Book: Fundamental Mathematical Concepts for Machine Learning in Science Introduction: In today's world, technology is rapidly evolving, and machine learning (ML) has become an integral part of various scientific disciplines such as physics, chemistry, biology, medicine, psychology, and many more. As a result, there is a growing need for individuals with a scientific background to apply ML in their respective fields. However, understanding the fundamental mathematical concepts that underlie these techniques is crucial to ensure effective integration of ML into research. This book aims to provide a comprehensive overview of the core mathematical concepts in an accessible and straightforward manner while maintaining rigorous mathematical integrity. Chapter 1: The Evolution of Technology and the Need for Personal Paradigms The rapid evolution of technology has led to the development of advanced tools and techniques that have transformed our understanding of the world. However, this technological advancement has also created a sense of urgency and competition among nations, leading to the possibility of warring states. Therefore, it is essential to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for humanity's survival. Chapter 2: The Importance of Mathematical Concepts in Machine Learning Machine learning transcends the mere implementation and training of algorithms; it encompasses broader challenges such as constructing robust datasets, model validation, addressing imbalanced datasets, and finetuning hyperparameters.

Книга: Фундаментальные математические концепции машинного обучения в науке Введение: В современном мире технологии быстро развиваются, и машинное обучение (ML) стало неотъемлемой частью различных научных дисциплин, таких как физика, химия, биология, медицина, психология и многие другие. В результате растет потребность в людях с научным опытом для применения ML в своих областях. Однако понимание фундаментальных математических концепций, лежащих в основе этих методов, имеет решающее значение для обеспечения эффективной интеграции ML в исследования. Цель этой книги - предоставить всесторонний обзор основных математических концепций в доступной и простой форме при сохранении строгой математической целостности. Глава 1: Эволюция технологий и потребность в личных парадигмах Быстрая эволюция технологий привела к разработке передовых инструментов и методов, которые изменили наше понимание мира. Однако это технологическое продвижение также создало чувство срочности и конкуренции между нациями, что привело к возможности возникновения враждующих государств. Поэтому принципиально важно выработать личностную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний как основы выживания человечества. Глава 2: Важность математических концепций в машинном обучении Машинное обучение выходит за рамки простой реализации и обучения алгоритмов; он охватывает более широкие проблемы, такие как построение надежных наборов данных, проверка модели, устранение несбалансированных наборов данных и определение гиперпараметров.

Livre : Concepts mathématiques fondamentaux de l'apprentissage automatique en science Introduction : Dans le monde d'aujourd'hui, la technologie évolue rapidement et l'apprentissage automatique (ML) est devenu une partie intégrante de diverses disciplines scientifiques telles que la physique, la chimie, la biologie, la médecine, la psychologie et bien d'autres. Il en résulte un besoin croissant de personnes ayant une expertise scientifique pour appliquer les LM dans leurs domaines. Cependant, la compréhension des concepts mathématiques fondamentaux qui sous-tendent ces méthodes est essentielle pour assurer une intégration efficace de ML dans la recherche. but de ce livre est de fournir un aperçu complet des concepts mathématiques de base sous une forme accessible et simple tout en maintenant une intégrité mathématique stricte. Chapitre 1 : Évolution de la technologie et besoin de paradigmes personnels L'évolution rapide de la technologie a conduit au développement d'outils et de méthodes de pointe qui ont changé notre compréhension du monde. Mais cette avancée technologique a également créé un sentiment d'urgence et de concurrence entre les nations, ce qui a conduit à la possibilité de l'émergence d'États belligérants. Il est donc essentiel d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie de l'humanité. Chapitre 2 : L'importance des concepts mathématiques dans l'apprentissage automatique L'apprentissage automatique va au-delà de la simple mise en œuvre et de l'apprentissage des algorithmes ; il couvre des problèmes plus vastes tels que la construction d'ensembles de données fiables, la vérification du modèle, la résolution d'ensembles de données déséquilibrés et la définition d'hyperparamètres.

: Conceptos matemáticos fundamentales del aprendizaje automático en la ciencia Introducción: En el mundo actual, la tecnología evoluciona rápidamente y el aprendizaje automático (ML) se ha convertido en una parte integral de diversas disciplinas científicas como la física, la química, la biología, la medicina, la psicología y muchas otras. Como resultado, hay una creciente necesidad de personas con experiencia científica para aplicar ML en sus campos. n embargo, la comprensión de los conceptos matemáticos fundamentales que subyacen a estos métodos es crucial para asegurar la integración efectiva del LM en la investigación. objetivo de este libro es proporcionar una visión general completa de los conceptos matemáticos básicos en una forma accesible y sencilla, manteniendo al mismo tiempo una estricta integridad matemática. Capítulo 1: La evolución de la tecnología y la necesidad de paradigmas personales La rápida evolución de la tecnología ha llevado al desarrollo de herramientas y técnicas avanzadas que han cambiado nuestra comprensión del mundo. n embargo, este avance tecnológico también ha creado un sentido de urgencia y competencia entre las naciones, lo que ha llevado a la posibilidad de que surjan estados beligerantes. Por lo tanto, es fundamental desarrollar el paradigma personal de la percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad. Capítulo 2: La importancia de los conceptos matemáticos en el aprendizaje automático aprendizaje automático va más allá de la simple implementación y aprendizaje de algoritmos; abarca problemas más amplios, como la construcción de conjuntos de datos fiables, la validación de modelos, la eliminación de conjuntos de datos desequilibrados y la determinación de hiperparámetros.

: Concetti matematici fondamentali per l'apprendimento automatico nella scienza Introduzione: Nel mondo moderno la tecnologia si sviluppa rapidamente e l'apprendimento automatico (ML) è diventato parte integrante di diverse discipline scientifiche come fisica, chimica, biologia, medicina, psicologia e molte altre. Di conseguenza, cresce il bisogno di persone con esperienza scientifica per applicare ML nei loro campi. Tuttavia, la comprensione dei concetti matematici fondamentali alla base di questi metodi è fondamentale per garantire l'integrazione efficace di ML nella ricerca. Lo scopo di questo libro è fornire una panoramica completa dei concetti matematici di base, in forma accessibile e semplice, mantenendo una rigorosa integrità matematica. Capitolo 1: L'evoluzione della tecnologia e la necessità di paradigmi personali L'evoluzione rapida della tecnologia ha portato allo sviluppo di strumenti e metodi avanzati che hanno cambiato la nostra comprensione del mondo. Ma questa promozione tecnologica ha anche creato un senso di urgenza e di competizione tra le nazioni, che ha portato alla possibilità di paesi in conflitto. Pertanto, è fondamentale sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna come base per la sopravvivenza dell'umanità. Capitolo 2: L'importanza dei concetti matematici nell'apprendimento automatico L'apprendimento automatico va oltre la semplice implementazione e l'apprendimento degli algoritmi; include problemi più ampi, come la creazione di set di dati affidabili, la verifica del modello, l'eliminazione di set di dati non bilanciati e la definizione di iperparametri.

Buch: Grundlegende mathematische Konzepte des maschinellen rnens in der Wissenschaft Einführung: In der heutigen Welt entwickelt sich die Technologie rasant weiter und Machine arning (ML) ist zu einem integralen Bestandteil verschiedener wissenschaftlicher Disziplinen wie Physik, Chemie, Biologie, Medizin, Psychologie und vielen anderen geworden. Infolgedessen besteht ein wachsender Bedarf an Personen mit wissenschaftlicher Erfahrung, ML in ihren Bereichen anzuwenden. Das Verständnis der grundlegenden mathematischen Konzepte, die diesen Methoden zugrunde liegen, ist jedoch entscheidend, um die effektive Integration von ML in die Forschung zu gewährleisten. Das Ziel dieses Buches ist es, einen umfassenden Überblick über die grundlegenden mathematischen Konzepte in einer zugänglichen und einfachen Form unter Beibehaltung einer strengen mathematischen Integrität zu bieten. Kapitel 1: Die Entwicklung der Technologie und die Notwendigkeit persönlicher Paradigmen Die schnelle Entwicklung der Technologie hat zur Entwicklung fortschrittlicher Werkzeuge und Techniken geführt, die unser Verständnis der Welt verändert haben. Dieser technologische Fortschritt schuf jedoch auch ein Gefühl der Dringlichkeit und des Wettbewerbs zwischen den Nationen, was zur Möglichkeit der Entstehung von verfeindeten Staaten führte. Daher ist es von grundlegender Bedeutung, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit zu entwickeln. Kapitel 2: Die Bedeutung mathematischer Konzepte im maschinellen rnen Maschinelles rnen geht über die einfache Implementierung und das Training von Algorithmen hinaus; Es behandelt breitere Probleme wie den Aufbau zuverlässiger Datensätze, die Validierung des Modells, die Beseitigung unausgewogener Datensätze und die Definition von Hyperparametern.

Książka: Podstawowe matematyczne koncepcje uczenia maszynowego w nauce Wprowadzenie: W dzisiejszym świecie technologia szybko się rozwija i uczenie maszynowe (ML) stało się integralną częścią różnych dyscyplin naukowych, takich jak fizyka, chemia, biologia, medycyna, psychologia i wiele innych. W rezultacie rośnie zapotrzebowanie osób posiadających wiedzę naukową na stosowanie ML w swoich dziedzinach. Zrozumienie podstawowych pojęć matematycznych leżących u podstaw tych metod ma jednak kluczowe znaczenie dla zapewnienia efektywnej integracji ML z badaniami. Celem tej książki jest zapewnienie kompleksowego przeglądu podstawowych pojęć matematycznych w dostępnej i prostej formie przy zachowaniu ścisłej integralności matematycznej. Rozdział 1: Ewolucja technologii i potrzeba paradygmatów osobistych Szybka ewolucja technologii doprowadziła do rozwoju zaawansowanych narzędzi i technik, które zmieniły nasze zrozumienie świata. Jednak ten postęp technologiczny stworzył również poczucie pilności i konkurencji między narodami, co doprowadziło do możliwości wojowania państw. Dlatego fundamentalnie ważne jest opracowanie osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy do przetrwania ludzkości. Rozdział 2: Znaczenie pojęć matematycznych w uczeniu maszynowym Uczenie maszynowe wykracza poza proste wdrażanie i szkolenie algorytmów; obejmuje szersze zagadnienia, takie jak tworzenie solidnych zbiorów danych, walidacja modeli, eliminowanie niezrównoważonych zbiorów danych oraz definiowanie hiperparametrów.

''

Kitap: Bilimde Makine Öğreniminin Temel Matematiksel Kavramları Giriş: Günümüz dünyasında, teknoloji hızla gelişmektedir ve makine öğrenimi (ML) fizik, kimya, biyoloji, tıp, psikoloji ve diğerleri gibi çeşitli bilimsel disiplinlerin ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir. Sonuç olarak, ML'yi kendi alanlarında uygulamak için bilimsel uzmanlığa sahip insanlara artan bir ihtiyaç vardır. Bununla birlikte, bu yöntemlerin altında yatan temel matematiksel kavramları anlamak, ML'nin araştırmaya etkili bir şekilde entegre edilmesini sağlamak için kritik öneme sahiptir. Bu kitabın amacı, sıkı matematiksel bütünlüğü korurken, temel matematiksel kavramlara erişilebilir ve basit bir biçimde kapsamlı bir genel bakış sağlamaktır. Bölüm 1: Teknolojinin Evrimi ve Kişisel Paradigmalara Duyulan İhtiyaç Teknolojinin hızlı evrimi, dünya anlayışımızı dönüştüren gelişmiş araç ve tekniklerin geliştirilmesine yol açmıştır. Bununla birlikte, bu teknolojik ilerleme aynı zamanda uluslar arasında bir aciliyet ve rekabet duygusu yarattı ve savaşan devletlerin olasılığına yol açtı. Bu nedenle, insanlığın hayatta kalmasının temeli olarak modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmek temel olarak önemlidir. Bölüm 2: Makine öğreniminde matematiksel kavramların önemi Makine öğrenimi, algoritmaların basit bir şekilde uygulanması ve eğitilmesinin ötesine geçer; Sağlam veri kümeleri oluşturma, model doğrulama, dengesiz veri kümelerini ortadan kaldırma ve hiperparametreleri tanımlama gibi daha geniş konuları kapsar.

كتاب: المفاهيم الرياضية الأساسية للتعلم الآلي في العلوم مقدمة: في عالم اليوم، تتطور التكنولوجيا بسرعة وأصبح التعلم الآلي (ML) جزءًا لا يتجزأ من مختلف التخصصات العلمية مثل الفيزياء والكيمياء وعلم الأحياء والطب وعلم النفس وغيرها الكثير. نتيجة لذلك، هناك حاجة متزايدة للأشخاص ذوي الخبرة العلمية لتطبيق ML في مجالاتهم. ومع ذلك، فإن فهم المفاهيم الرياضية الأساسية الكامنة وراء هذه الأساليب أمر بالغ الأهمية لضمان دمج ML بشكل فعال في البحث. الغرض من هذا الكتاب هو تقديم لمحة عامة شاملة عن المفاهيم الرياضية الأساسية في شكل يسهل الوصول إليه وبسيط مع الحفاظ على التكامل الرياضي الصارم. الفصل 1: تطور التكنولوجيا والحاجة إلى نماذج شخصية أدى التطور السريع للتكنولوجيا إلى تطوير أدوات وتقنيات متقدمة غيرت فهمنا للعالم. ومع ذلك، فقد خلق هذا التقدم التكنولوجي أيضًا إحساسًا بالإلحاح والمنافسة بين الدول، مما أدى إلى إمكانية قيام دول متحاربة. ولذلك، من المهم أساسا وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية. الفصل 2: أهمية المفاهيم الرياضية في التعلم الآلي التعلم الآلي يتجاوز مجرد تنفيذ وتدريب الخوارزميات ؛ يغطي قضايا أوسع مثل بناء مجموعات بيانات قوية، والتحقق من صحة النماذج، والقضاء على مجموعات البيانات غير المتوازنة، وتحديد مقاييس فرط البارامامتر.

本書：科學中機器學習的基本數學概念介紹：在當今世界中，技術正在迅速發展，機器學習（ML）已成為物理學，化學，生物學，醫學，心理學等各種科學學科的組成部分。等等。結果，越來越需要具有科學專業知識的人將ML應用於其領域。但是，了解這些方法背後的基本數學概念對於確保ML有效地集成到研究中至關重要。本書的目的是以易於訪問和簡單的形式提供基本數學概念的全面概述，同時保持嚴格的數學完整性。第1章：技術的演變和對個人範式的需求技術的快速演變導致開發了改變我們對世界的理解的先進工具和方法。但是，這種技術進步也引起了國家之間的緊迫感和競爭，從而有可能出現交戰國。因此，至關重要的是制定個人範式，將現代知識的技術發展視為人類生存的基礎。第二章：數學概念在機器學習中的重要性機器學習不僅限於簡單的算法實現和學習；它涵蓋了更廣泛的問題，例如構建可靠的數據集，驗證模型，消除不平衡的數據集以及確定超參數。