BOOKS - Machine Learning with Python
Machine Learning with Python - Tarkeshwar Barua, Kamal Kant Hiran, Ritesh Kumar Jain, Ruchi Doshi 2024 PDF De Gruyter BOOKS
ECO~18 kg CO²

1 TON

Views
12108

Telegram
 
Machine Learning with Python
Author: Tarkeshwar Barua, Kamal Kant Hiran, Ritesh Kumar Jain, Ruchi Doshi
Year: 2024
Pages: 486
Format: PDF
File size: 40.4 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Machine Learning with Python Introduction: Machine Learning (ML) is a subfield of Artificial Intelligence (AI) that focuses on developing algorithms and models that enable computer systems to learn from experience and make predictions or decisions without explicit programming. As a rapidly evolving technology, ML has the potential to revolutionize numerous industries and transform the way we live and work. In this book, we will explore the fundamentals of ML using the versatile programming language Python, which has become a popular choice among developers due to its simplicity, flexibility, and extensive library support. Our goal is to provide a comprehensive understanding of the ML process and its applications, enabling readers to create innovative solutions for various challenges. Chapter 1: The Evolution of Technology The history of technology is a testament to humanity's unrelenting quest for progress and advancement. From the invention of the wheel to the development of artificial intelligence, technological evolution has been a driving force behind societal growth. In recent years, machine learning has emerged as a game-changer, enabling computers to learn and adapt without explicit programming. This chapter delves into the evolution of technology, highlighting the milestones that have led to the current state of ML and its significance in shaping our future.
Машинное обучение с Python Введение: Машинное обучение (ML) - это подраздел искусственного интеллекта (AI), который фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерным системам учиться на опыте и принимать прогнозы или решения без явного программирования. Будучи быстро развивающейся технологией, ML может революционизировать многочисленные отрасли и изменить наш образ жизни и работы. В этой книге мы рассмотрим основы ML с использованием универсального языка программирования Python, который стал популярным выбором среди разработчиков благодаря своей простоте, гибкости и обширной поддержке библиотек. Наша цель - обеспечить всестороннее понимание процесса ML и его приложений, позволяя читателям создавать инновационные решения для различных задач. Глава 1: Эволюция технологий История технологий является свидетельством неослабевающего стремления человечества к прогрессу и прогрессу. От изобретения колеса до развития искусственного интеллекта технологическая эволюция была движущей силой роста общества. В последние годы машинное обучение стало решающим фактором, позволяющим компьютерам учиться и адаптироваться без явного программирования. Эта глава углубляется в эволюцию технологий, подчеркивая вехи, которые привели к нынешнему состоянию ML и его значению в формировании нашего будущего.
Machine arning with Python Introduction : Machine arning (ML) est une sous-section de l'intelligence artificielle (AI) qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles qui permettent aux systèmes informatiques d'apprendre de l'expérience et de prendre des prévisions ou des décisions sans programmation explicite. En tant que technologie en évolution rapide, ML peut révolutionner de nombreuses industries et changer notre mode de vie et de travail. Dans ce livre, nous allons discuter des bases de ML en utilisant le langage de programmation universel Python, qui est devenu un choix populaire parmi les développeurs en raison de sa simplicité, sa flexibilité et son soutien étendu aux bibliothèques. Notre objectif est de fournir une compréhension complète du processus ML et de ses applications, permettant aux lecteurs de créer des solutions innovantes pour différents défis. Chapitre 1 : L'évolution de la technologie L'histoire de la technologie témoigne de l'aspiration constante de l'humanité au progrès et au progrès. De l'invention de la roue au développement de l'intelligence artificielle, l'évolution technologique a été le moteur de la croissance de la société. Ces dernières années, l'apprentissage automatique a été un facteur décisif pour permettre aux ordinateurs d'apprendre et de s'adapter sans programmation explicite. Ce chapitre approfondit l'évolution de la technologie, soulignant les étapes qui ont conduit à l'état actuel de ML et son importance dans la formation de notre avenir.
Aprendizaje automático con Python Introducción: aprendizaje automático (ML) es una subsección de inteligencia artificial (IA) que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a los sistemas informáticos aprender de la experiencia y tomar predicciones o decisiones sin programación explícita. Al ser una tecnología en rápida evolución, ML puede revolucionar numerosas industrias y cambiar nuestro estilo de vida y de trabajo. En este libro examinaremos los fundamentos de ML utilizando el lenguaje de programación universal Python, que se ha convertido en una opción popular entre los desarrolladores debido a su simplicidad, flexibilidad y amplio soporte de biblioteca. Nuestro objetivo es proporcionar una comprensión integral del proceso de ML y sus aplicaciones, permitiendo a los lectores crear soluciones innovadoras para diferentes desafíos. Capítulo 1: La evolución de la tecnología La historia de la tecnología es un testimonio del deseo inquebrantable de la humanidad de progresar y progresar. Desde la invención de la rueda hasta el desarrollo de la inteligencia artificial, la evolución tecnológica ha sido el motor del crecimiento de la sociedad. En los últimos , el aprendizaje automático se ha convertido en un factor decisivo para permitir que las computadoras aprendan y se adapten sin programación explícita. Este capítulo profundiza en la evolución de la tecnología, destacando los hitos que han llevado al estado actual del ML y su importancia en la formación de nuestro futuro.
Apprendimento automatico con Python Introduzione: Apprendimento automatico (ML) è una sezione di intelligenza artificiale (AI) che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che permettono ai sistemi informatici di imparare dall'esperienza e prendere previsioni o decisioni senza una programmazione esplicita. Essendo una tecnologia in rapida evoluzione, ML può rivoluzionare numerosi settori e cambiare il nostro stile di vita e di lavoro. In questo libro esamineremo le basi di ML utilizzando il linguaggio universale di programmazione Python, che è diventato una scelta popolare tra gli sviluppatori grazie alla sua semplicità, flessibilità e ampio supporto alle librerie. Il nostro obiettivo è quello di garantire una piena comprensione del processo ML e delle sue applicazioni, consentendo ai lettori di creare soluzioni innovative per diverse attività. Capitolo 1: L'evoluzione della tecnologia La storia della tecnologia dimostra che l'umanità vuole sempre progredire e progredire. Dall'invenzione della ruota allo sviluppo dell'intelligenza artificiale, l'evoluzione tecnologica è stata il motore della crescita della società. Negli ultimi anni, l'apprendimento automatico è stato un fattore decisivo per consentire ai computer di imparare e adattarsi senza una programmazione chiara. Questo capitolo sta approfondendo l'evoluzione della tecnologia, sottolineando le fasi cardine che hanno portato allo stato attuale dell'ML e il suo significato nella formazione del nostro futuro.
Maschinelles rnen mit Python Einführung: Maschinelles rnen (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen konzentriert, die es Computersystemen ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. Als sich schnell entwickelnde Technologie hat ML das Potenzial, zahlreiche Branchen zu revolutionieren und unsere Art zu leben und zu arbeiten zu verändern. In diesem Buch werden wir die Grundlagen von ML mit der universellen Programmiersprache Python untersuchen, die aufgrund ihrer Einfachheit, Flexibilität und umfangreichen Bibliotheksunterstützung bei Entwicklern zu einer beliebten Wahl geworden ist. Unser Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis des ML-Prozesses und seiner Anwendungen zu vermitteln und es den sern zu ermöglichen, innovative Lösungen für verschiedene Herausforderungen zu schaffen. Kapitel 1: Die Evolution der Technologie Die Geschichte der Technologie ist ein Beweis für das unerbittliche Streben der Menschheit nach Fortschritt und Fortschritt. Von der Erfindung des Rades bis zur Entwicklung der künstlichen Intelligenz war die technologische Entwicklung die treibende Kraft hinter dem Wachstum der Gesellschaft. In den letzten Jahren ist maschinelles rnen zu einem entscheidenden Faktor geworden, der es Computern ermöglicht, ohne explizite Programmierung zu lernen und sich anzupassen. Dieses Kapitel geht tiefer in die Entwicklung der Technologie ein und hebt die Meilensteine hervor, die zum aktuellen Zustand von ML und seiner Bedeutung für die Gestaltung unserer Zukunft geführt haben.
Machine arning with Python Wprowadzenie: Machine learning (ML) to podrozdział sztucznej inteligencji (AI), który skupia się na rozwijaniu algorytmów i modeli, które pozwalają systemom komputerowym uczyć się z doświadczenia i dokonywać prognoz lub decyzji bez wyraźnego programowania. Jako szybko rozwijająca się technologia, ML ma potencjał do rewolucjonizacji wielu gałęzi przemysłu i przekształcenia sposobu życia i pracy. W tej książce patrzymy na podstawy ML używając uniwersalnego języka programowania Python, który stał się popularnym wyborem wśród programistów ze względu na jego prostotę, elastyczność i szerokie wsparcie biblioteczne. Naszym celem jest zapewnienie kompleksowego zrozumienia procesu ML i jego zastosowań, umożliwiając czytelnikom tworzenie innowacyjnych rozwiązań dla różnych zadań. Rozdział 1: Ewolucja technologii Historia technologii jest testamentem niezwiązanego z ludzkością dążenia do postępu i postępu. Od wynalezienia koła do rozwoju sztucznej inteligencji, ewolucja technologiczna była siłą napędową wzrostu społeczeństwa. W ostatnich latach uczenie maszynowe stało się kluczowym czynnikiem umożliwiającym komputerom naukę i adaptację bez wyraźnego programowania. Rozdział ten zagłębia się w ewolucję technologii, podkreślając kamienie milowe, które doprowadziły do obecnego stanu ML i jego znaczenia dla kształtowania naszej przyszłości.
Machine arning with Python Introduction: Machine arning (בראשי תיבות: ML) הוא תת-סעיף בבינה מלאכותית המתמקד בפיתוח אלגוריתמים ומודלים המאפשרים למערכות מחשב ללמוד מניסיון ולקבל תחזיות או החלטות ללא תכנות מפורש. כטכנולוגיה שמתפתחת במהירות, ל-ML יש פוטנציאל לחולל מהפכה בתעשיות רבות ולשנות את הדרך בה אנו חיים ועובדים. בספר זה, אנו בוחנים את היסודות של ML באמצעות שפת התכנות האוניברסלית פייתון, שהפכה לבחירה פופולרית בקרב המפתחים המטרה שלנו היא לספק הבנה מקיפה של תהליך ה-ML והיישומים שלו, שיאפשרו לקוראים ליצור פתרונות חדשניים למשימות שונות. פרק 1: התפתחות הטכנולוגיה (The Evolution of Technology) היא עדות לרדיפה הבלתי פוסקת של האנושות אחר התקדמות והתקדמות. מהמצאת הגלגל ועד להתפתחות הבינה המלאכותית, אבולוציה טכנולוגית הייתה הכוח המניע מאחורי צמיחת החברה. בשנים האחרונות הפכה למידת מכונה לגורם מכריע המאפשר למחשבים ללמוד ולהתאים את עצמם ללא תכנות מפורש. הפרק הזה מתעמק באבולוציה של הטכנולוגיה, מדגיש את אבני הדרך שהובילו למצב הנוכחי של ML''
Python ile Makine Öğrenimi Giriş: Makine öğrenimi (ML), bilgisayar sistemlerinin deneyimlerden öğrenmesini ve açık programlama olmadan tahmin veya karar vermesini sağlayan algoritmalar ve modeller geliştirmeye odaklanan yapay zekanın (AI) bir alt bölümüdür. Hızla gelişen bir teknoloji olan ML, çok sayıda endüstride devrim yaratma ve yaşam ve çalışma şeklimizi dönüştürme potansiyeline sahiptir. Bu kitapta, basitliği, esnekliği ve kapsamlı kütüphane desteği için geliştiriciler arasında popüler bir seçim haline gelen evrensel programlama dili Python'u kullanarak ML'nin temellerine bakıyoruz. Amacımız, ML süreci ve uygulamaları hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamak ve okuyucuların farklı görevler için yenilikçi çözümler üretmelerini sağlamaktır. Bölüm 1: Teknolojinin Evrimi Teknoloji tarihi, insanlığın ilerleme ve ilerleme konusundaki amansız arayışının bir kanıtıdır. Tekerleğin icadından yapay zekanın gelişimine kadar, teknolojik evrim toplumun büyümesinin arkasındaki itici güç olmuştur. Son yıllarda, makine öğrenimi, bilgisayarların açık programlama olmadan öğrenmelerine ve adapte olmalarına izin vermede çok önemli bir faktör haline gelmiştir. Bu bölüm, teknolojinin evrimini inceleyerek, ML'nin mevcut durumuna ve geleceğimizi şekillendirmedeki önemine yol açan kilometre taşlarını vurgulamaktadır.
التعلم الآلي مع Python Introduction: التعلم الآلي (ML) هو جزء فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تسمح لأنظمة الكمبيوتر بالتعلم من التجربة واتخاذ التنبؤات أو القرارات دون برمجة صريحة. كتكنولوجيا سريعة التطور، تتمتع ML بإمكانية إحداث ثورة في العديد من الصناعات وتحويل الطريقة التي نعيش ونعمل بها. في هذا الكتاب، ننظر إلى أساسيات ML باستخدام لغة البرمجة العالمية Python، والتي أصبحت خيارًا شائعًا بين المطورين لبساطتها ومرونتها ودعمها الواسع للمكتبة. هدفنا هو توفير فهم شامل لعملية ML وتطبيقاتها، مما يسمح للقراء بإنشاء حلول مبتكرة لمهام مختلفة. الفصل 1: تطور التكنولوجيا تاريخ التكنولوجيا هو شهادة على سعي البشرية الدؤوب لتحقيق التقدم والتقدم. من اختراع العجلة إلى تطوير الذكاء الاصطناعي، كان التطور التكنولوجي هو القوة الدافعة لنمو المجتمع. في السنوات الأخيرة، أصبح التعلم الآلي عاملاً حاسمًا في السماح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم والتكيف دون برمجة صريحة. يتعمق هذا الفصل في تطور التكنولوجيا، ويسلط الضوء على المعالم التي أدت إلى الحالة الحالية لـ ML وأهميتها في تشكيل مستقبلنا.
帶有Python的機器學習介紹:機器學習(ML)是人工智能(AI)的子部分,專註於算法和模型的開發,這些算法和模型使計算機系統無需明確編程即可學習經驗並做出預測或決策。通過快速發展的技術,ML可以徹底改變眾多行業,改變我們的生活和工作方式。在本書中,我們將使用通用編程語言Python來研究ML的基礎,Python由於其簡單,靈活性和廣泛的庫支持而成為開發人員的熱門選擇。我們的目標是全面了解ML流程及其應用,使讀者能夠為各種任務創建創新的解決方案。第一章:技術的演變技術史證明了人類對進步和進步的不懈追求。從車輪的發明到人工智能的發展,技術發展一直是社會發展的動力。近來,機器學習已成為使計算機無需明確編程即可學習和適應的決定性因素。本章通過強調導致ML當前狀態及其在塑造我們未來方面的重要性的裏程碑來深入研究技術的演變。

You may also be interested in:

Machine Learning with Python Master Pandas, Scikit-learn, and TensorFlow for Building Smart IA Models
Machine Learning for Absolute Beginners An Absolute beginner’s guide to learning and understanding machine learning successfully
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
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)
Probabilistic Machine Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning), 4th Edition
Think AI Explore the flavours of Machine Learning, Neural Networks, Computer Vision and NLP with powerful python libraries
Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance: From Building Trading Strategies to Robo-Advisors Using Python
Blueprints for Text Analytics Using Python Machine Learning-Based Solutions for Common Real World (NLP) Applications
Python Programming: An Introductory Guide for Accounting and Finance (Machine Learning, Financial Analysis, Data Visualization, Automation and More)
Machine Learning Interviews: Kickstart Your Machine Learning and Data Career
Machine Learning for Beginners An Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
The Python Bible 7 in 1 Volumes One To Seven (Beginner, Intermediate, Data Science, Machine Learning, Finance, Neural Networks, Computer Vision)
Ultimate MLOps for Machine Learning Models Use Real Case Studies to Efficiently Build, Deploy, and Scale Machine Learning Pipelines with MLOps
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
Python Programmieren 7 in 1 Der schnelle Einstieg (Grundlagen, Machine Learning, Neuronale Netze, Data Science, Computer Vision, Finanzen)
Machine Learning with Python The Ultimate Updated Beginner’s Guide Showcasing the Use of Artificial Intelligence as the Absolute Tool To Increase Any Business Revenues
Mastering OpenCV with Python Use NumPy, Scikit, TensorFlow, and Matplotlib to learn Advanced algorithms for Machine Learning through a set of Practical Projects
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
Ultimate Step by Step Guide to Deep Learning Using Python Artificial Intelligence and Neural Network Concepts Explained in Simple Terms (Ultimate Step by Step Guide to Machine Learning Book 2)
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)
Machine Learning: 4 Books in 1: A Complete Overview for Beginners to Master the Basics of Python Programming and Understand How to Build Artificial Intelligence Through Data Science
Machine Learning 4 Books in 1 A Complete Overview for Beginners to Master the Basics of Python Programming and Understand How to Build Artificial Intelligence Through Data Science
Introducing Data Science Big data, machine learning, and more, using Python tools
Machine Learning Q and AI 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI
Machine Learning Q and AI 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI
The Art of Machine Learning A Hands-On Guide to Machine Learning with R
The Art of Machine Learning A Hands-On Guide to Machine Learning with R
Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI
The Art of Machine Learning: A Hands-On Guide to Machine Learning with R
Programming 4 Books In 1 Arduino Programming, C#, SQL And Python Machine Learning
Hands-on ML Projects with OpenCV Master computer vision and Machine Learning using OpenCV and Python
Python Machine Learning for Beginners A Step by Step Approach to Scikit-Learn and TensorFlow