Learn algorithms for solving classic computer science problems with this concise guide covering everything from fundamental algorithms, such as sorting and searching, to modern algorithms used in machine learning and cryptography Key Features Learn the techniques you need to know to design algorithms for solving complex problems Become familiar with neural networks and deep learning techniques Explore different types of algorithms and choose the right data structures for their optimal implementation Book Description Algorithms have always played an important role in both the science and practice of computing. Beyond traditional computing, the ability to use algorithms to solve real-world problems is an important skill that any developer or programmer must have. This book will help you not only to develop the skills to select and use an algorithm to solve real-world problems but also to understand how it works. You’ll start with an introduction to algorithms and discover various algorithm design techniques, before exploring how to implement different types of algorithms, such as searching and sorting, with the help of practical examples. As you advance to a more complex set of algorithms, you’ll learn about linear programming, page ranking, and graphs, and even work with machine learning algorithms, understanding the math and logic behind them. Further on, case studies such as weather prediction, tweet clustering, and movie recommendation engines will show you how to apply these algorithms optimally. Finally, you’ll become well versed in techniques that enable parallel processing, giving you the ability to use these algorithms for compute-intensive tasks. By the end of this book, you’ll have become adept at solving real-world computational problems by using a wide range of algorithms. What you will learn Explore existing data structures and algorithms found in Python libraries Implement graph algorithms for fraud detection using network analysis Work with machine learning algorithms to cluster similar tweets and process Twitter data in real time Predict the weather using supervised learning algorithms Use neural networks for object detection Create a recommendation engine that suggests relevant movies to subscribers Implement foolproof security using symmetric and asymmetric encryption on Google Cloud Platform (GCP) Who this book is for This book is for the serious programmer! Whether you are an experienced programmer looking to gain a deeper understanding of the math behind the algorithms or have limited programming or data science knowledge and want to learn more about how you can take advantage of these battle-tested algorithms to improve the way you design and write code, you’ll find this book useful. Experience with Python programming is a must, although knowledge of data science is helpful but not necessary.
ترجمه فارسی (ترجمه ماشینی)
الگوریتم های حل مسائل کلاسیک علوم کامپیوتر را با این راهنمای مختصر بیاموزید که همه چیز را از الگوریتم های اساسی مانند مرتب سازی و جستجو گرفته تا الگوریتم های مدرن مورد استفاده در یادگیری ماشین و رمزنگاری را پوشش می دهد ویژگی های کلیدی تکنیک هایی را که برای طراحی الگوریتم هایی برای حل مسائل پیچیده باید بدانید بیاموزید آشنایی با شبکههای عصبی و تکنیکهای یادگیری عمیق انواع مختلف الگوریتمها را کاوش کنید و ساختارهای داده مناسب را برای اجرای بهینه آنها انتخاب کنید شرح کتاب الگوریتمها همیشه نقش مهمی در علم و عمل محاسبات داشتهاند. فراتر از محاسبات سنتی، توانایی استفاده از الگوریتم ها برای حل مسائل دنیای واقعی مهارت مهمی است که هر توسعه دهنده یا برنامه نویسی باید داشته باشد. این کتاب به شما کمک میکند نه تنها مهارتهای انتخاب و استفاده از یک الگوریتم را برای حل مسائل دنیای واقعی توسعه دهید، بلکه به درک نحوه عملکرد آن نیز کمک میکند. شما با مقدمهای بر الگوریتمها شروع میکنید و تکنیکهای مختلف طراحی الگوریتم را کشف میکنید، قبل از اینکه نحوه پیادهسازی انواع مختلف الگوریتمها، مانند جستجو و مرتبسازی را با کمک مثالهای عملی بررسی کنید. همانطور که به مجموعه پیچیدهتری از الگوریتمها پیش میروید، با برنامهنویسی خطی، رتبهبندی صفحات و نمودارها آشنا میشوید و حتی با الگوریتمهای یادگیری ماشینی کار میکنید و ریاضیات و منطق پشت آنها را درک میکنید. علاوه بر این، مطالعات موردی مانند پیشبینی آب و هوا، خوشهبندی توییتها و موتورهای توصیه فیلم به شما نشان میدهند که چگونه این الگوریتمها را بهطور بهینه اعمال کنید. در نهایت، شما به خوبی در تکنیکهایی که پردازش موازی را امکانپذیر میکنند، آشنا خواهید شد و به شما امکان میدهد از این الگوریتمها برای کارهای محاسباتی فشرده استفاده کنید. در پایان این کتاب، شما در حل مسائل محاسباتی دنیای واقعی با استفاده از طیف گسترده ای از الگوریتم ها ماهر خواهید شد. آنچه خواهید آموخت کاوش ساختارهای داده موجود و الگوریتمهای موجود در کتابخانههای پایتون پیادهسازی الگوریتمهای نمودار برای تشخیص تقلب با استفاده از تحلیل شبکه با الگوریتمهای یادگیری ماشین کار کنید تا توییتهای مشابه را خوشهبندی کنید و دادههای توییتر را در زمان واقعی پردازش کنید پیشبینی آب و هوا با استفاده از الگوریتمهای یادگیری نظارت شده استفاده از شبکههای عصبی برای تشخیص اشیا یک موتور توصیه ایجاد کنید که فیلمهای مرتبط را به مشترکین پیشنهاد میکند. امنیت بیدقت را با استفاده از رمزگذاری متقارن و نامتقارن در Google Cloud Platform (GCP) پیادهسازی کنید این کتاب برای چه کسی است این کتاب برای برنامهنویس جدی است! خواه شما یک برنامه نویس باتجربه هستید که به دنبال درک عمیق تری از ریاضیات پشت الگوریتم ها هستید یا دانش برنامه نویسی یا علم داده محدودی دارید و می خواهید در مورد اینکه چگونه می توانید از مزایای این الگوریتم های آزمایش شده در نبرد برای بهبود روش طراحی خود استفاده کنید و اطلاعات بیشتری کسب کنید. کد بنویسید، این کتاب برای شما مفید خواهد بود. تجربه برنامه نویسی پایتون ضروری است، اگرچه دانش علم داده مفید است اما ضروری نیست.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.