BOOKS - Practical Machine Learning Illustrated with KNIME
Practical Machine Learning Illustrated with KNIME - Yu Geng, Qin Li, Geng Yang, Wan Qiu 2024 PDF Springer BOOKS
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
59517

Telegram
 
Practical Machine Learning Illustrated with KNIME
Author: Yu Geng, Qin Li, Geng Yang, Wan Qiu
Year: 2024
Pages: 312
Format: PDF
File size: 37.5 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Practical Machine Learning Illustrated with KNIME In today's rapidly evolving technological landscape, it is crucial to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. As we delve deeper into the digital age, the need for developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge becomes increasingly important. This book, "Practical Machine Learning Illustrated with KNIME serves as a guide for professionals and students from diverse backgrounds to harness the power of Machine Learning (ML) without the burden of learning Python or extensive coding experience. With KNIME, a low-code platform, readers can focus on their objectives instead of struggling with technicalities. Part I: Introduction to AI Technology The first part of this textbook provides a solid foundation in essential knowledge, laying the groundwork for a comprehensive understanding of AI and ML. It covers the following topics: 1. Artificial Intelligence (AI) and its significance in modern society 2. The history of AI and its evolution over time 3. Types of AI: rule-based systems, decision trees, and neural networks 4. The role of ML in AI and its applications 5.
Практическое машинное обучение Иллюстрировано с KNIME В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте крайне важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. По мере того как мы углубляемся в цифровую эпоху, все большее значение приобретает необходимость выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Эта книга, «Practical Machine arning Illustrated with KNIME» служит руководством для профессионалов и студентов из разных слоев общества, чтобы использовать возможности машинного обучения (ML) без бремени изучения Python или обширного опыта программирования. С KNIME, платформой с низким кодом, читатели могут сосредоточиться на своих целях, а не бороться с техническими особенностями. Часть I: Введение в технологии ИИ Первая часть этого учебника обеспечивает прочную основу для необходимых знаний, закладывая основу для всестороннего понимания ИИ и МЛ. Он охватывает следующие темы: 1. Искусственный интеллект (ИИ) и его значение в современном обществе 2. История ИИ и его эволюция с течением времени 3. Типы ИИ: основанные на правилах системы, деревья решений и нейронные сети 4. Роль ML в ИИ и его приложениях 5.
Apprentissage machine pratique Illustré par KNIME Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. Au fur et à mesure que nous nous approfondissons dans l'ère numérique, la nécessité d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes prend de plus en plus d'importance. Ce livre, « Practical Machine Arning Illustrated with KNIME », sert de guide aux professionnels et aux étudiants de différents horizons pour exploiter les possibilités d'apprentissage automatique (ML) sans le fardeau d'apprendre Python une vaste ou vaste expérience de programmation. Avec KNIME, une plate-forme à faible code, les lecteurs peuvent se concentrer sur leurs objectifs plutôt que de lutter contre les caractéristiques techniques. Partie I : Introduction aux technologies de l'IA La première partie de ce manuel fournit une base solide pour les connaissances nécessaires, jetant les bases d'une compréhension globale de l'IA et du ML. Il couvre les sujets suivants : 1. L'intelligence artificielle (IA) et son importance dans la société moderne 2. L'histoire de l'IA et son évolution dans le temps 3. Types d'IA : systèmes basés sur des règles, arbres de décision et réseaux neuronaux 4. rôle de ML dans l'IA et ses annexes 5.
Práctica Machine arning Ilustrado con KNIME En el panorama tecnológico en rápida evolución actual, es fundamental comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. A medida que nos adentramos en la era digital, la necesidad de desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno adquiere cada vez más importancia. Este libro, «Practical Machine arning Illustrated with KNIME» sirve como guía para que profesionales y estudiantes de diferentes orígenes aprovechen las oportunidades de aprendizaje automático (ML) sin la carga de aprender Python o una amplia experiencia de programación. Con KNIME, una plataforma de código bajo, los lectores pueden centrarse en sus objetivos en lugar de luchar contra las características técnicas. Parte I: Introducción a la tecnología de IA La primera parte de este tutorial proporciona una base sólida para los conocimientos necesarios, sentando las bases para una comprensión integral de la IA y el ML. Abarca los siguientes temas: 1. Inteligencia Artificial (IA) y su importancia en la sociedad actual 2. Historia de la IA y su evolución a lo largo del tiempo 3. Tipos de IA: sistemas basados en reglas, árboles de decisión y redes neuronales 4. Papel de ML en IA y sus aplicaciones 5.
Apprendimento automatico pratico Illustrato con KNIME In un panorama tecnologico in continua evoluzione, è fondamentale comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sull'umanità. Mentre ci stiamo approfondendo nell'era digitale, la necessità di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna diventa sempre più importante. Questo libro, «Practical Machine arning Illustrated with KNIME», è un manuale per professionisti e studenti provenienti da diversi settori della società per sfruttare le opportunità di apprendimento automatico (ML) senza l'onere di studiare Python o un'ampia esperienza di programmazione. Con KNIME, piattaforma a basso codice, i lettori possono concentrarsi sui loro obiettivi piuttosto che combattere le caratteristiche tecniche. Parte I: Introduzione all'IA La prima parte di questo manuale fornisce una base solida per le conoscenze necessarie, ponendo le basi per una piena comprensione dell'intelligenza artificiale e dell'ML. Riguarda i seguenti argomenti: 1. Intelligenza artificiale (IA) e il suo significato nella società moderna 2. La storia dell'IA e la sua evoluzione nel corso del tempo 3. I tipi di IA includono sistemi basati su regole, alberi di soluzioni e reti neurali 4. Il ruolo di ML nell'IA e nelle sue applicazioni 5.
Praktisches maschinelles rnen Illustriert mit KNIME In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist es entscheidend, den technologischen Evolutionsprozess und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Während wir uns in das digitale Zeitalter vertiefen, wird es immer wichtiger, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Dieses Buch, „Practical Machine arning Illustrated with KNIME“, dient als itfaden für Fachleute und Studenten mit unterschiedlichem Hintergrund, um die Möglichkeiten des maschinellen rnens (ML) zu nutzen, ohne die t des Erlernens von Python oder umfangreicher Programmiererfahrung. Mit KNIME, einer Low-Code-Plattform, können sich die ser auf ihre Ziele konzentrieren, anstatt mit technischen Merkmalen zu kämpfen. Teil I: Einführung in KI-Technologien Der erste Teil dieses Tutorials bietet eine solide Grundlage für das notwendige Wissen und legt die Grundlage für ein umfassendes Verständnis von KI und ML. Es umfasst die folgenden Themen: 1. Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Bedeutung in der modernen Gesellschaft 2. Die Geschichte der KI und ihre Entwicklung im Laufe der Zeit 3 KI-Typen: regelbasierte Systeme, Entscheidungsbäume und neuronale Netze 4. Die Rolle von ML in der KI und ihren Anwendungen 5.
Praktyczne uczenie maszynowe ilustrowane KNIME W dzisiejszym szybko rozwijającym się krajobrazie technologicznym konieczne jest zrozumienie ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkość. W miarę jak pogłębiamy erę cyfrową, coraz ważniejsza staje się potrzeba opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Ta książka, „Praktyczne Machine arning ilustrowane z KNIME”, służy jako przewodnik dla profesjonalistów i studentów z różnych środowisk, aby skorzystać z możliwości uczenia maszynowego (ML) bez ciężaru nauki Pythona lub obszerne doświadczenie programowania. Dzięki KNIME, platformie niskiego kodu, czytelnicy mogą skupić się na swoich celach, a nie zmagać się z technikami. Część I: Wprowadzenie do technologii AI Pierwsza część tego podręcznika stanowi solidny fundament niezbędnej wiedzy, stanowiąc fundament kompleksowego zrozumienia sztucznej inteligencji i ML. Obejmuje on następujące tematy: 1. Sztuczna inteligencja (AI) i jej znaczenie we współczesnym społeczeństwie 2. Historia AI i jej ewolucja w czasie 3. Typy AI: systemy oparte na zasadach, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe 4. Rola ML w AI i jego zastosowaniach 5.
Hands-on Machine arning Illustrated עם KNIME בנוף הטכנולוגי המתפתח במהירות של ימינו, חיוני להבין את התפתחות הטכנולוגיה ואת השפעתה על האנושות. ככל שאנו מעמיקים בעידן הדיגיטלי, הצורך לפתח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני הופך להיות יותר ויותר חשוב. ספר זה, ”Practical Machine Arning Illustrated with KNIME”, משמש כמדריך לאנשי מקצוע וסטודנטים מרקעים מגוונים לנצל יכולות למידת מכונה (ML) ללא נטל למידת פייתון או חוויית תכנות נרחבת. עם KNIME, פלטפורמת קוד נמוך, הקוראים יכולים להתמקד במטרות שלהם במקום להיאבק בפרטים טכניים. חלק I: מבוא לטכנולוגיות בינה מלאכותית החלק הראשון של ספר לימוד זה מספק בסיס מוצק לידע הדרוש, הנחת היסודות להבנה מקיפה של AI ו ML. הוא מכסה את הנושאים הבאים: 1. בינה מלאכותית (AI) ומשמעותה בחברה המודרנית 2. ההיסטוריה של הבינה המלאכותית והאבולוציה שלה לאורך זמן 3. סוגי בינה מלאכותית: מערכות מבוססות שלטון, עצי החלטה, ורשתות עצביות 4. תפקיד ה-ML ב-AI והיישומים שלו 5.''
KNIME ile Uygulamalı Makine Öğrenimi Günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında, teknolojinin evrimini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak zorunludur. Dijital çağda derinleştikçe, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacı giderek daha önemli hale geliyor. Bu kitap, "KNIME ile Resimli Pratik Makine arning", Python öğrenme yükü veya kapsamlı programlama deneyimi olmadan makine öğrenme (ML) yeteneklerinden yararlanmak için farklı geçmişlere sahip profesyoneller ve öğrenciler için bir rehber olarak hizmet vermektedir. Düşük kodlu bir platform olan KNIME ile okuyucular, teknik ayrıntılarla mücadele etmek yerine hedeflerine odaklanabilirler. Bölüm I: AI Teknolojilerine Giriş Bu ders kitabının ilk kısmı, AI ve ML'nin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasının temelini oluşturan gerekli bilgi için sağlam bir temel sağlar. Aşağıdaki konuları kapsar: 1. Yapay zeka (AI) ve modern toplumdaki önemi 2. Yapay zekanın tarihçesi ve zaman içindeki gelişimi 3. Yapay zeka türleri: kural tabanlı sistemler, karar ağaçları ve sinir ağları 4. AI ve uygulamalarında ML'nin rolü 5.
التعلم الآلي العملي المصور مع KNIME في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، من الضروري فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. مع تعمقنا في العصر الرقمي، أصبحت الحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة ذات أهمية متزايدة. يعمل هذا الكتاب، «التعلم الآلي العملي المصور مع KNIME»، كدليل للمحترفين والطلاب من خلفيات متنوعة للاستفادة من قدرات التعلم الآلي (ML) دون عبء تعلم بايثون أو خبرة برمجة واسعة. مع KNIME، وهي منصة منخفضة الكود، يمكن للقراء التركيز على أهدافهم بدلاً من الكفاح مع الجوانب الفنية. الجزء الأول: مقدمة لتقنيات الذكاء الاصطناعي يوفر الجزء الأول من هذا الكتاب المدرسي أساسًا متينًا للمعرفة اللازمة، ويضع الأساس لفهم شامل للذكاء الاصطناعي و ML. وهو يغطي المواضيع التالية: 1. الذكاء الاصطناعي (AI) وأهميته في المجتمع الحديث 2. تاريخ الذكاء الاصطناعي وتطوره بمرور الوقت 3. أنواع الذكاء الاصطناعي: الأنظمة القائمة على القواعد، وأشجار القرار، والشبكات العصبية 4. دور ML في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته 5.
實用機器學習用KNIME說明在當今快速發展的技術格局中,了解技術演變過程及其對人類的影響至關重要。隨著我們進入數字時代,人們越來越需要對當代知識的技術發展形成個人的觀念。本書「使用KNIME進行實用機器的插圖」為來自不同背景的專業人員和學生提供了指南,以利用機器學習(ML)的機會,而無需學習Python或廣泛的編程經驗。通過低代碼平臺KNIME,讀者可以專註於自己的目標而不是解決技術問題。第一部分:人工智能技術的介紹本教科書的第一部分為必要知識提供了堅實的基礎,為全面了解AI和ML奠定了基礎。它涵蓋以下主題:1。人工智能(AI)及其在現代社會中的重要性2。AI的歷史及其隨時間的演變3。AI類型:基於規則的系統,決策樹和神經網絡4。ML在AI及其應用5中的作用。

You may also be interested in:

Machine Learning, Animated (Chapman and Hall CRC Machine Learning and Pattern Recognition)
Machine Learning for Finance Master Financial Strategies with Python-Powered Machine Learning
Pragmatic Machine Learning with Python Learn How to Deploy Machine Learning Models in Production
Machine Learning for Finance Master Financial Strategies with Python-Powered Machine Learning
Machine Learning for Absolute Beginners An Absolute beginner’s guide to learning and understanding machine learning successfully
Practical Automated Machine Learning on Azure Using AutoML to Build and Deploy Intelligent Solutions (Early Release)
Machine Learning for Civil and Environmental Engineers: A Practical Approach to Data-Driven Analysis, Explainability, and Causality
Machine Learning for Civil and Environmental Engineers A Practical Approach to Data-driven Analysis, Explainability, and Causality
Feature Engineering for Modern Machine Learning with Scikit-Learn Advanced Data Science and Practical Applications
Machine Learning with Python The Ultimate Guide to Learn Machine Learning Algorithms. Includes a Useful Section about Analysis, Data Mining and Artificial Intelligence in Business Applications
Machine Learning Tutorial: Machine Learning Simply Easy Learning
Machine Learning The Ultimate Guide to Understand Artificial Intelligence and Big Data Analytics. Learn the Building Block Algorithms and the Machine Learning’s Application in the Modern Life
Probabilistic Machine Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Statistics for Machine Learning Implement Statistical methods used in Machine Learning using Python
Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications A Machine Learning Approach
Machine Learning Production Systems Engineering Machine Learning Models and Pipelines
Machine Learning An In-Depth Beginners Guide into the Essentials of Machine Learning Algorithms
Machine Learning Interviews Kickstart Your Machine Learning and Data Career (Final)
Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning), 4th Edition
Python Machine Learning Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn and Tensorflow
Python Machine Learning A Complete Guide for Beginners on Machine Learning and Deep Learning with Python
Machine Learning Interviews: Kickstart Your Machine Learning and Data Career
Machine Learning for Beginners An Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
Mastering OpenCV with Python Use NumPy, Scikit, TensorFlow, and Matplotlib to learn Advanced algorithms for Machine Learning through a set of Practical Projects
Machine Learning For Beginners A Math Free Introduction for Business and Individuals to Machine Learning, Big Data, Data Science, and Neural Networks
Ultimate MLOps for Machine Learning Models Use Real Case Studies to Efficiently Build, Deploy, and Scale Machine Learning Pipelines with MLOps
Ultimate MLOps for Machine Learning Models Use Real Case Studies to Efficiently Build, Deploy, and Scale Machine Learning Pipelines with MLOps
Unsupervised Machine Learning in Python Master Data Science and Machine Learning with Cluster Analysis, Gaussian Mixture Models, and Principal Components Analysis
Machine Learning Hero Master Data Science with Python Essentials Machine Learning with Python Hands-On Guide from Beginner to Expert (Mastering the AI Revolution Book 1)
Hacker|s Guide to Machine Learning with Python Hands-on guide to solving real-world Machine Learning problems with Scikit-Learn, TensorFlow 2, and Keras
Machine Learning for Emotion Analysis in Python: Build AI-powered tools for analyzing emotion using natural language processing and machine learning
Python Machine Learning Is The Complete Guide To Everything You Need To Know About Python Machine Learning Keras, Numpy, Scikit Learn, Tensorflow, With Useful Exercises and examples
Python Machine Learning A Hands-On Beginner|s Guide to Effectively Understand Artificial Neural Networks and Machine Learning Using Python
Python Machine Learning Understand Python Libraries (Keras, NumPy, Scikit-lear, TensorFlow) for Implementing Machine Learning Models in Order to Build Intelligent Systems
Ultimate Machine Learning with ML.NET Build, Optimize, and Deploy Powerful Machine Learning Models for Data-Driven Insights with ML.NET, Azure Functions, and Web API
Data Science and Machine Learning Interview Questions Using R Crack the Data Scientist and Machine Learning Engineers Interviews with Ease
Data Science and Machine Learning Interview Questions Using R: Crack the Data Scientist and Machine Learning Engineers Interviews with Ease
Practical Data Science with SAP Machine Learning Techniques for Enterprise Data, First Edition
Ultimate Machine Learning with ML.NET: Build, Optimize, and Deploy Powerful Machine Learning Models for Data-Driven Insights with ML.NET, Azure Functions, and Web API (English Edition)
Python Machine Learning for Beginners: Unlocking the Power of Data. A Beginner|s Guide to Machine Learning with Python