفيذ خوارزمية PageRank
فهم البرمجة الخطية
صياغة مشكلة البرمجة الخطية
تحديد وظيفة الهدف
تحديد القيود
تطبيق عملي ؛ القدرة على التخطيط مع البرمجة الخطية
ملخص
خوارزميات الرسم البياني
تمثيلات الرسوم البيانية
أنواع الرسوم البيانية
الرسوم البيانية غير الموجهة
الرسوم البيانية الموجهة
الرسوم المتعددة غير الموجهة
متعددة الرسوم الموجهة
أنواع خاصة من الحواف
الشبكات المتمحورة حول الأنا
تحليل الشبكة الاجتماعية
إدخال نظرية تحليل الشبكة
فهم أقصر طريق
إنشاء حي.
مثلثات
كثافة
فهم التدابير المركزية
الدرجة العلمية
بين
العدل والقرب
مركزية Eigenvector
حساب مقاييس المركزية باستخدام بايثون
فهم عمليات اجتياز الرسم البياني
اتساع البحث الأول ؛
التهيئة
الحلقة الرئيسية
عمق البحث الأول ؛
دراسة الحالة ؛ تحليلات الاحتيال
إجراء تحليلات بسيطة للاحتيال
تقديم منهجية تحليلات برج المراقبة للاحتيال
تسجيل نتائج سلبية ؛
درجة الشك
ملخص
القسم 2: خوارزميات التعلم الآلي
خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للرقابة
إدخال التعلم غير الخاضع للإشراف
التعلم غير الخاضع للإشراف في دورة حياة التنقيب عن البيانات ؛
اتجاهات البحث الحالية في التعلم غير الخاضع للرقابة
أمثلة عملية
تصنيف الصوت
تصنيف الوثيقة
فهم خوارزميات التجميع
تحديد أوجه التشابه
المسافة الإقليدية
مسافة مانهاتن
مسافة جيب التمام
K- يعني خوارزمية التجميع
منطق k- يعني التجميع
التهيئة
خطوات خوارزمية k- يعني
وقف الشرط
ترميز خوارزمية k- يعني
حدود k- الوسائل العنقودية
المجموعات الهرمية
خطوات التكتل الهرمي
ترميز خوارزمية التجميع الهرمي
تقييم المجموعات
تطبيق التجميع
تخفيض الأبعاد
تحليل المكون الرئيسي
حدود PCA
جمعية قواعد التعدين
أمثلة على الاستخدام
تحليل سلة السوق
مساعد
قواعد iation
أنواع الحكم
قواعد تافهة
قواعد لا يمكن تفسيرها
قواعد قابلة للتنفيذ
قواعد الترتيب
الدعم
الثقة
مصعد
خوارزميات لتحليل الارتباط
خوارزمية Apriori
حدود خوارزمية apriori
خوارزمية نمو FP
ملء شجرة FP
أنماط التعدين المتكررة
كود لاستخدام FP- النمو
تطبيق عملي ؛ تجميع التغريدات المماثلة معًا
نمذجة الموضوع
تجمع
خوارزميات كشف الشذوذ
باستخدام التجميع
استخدام كشف الشذوذ المعتمد على الكثافة
استخدام آلات ناقلات الدعم
ملخص
خوارزميات التعلم التقليدية الخاضعة للإشراف
فهم التعلم الآلي الخاضع للإشراف
صياغة التعلم الآلي الخاضع للإشراف
فهم الظروف التمكينية
التفريق بين المصنفات والرابطات
فهم خوارزميات التصنيف
تقديم تحدي المصنفات
بيان المشكلة
هندسة المعالم باستخدام خط أنابيب معالجة البيانات
استيراد البيانات ؛
؛اختيار ميزة
ترميز واحد ساخن
تحديد الميزات والتسمية
تقسيم مجموعة البيانات إلى أجزاء اختبار وتدريب
تحجيم الميزات
تقييم المصنفات
الارتباك مصفوفة
مقاييس الأداء
فهم فرط التجهيز
انحياز، نزعة
فرق
مقايضة التباين التحيز
تحديد مراحل المصنفات
خوارزمية تصنيف شجرة القرار
فهم خوارزمية تصنيف شجرة القرار
استخدام خوارزمية تصنيف شجرة القرار لتحدي المصنفات
نقاط القوة والضعف في مصنفات شجرة القرار
نقاط القوة
نقاط الضعف ؛
استخدم حالات
تصنيف السجلات
اختيار ميزة
فهم طرق التجميع
تنفيذ تعزيز التدرج باستخدام خوارزمية XGBoost
استخدام خوارزمية الغابة العشوائية
تدريب خوارزمية الغابة العشوائية
استخدام الغابة العشوائية للتنبؤات
التمييز بين خوارزمية الغابة العشوائية وتعزيز المجموعة
استخدام خوارزمية الغابة العشوائية لتحدي المصنفات
الانحدار اللوجستي
الافتراضات
إقامة العلاقة
وظائف الخسارة والتكلفة
متى تستخدم الانحدار اللوجستي
استخدام خوارزمية الانحدار اللوجستي لتحدي المصنفات
خوارزمية SVM
استخدام خوارزمية SVM لتحدي المصنفات
فهم خوارزمية بايز الساذجة
مبرهنة بايز
حساب الاحتمالات
قواعد الضرب لأحداث AND
قاعدة الضرب العامة
قواعد الإضافة لأحداث OR
استخدام خوارزمية بايز الساذجة لتحدي المصنفات
بالنسبة لخوارزميات التصنيف ، الفائز هو …
فهم خوارزميات الانحدار
تقديم تحدي الانحدار
بيان مشكلة تحدي الانحدار
استكشاف مجموعة البيانات التاريخية
هندسة المعالم باستخدام خط أنابيب معالجة البيانات
؛الانحدارالخطي
الانحدار الخطي البسيط
تقييم الانحدار
الانحدار المتعدد
استخدام خوارزمية الانحدار الخطي لتحدي الانحدار
متى يتم استخدام الانحدار الخطي؟
ضعف الانحدار الخطي
خوارزمية شجرة الانحدار
استخدام خوارزمية شجرة الانحدار لتحدي الانحدار
التدرج تعزيز الانحدار الخوارزمية
استخدام خوارزمية الانحدار المعزز للانحدار لتحدي الانحدار
بالنسبة لخوارزميات الانحدار ، الفائز هو …
مثال عملي كيفية التنبؤ بالطقس
ملخص
خوارزميات الشبكة العصبية
فهم الشبكات العصبية الاصطناعية
تطور الشبكات العصبية الاصطناعية
تدريب شبكة عصبية
فهم تشريح الشبكة العصبية
تحديد نزول الانحدار ؛
وظائف التنشيط
وظيفة العتبة
السيني
الوحدة الخطية المصححة (ReLU)
Leaky ReLU
الظل الزائدي (تانه)
سوفت ماكس
الأدوات والأطر
كيراس
محركات الخلفية من Keras
طبقات منخفضة المستوى من مكدس التعلم العميق
تحديد المعلمات الفوقية
تحديد نموذج Keras
اختيار النموذج المتسلسل أو الوظيفي
فهم TensorFlow
تقديم مفاهيم TensorFlow الأساسية
فهم رياضيات التنسور
فهم أنواع الشبكات العصبية
الشبكات العصبية التلافيفية.
التواء
تجمع
الشبكات العصبية المتكررة؛
شبكات الخصومة التوليدية
نقل التعلم
دراسة الحالة ؛ باستخدام التعلم العميق لاكتشاف الاحتيال
المنهجية
ملخص
خوارزميات لمعالجة اللغة الطبيعية
إدخال البرمجة اللغوية العصبية
فهم مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية
تطبيع
جسم
الترميز
التعرف على الكيان المحدد ؛
كلمات التوقف
تحليل المشاعر
ينبع و lemmatization
NLTK
البرمجة اللغوية العصبية المستندة إلى BoW
مقدمة لتضمين الكلمات
حي كلمة
خصائص كلمة الزفاف
استخدام RNNs لـ NLP
استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحليل المشاعر
دراسة حالة: تحليل المشاعر لمراجعة الأفلام ؛
ملخص
محركات التوصية
إدخال أنظمة التوصية
أنواع محركات التوصية
محركات التوصية القائمة على المحتوى
إيجاد أوجه التشابه بين الوثائق غير المهيكلة
استخدام مصفوفة التواجد المشترك
محركات توصية التصفية التعاونية
محركات التوصية الهجينة
إنشاء مصفوفة تشابه للعناصر
توليد نواقل مرجعية للمستخدمين
توليد التوصيات
فهم قيود أنظمة التوصية
مشكلة البداية الباردة
متطلبات البيانات الوصفية
مشكلة تناثر البيانات
التحيز بسبب التأثير الاجتماعي
بيانات محدودة
مجالات التطبيقات العملية
مثال عملي ؛ إنشاء محرك توصية
ملخص
القسم 3: مواضيع متقدمة
خوارزميات البيانات
مقدمة في خوارزميات البيانات
تصنيف البيانات
تقديم خوارزميات تخزين البيانات
فهم استراتيجيات تخزين البيانات
تقديم نظرية CAP
أنظمة CA
أنظمة AP
أنظمة CP
تقديم خوارزميات تدفق البيانات
تطبيقات الجري
التقديم ؛ خوارزميات ضغط البيانات
خوارزميات ضغط بلا خسارة
فهم التقنيات الأساسية للضغط بدون فقدان البيانات
ترميز هوفمان
قوائم الانتظار
الفكرة الأساسية وراء استخدام الأكوام وقوائم الانتظار
شجرة
المصطلح
أنواع الأشجار
أمثلة عملية
ملخص
خوارزميات الفرز والبحث
إدخال خوارزميات الفرز
تبديل المتغيرات في بايثون
فقاعة الفرز
فهم المنطق وراء تصنيف الفقاعات
تحليل أداء لفرز الفقاعة
ترتيب بالإدراج
دمج الفرز
ترتيب شل
تحليل أداء شل
اختيار نوع
أداء خوارزمية فرز الاختيار
اختيار خوارزمية الفرز
مقدمة في خوارزميات البحث
البحث الخطي
أداء البحث الخطي
بحث ثنائي
أداء البحث الثنائي
بحث الاستيفاء
أداء بحث الاستيفاء
تطبيقات عملية
ملخص
تصميم الخوارزميات
تقديم المفاهيم الأساسية لتصميم الخوارزمية
القلق 1 ؛ هل ستنتج الخوارزمية المصممة النتيجة التي نتوقعها؟
القلق 2 ؛ هل هذه هي الطريقة المثلى للحصول على هذه النتائج؟
وصف مدى تعقيد المشكلة
القلق 3 ؛ كيف ستعمل الخوارزمية على مجموعات البيانات الأكبر؟
فهم الاستراتيجيات الخوارزمية
فهم استراتيجية فرق تسد
مثال عملي تم تطبيق فرق تسد على Apache Spark
فهم استراتيجية البرمجة الديناميكية
فهم الخوارزميات الجشعة
تطبيق عملي ؛ حل TSP
استخدام استراتيجية القوة الغاشمة
باستخدام خوارزمية الجشع
تقديم خوارزمية PageRank
تعريف المشكلة
تنفيذ خوارزمية PageRank
فهم البرمجة الخطية
صياغة مشكلة البرمجة الخطية
تحديد وظيفة الهدف
تحديد القيود
تطبيق عملي ؛ القدرة على التخطيط مع البرمجة الخطية
ملخص
خوارزميات الرسم البياني
تمثيلات الرسوم البيانية
أنواع الرسوم البيانية
الرسوم البيانية غير الموجهة
الرسوم البيانية الموجهة
الرسوم المتعددة غير الموجهة
متعددة الرسوم الموجهة
أنواع خاصة من الحواف
الشبكات المتمحورة حول الأنا
تحليل الشبكة الاجتماعية
إدخال نظرية تحليل الشبكة
فهم أقصر طريق
إنشاء حي.
مثلثات
كثافة
فهم التدابير المركزية
الدرجة العلمية
بين
العدل والقرب
مركزية Eigenvector
حساب مقاييس المركزية باستخدام بايثون
فهم عمليات اجتياز الرسم البياني
اتساع البحث الأول ؛
التهيئة
الحلقة الرئيسية
عمق البحث الأول ؛
دراسة الحالة ؛ تحليلات الاحتيال
إجراء تحليلات بسيطة للاحتيال
تقديم منهجية تحليلات برج المراقبة للاحتيال
تسجيل نتائج سلبية ؛
درجة الشك
ملخص
القسم 2: خوارزميات التعلم الآلي
خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للرقابة
إدخال التعلم غير الخاضع للإشراف
التعلم غير الخاضع للإشراف في دورة حياة التنقيب عن البيانات ؛
اتجاهات البحث الحالية في التعلم غير الخاضع للرقابة
أمثلة عملية
تصنيف الصوت
تصنيف الوثيقة
فهم خوارزميات التجميع
تحديد أوجه التشابه
المسافة الإقليدية
مسافة مانهاتن
مسافة جيب التمام
K- يعني خوارزمية التجميع
منطق k- يعني التجميع
التهيئة
خطوات خوارزمية k- يعني
وقف الشرط
ترميز خوارزمية k- يعني
حدود k- الوسائل العنقودية
المجموعات الهرمية
خطوات التكتل الهرمي
ترميز خوارزمية التجميع الهرمي
تقييم المجموعات
تطبيق التجميع
تخفيض الأبعاد
تحليل المكون الرئيسي
حدود PCA
جمعية قواعد التعدين
أمثلة على الاستخدام
تحليل سلة السوق
قواعد الرابطة
أنواع الحكم
قواعد تافهة
قواعد لا يمكن تفسيرها
قواعد قابلة للتنفيذ
قواعد الترتيب
الدعم
الثقة
مصعد
خوارزميات لتحليل الارتباط
خوارزمية Apriori
حدود خوارزمية apriori
خوارزمية نمو FP
ملء شجرة FP
أنماط التعدين المتكررة
كود لاستخدام FP- النمو
تطبيق عملي ؛ تجميع التغريدات المماثلة معًا
نمذجة الموضوع
تجمع
خوارزميات كشف الشذوذ
باستخدام التجميع
استخدام كشف الشذوذ المعتمد على الكثافة
استخدام آلات ناقلات الدعم
ملخص
خوارزميات التعلم التقليدية الخاضعة للإشراف
فهم التعلم الآلي الخاضع للإشراف
صياغة التعلم الآلي الخاضع للإشراف
فهم الظروف التمكينية
التفريق بين المصنفات والرابطات
فهم خوارزميات التصنيف
تقديم تحدي المصنفات
بيان المشكلة
هندسة المعالم باستخدام خط أنابيب معالجة البيانات
استيراد البيانات ؛
؛اختيار ميزة
ترميز واحد ساخن
تحديد الميزات والمعامل
ل
تقسيم مجموعة البيانات إلى أجزاء اختبار وتدريب
تحجيم الميزات
تقييم المصنفات
الارتباك مصفوفة
مقاييس الأداء
فهم فرط التجهيز
انحياز، نزعة
فرق
مقايضة التباين التحيز
تحديد مراحل المصنفات
خوارزمية تصنيف شجرة القرار
فهم خوارزمية تصنيف شجرة القرار
استخدام خوارزمية تصنيف شجرة القرار لتحدي المصنفات
نقاط القوة والضعف في مصنفات شجرة القرار
نقاط القوة
نقاط الضعف ؛
استخدم حالات
تصنيف السجلات
اختيار ميزة
فهم طرق التجميع
تنفيذ تعزيز التدرج باستخدام خوارزمية XGBoost
استخدام خوارزمية الغابة العشوائية
تدريب خوارزمية الغابة العشوائية
استخدام الغابة العشوائية للتنبؤات
التمييز بين خوارزمية الغابة العشوائية وتعزيز المجموعة
استخدام خوارزمية الغابة العشوائية لتحدي المصنفات
الانحدار اللوجستي
الافتراضات
إقامة العلاقة
وظائف الخسارة والتكلفة
متى تستخدم الانحدار اللوجستي
استخدام خوارزمية الانحدار اللوجستي لتحدي المصنفات
خوارزمية SVM
استخدام خوارزمية SVM لتحدي المصنفات
فهم خوارزمية بايز الساذجة
مبرهنة بايز
حساب الاحتمالات
قواعد الضرب لأحداث AND
قاعدة الضرب العامة
قواعد الإضافة لأحداث OR
استخدام خوارزمية بايز الساذجة لتحدي المصنفات
بالنسبة لخوارزميات التصنيف ، الفائز هو …
فهم خوارزميات الانحدار
تقديم تحدي الانحدار
بيان مشكلة تحدي الانحدار
استكشاف مجموعة البيانات التاريخية
هندسة المعالم باستخدام خط أنابيب معالجة البيانات
؛الانحدارالخطي
الانحدار الخطي البسيط
تقييم الانحدار
الانحدار المتعدد
استخدام خوارزمية الانحدار الخطي لتحدي الانحدار
متى يتم استخدام الانحدار الخطي؟
ضعف الانحدار الخطي
خوارزمية شجرة الانحدار
استخدام خوارزمية شجرة الانحدار لتحدي الانحدار
التدرج تعزيز الانحدار الخوارزمية
استخدام خوارزمية الانحدار المعزز للانحدار لتحدي الانحدار
بالنسبة لخوارزميات الانحدار ، الفائز هو …
مثال عملي كيفية التنبؤ بالطقس
ملخص
خوارزميات الشبكة العصبية
فهم الشبكات العصبية الاصطناعية
تطور الشبكات العصبية الاصطناعية
تدريب شبكة عصبية
فهم تشريح الشبكة العصبية
تحديد نزول الانحدار ؛
وظائف التنشيط
وظيفة العتبة
السيني
الوحدة الخطية المصححة (ReLU)
Leaky ReLU
الظل الزائدي (تانه)
سوفت ماكس
الأدوات والأطر
كيراس
محركات الخلفية من Keras
طبقات منخفضة المستوى من مكدس التعلم العميق
تحديد المعلمات الفوقية
تحديد نموذج Keras
اختيار النموذج المتسلسل أو الوظيفي
فهم TensorFlow
تقديم مفاهيم TensorFlow الأساسية
فهم رياضيات التنسور
فهم أنواع الشبكات العصبية
الشبكات العصبية التلافيفية.
التواء
تجمع
الشبكات العصبية المتكررة؛
شبكات الخصومة التوليدية
نقل التعلم
دراسة الحالة ؛ باستخدام التعلم العميق لاكتشاف الاحتيال
المنهجية
ملخص
خوارزميات لمعالجة اللغة الطبيعية
إدخال البرمجة اللغوية العصبية
فهم مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية
تطبيع
جسم
الترميز
التعرف على الكيان المحدد ؛
كلمات التوقف
تحليل المشاعر
ينبع و lemmatization
NLTK
البرمجة اللغوية العصبية المستندة إلى BoW
مقدمة لتضمين الكلمات
حي كلمة
خصائص كلمة الزفاف
استخدام RNNs لـ NLP
استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحليل المشاعر
دراسة حالة: تحليل المشاعر لمراجعة الأفلام ؛
ملخص
محركات التوصية
إدخال أنظمة التوصية
أنواع محركات التوصية
محركات التوصية القائمة على المحتوى
إيجاد أوجه التشابه بين الوثائق غير المهيكلة
استخدام مصفوفة التواجد المشترك
محركات توصية التصفية التعاونية
محركات التوصية الهجينة
إنشاء مصفوفة تشابه للعناصر
توليد نواقل مرجعية للمستخدمين
توليد التوصيات
فهم قيود أنظمة التوصية
مشكلة البداية الباردة
متطلبات البيانات الوصفية
مشكلة تناثر البيانات
التحيز بسبب التأثير الاجتماعي
بيانات محدودة
مجالات التطبيقات العملية
مثال عملي ؛ إنشاء محرك توصية
ملخص
القسم 3: مواضيع متقدمة
خوارزميات البيانات
مقدمة في خوارزميات البيانات
تصنيف البيانات
تقديم خوارزميات تخزين البيانات
فهم استراتيجيات تخزين البيانات
تقديم نظرية CAP
أنظمة CA
أنظمة AP
أنظمة CP
تقديم خوارزميات تدفق البيانات
تطبيقات الجري
التقديم ؛ خوارزميات ضغط البيانات
خوارزميات ضغط بلا خسارة
فهم التقنيات الأساسية للضغط بدون فقدان البيانات
ترميز هوفمان
مثال عملي. ؛ تحليل المشاعر في الوقت الحقيقي على Twitter
ملخص
التشفير
مقدمة في علم التشفير
فهم أهمية الحلقة الأضعف
المصطلحات الأساسية
فهم متطلبات الأمن
تحديد الجهات
تحديد الأهداف الأمنية
فهم حساسية البيانات
فهم ال
ه التصميم الأساسي للأصفار
تقديم الأصفار البديلة
فهم الأصفار التحويلية
فهم أنواع تقنيات التشفير
استخدام وظيفة تجزئة التشفير
تنفيذ وظائف تجزئة التشفير
فهم MD5 التسامح
فهم SHA
تطبيق ؛ وظيفة تجزئة التشفير ؛
باستخدام التشفير المتماثل
التشفير المتماثل الترميز
مزايا التشفير المتماثل
مشاكل التشفير المتماثل
التشفير غير المتماثل
خوارزمية مصافحة SSL / TLS
البنية التحتية للمفتاح العام؛
مثال ؛ مخاوف أمنية عند نشر نموذج التعلم الآلي
هجمات MITM
كيفية منع هجمات MITM
تجنب التنكر
تشفير البيانات والنموذج
ملخص
خوارزميات واسعة النطاق
مقدمة في الخوارزميات واسعة النطاق
تحديد خوارزمية جيدة التصميم وواسعة النطاق
المصطلح
وقت الإستجابة
الإنتاجية
عرض النطاق الترددي لتقسيم الشبكة
مرونة
تصميم الخوارزميات المتوازية
قانون أمدال
إجراء التحليل المتسلسل للعملية
إجراء تحليل التنفيذ الموازي
فهم تفاصيل المهام
توزيع الحمل
قضايا المنطقة
تمكين المعالجة المتزامنة في بايثون
إستراتيجية معالجة الموارد المتعددة
إدخال CUDA ؛
تصميم الخوارزميات المتوازية على CUDA
استخدام وحدات معالجة الرسومات لمعالجة البيانات في بايثون
الحوسبة العنقودية
تنفيذ معالجة البيانات في Apache Spark
الاستراتيجية الهجينة
ملخص
اعتبارات عملية
إدخال الاعتبارات العملية
القصة المحزنة عن روبوت الذكاء الاصطناعي
قابلية شرح الخوارزمية
خوارزميات التعلم الآلي وقابلية الشرح
تقديم استراتيجيات للتفسير
تنفيذ التفسير
فهم الأخلاق والخوارزميات
مشاكل خوارزميات التعلم
فهم الاعتبارات الأخلاقية.
دليل غير حاسم
التتبع
أدلة مضللة
نتائج غير عادلة
تقليل التحيز في النماذج ؛ ؛ ؛
معالجة مشاكل NP الصعبة
تبسيط المشكلة.
مثال
تخصيص حل معروف لمشكلة مماثلة
مثال
باستخدام طريقة احتمالية
مثال
متى تستخدم الخوارزميات
مثال عملي. ؛ أحداث البجعة السوداء
أربعة معايير لتصنيف الحدث على أنه حدث البجعة السوداء
تطبيق الخوارزميات على أحداث البجعة السوداء
ملخص
كتب أخرى قد تستمتع بها
اترك تعليقًا – دع القراء الآخرين يعرفون رأيك
