BOOKS - Machine Learning for Real World Applications
Machine Learning for Real World Applications - Dinesh K. Sharma, H.S. Hota, Aaron Rasheed Rababaah 2024 PDF Springer BOOKS
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
57319

Telegram
 
Machine Learning for Real World Applications
Author: Dinesh K. Sharma, H.S. Hota, Aaron Rasheed Rababaah
Year: 2024
Pages: 315
Format: PDF
File size: 24.9 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Suresh Kumar. Book Description: Machine Learning for Real World Applications is a comprehensive guide that provides insights into the practical applications of machine learning techniques in various industries. The book covers the fundamental concepts of machine learning and its applications in computer vision, natural language processing, and deep learning. It also discusses the challenges and limitations of machine learning and how to overcome them. The author emphasizes the importance of understanding the process of technology evolution and developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. The book is divided into four parts: Part I - Introduction to Machine Learning, Part II - Computer Vision, Part III - Natural Language Processing, and Part IV - Deep Learning. Each part provides a detailed overview of the respective topic, including the principles, algorithms, and applications. The book also includes case studies and examples to illustrate the practical applications of machine learning in real-world scenarios. The author, Dr. Suresh Kumar, is a renowned expert in the field of machine learning and has extensive experience in teaching and research. He has written several books on machine learning and data science and has published numerous research papers in international journals and conferences.
Суреш Кумар. Machine arning for Real World Applications - это всеобъемлющее руководство, которое дает представление о практическом применении методов машинного обучения в различных отраслях. Книга охватывает фундаментальные концепции машинного обучения и его применения в компьютерном зрении, обработке естественного языка и глубоком обучении. В нем также обсуждаются проблемы и ограничения машинного обучения и способы их преодоления. Автор подчеркивает важность понимания процесса эволюции технологий и выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. Книга разделена на четыре части: Часть I - Введение в машинное обучение, Часть II - Компьютерное зрение, Часть III - Обработка естественного языка и Часть IV - Глубокое обучение. Каждая часть содержит подробный обзор соответствующей темы, включая принципы, алгоритмы и приложения. Книга также включает в себя тематические исследования и примеры, иллюстрирующие практическое применение машинного обучения в реальных сценариях. Автор, доктор Суреш Кумар, является известным экспертом в области машинного обучения и имеет большой опыт преподавания и исследований. Он написал несколько книг по машинному обучению и науке о данных и опубликовал множество научных работ в международных журналах и конференциях.
Suresh Kumar. Machine arning for Real World Applications est un guide complet qui donne un aperçu de l'application pratique des techniques d'apprentissage automatique dans différents secteurs. livre couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et de ses applications dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l'apprentissage profond. Il traite également des défis et des limites de l'apprentissage automatique et des moyens de les surmonter. L'auteur souligne l'importance de comprendre l'évolution des technologies et d'élaborer un paradigme personnel pour percevoir le processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie de l'humanité et de la survie de l'unification des gens dans un État en guerre. livre est divisé en quatre parties : Partie I - Introduction à l'apprentissage automatique, Partie II - Vision par ordinateur, Partie III - Traitement du langage naturel et Partie IV - Apprentissage profond. Chaque partie donne un aperçu détaillé du sujet concerné, y compris les principes, les algorithmes et les applications. livre comprend également des études de cas et des exemples illustrant l'application pratique de l'apprentissage automatique dans des scénarios réels. L'auteur, Dr Suresh Kumar, est un expert reconnu dans le domaine de l'apprentissage automatique et possède une vaste expérience dans l'enseignement et la recherche. Il a écrit plusieurs livres sur l'apprentissage automatique et la science des données et a publié de nombreux ouvrages scientifiques dans des revues et des conférences internationales.
Suresh Kumar. Machine Arning for Real World Applications es una guía integral que proporciona una visión de la aplicación práctica de las técnicas de aprendizaje automático en diferentes industrias. libro abarca conceptos fundamentales del aprendizaje automático y sus aplicaciones en la visión computarizada, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo. También discute los desafíos y limitaciones del aprendizaje automático y cómo superarlos. autor destaca la importancia de comprender el proceso de evolución de la tecnología y de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la supervivencia de la unión de los seres humanos en un Estado en guerra. libro se divide en cuatro partes: Parte I - Introducción al aprendizaje automático, Parte II - Visión computarizada, Parte III - Procesamiento del lenguaje natural y Parte IV - Aprendizaje profundo. Cada parte contiene una descripción detallada del tema relevante, incluyendo principios, algoritmos y aplicaciones. libro también incluye estudios de casos y ejemplos que ilustran la aplicación práctica del aprendizaje automático en escenarios reales. autor, Dr. Suresh Kumar, es un reconocido experto en aprendizaje automático y tiene una amplia experiencia en docencia e investigación. Ha escrito varios libros sobre aprendizaje automático y ciencia de datos y ha publicado muchos trabajos científicos en revistas y conferencias internacionales.
Suresh Kumar. Machine arning for Real World Applications è una guida completa che fornisce un'idea dell'applicazione pratica delle tecniche di apprendimento automatico in diversi settori. Il libro comprende i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico e della sua applicazione nella visione informatica, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nell'apprendimento approfondito. discute anche dei problemi e dei limiti dell'apprendimento automatico e dei modi per superarli. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e di sviluppare il paradigma personale della percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna come base della sopravvivenza dell'umanità e della sopravvivenza dell'unione delle persone in uno stato in guerra. Il libro è suddiviso in quattro parti: Parte I - Introduzione all'apprendimento automatico, Parte II - Visione informatica, Parte III - Elaborazione del linguaggio naturale e Parte IV - Apprendimento profondo. Ogni parte contiene una panoramica dettagliata del tema, inclusi principi, algoritmi e applicazioni. Il libro include anche studi di caso e esempi che illustrano l'applicazione pratica dell'apprendimento automatico in scenari reali. L'autore, il dottor Suresh Kumar, è un noto esperto di apprendimento automatico e ha molta esperienza nell'insegnamento e nella ricerca. Ha scritto diversi libri sull'apprendimento automatico e sulla scienza dei dati e ha pubblicato molti lavori scientifici su riviste e conferenze internazionali.
Suresh Kumar. Machine Arning for Real World Applications ist ein umfassendes Handbuch, das Einblicke in die praktische Anwendung von Machine-arning-Techniken in verschiedenen Branchen bietet. Das Buch behandelt grundlegende Konzepte des maschinellen rnens und seiner Anwendung auf Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Deep arning. Es diskutiert auch die Herausforderungen und Grenzen des maschinellen rnens und wie man sie überwinden kann. Der Autor betont die Bedeutung des Verständnisses des Prozesses der Technologieentwicklung und der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und das Überleben der Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat. Das Buch gliedert sich in vier Teile: Teil I - Einführung in maschinelles rnen, Teil II - Computer Vision, Teil III - Natural Language Processing und Teil IV - Deep arning. Jeder Teil enthält einen detaillierten Überblick über das jeweilige Thema, einschließlich Prinzipien, Algorithmen und Anwendungen. Das Buch enthält auch Fallstudien und Beispiele, die die praktische Anwendung von maschinellem rnen in realen Szenarien veranschaulichen. Der Autor, Dr. Suresh Kumar, ist ein renommierter Experte auf dem Gebiet des maschinellen rnens und verfügt über umfangreiche Erfahrung in hre und Forschung. Er hat mehrere Bücher über maschinelles rnen und Datenwissenschaft geschrieben und zahlreiche wissenschaftliche Arbeiten in internationalen Zeitschriften und Konferenzen veröffentlicht.
Suresh Kumar. Machine arning for Real World Applications to kompleksowy przewodnik, który zapewnia wgląd w praktyczne zastosowanie technik uczenia maszynowego w różnych branżach. Książka obejmuje podstawowe koncepcje uczenia maszynowego i jego zastosowania w wizji komputerowej, przetwarzaniu języka naturalnego i głębokim uczeniu się. Omawia również wyzwania i ograniczenia związane z nauką maszynową oraz sposoby ich pokonywania. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia procesu ewolucji technologii i opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy przetrwania ludzkości i przetrwania zjednoczenia ludzi w stanie wojującym. Książka podzielona jest na cztery części: Część I - Wprowadzenie do uczenia maszynowego, Część II - Wizja komputerowa, Część III - Przetwarzanie języka naturalnego oraz Część IV - Głębokie uczenie się. Każda część zawiera szczegółowy przegląd odpowiedniego tematu, w tym zasad, algorytmów i aplikacji. Książka zawiera również studia przypadków i przykłady ilustrujące praktyczne zastosowania uczenia maszynowego w realnych scenariuszach. Autorka, dr Suresh Kumar, jest znanym ekspertem w nauce maszyn i posiada szerokie doświadczenie w nauczaniu i badaniach. Napisał kilka książek na temat uczenia maszynowego i danych i opublikował liczne prace naukowe w międzynarodowych czasopismach i konferencjach.
''
Suresh Kumar. Gerçek Dünya Uygulamaları için Makine arning, endüstrilerdeki makine öğrenme tekniklerinin pratik uygulaması hakkında fikir veren kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, makine öğreniminin temel kavramlarını ve bilgisayar vizyonu, doğal dil işleme ve derin öğrenmedeki uygulamalarını kapsamaktadır. Ayrıca makine öğreniminin zorluklarını ve sınırlamalarını ve bunların nasıl üstesinden gelineceğini tartışıyor. Yazar, teknolojinin evrim sürecini anlamanın ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin, insanlığın hayatta kalmasının ve insanların savaşan bir durumda birleşmesinin hayatta kalmasının temeli olarak önemini vurgulamaktadır. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I - Makine Öğrenimine Giriş, Bölüm II - Bilgisayar Görüşü, Bölüm III - Doğal Dil İşleme ve Bölüm IV - Derin Öğrenme. Her bölüm, ilkeler, algoritmalar ve uygulamalar dahil olmak üzere ilgili konuya ayrıntılı bir genel bakış içerir. Kitap ayrıca, gerçek dünya senaryolarında makine öğreniminin pratik uygulamalarını gösteren vaka çalışmaları ve örnekleri de içermektedir. Yazar Dr. Suresh Kumar, makine öğreniminde tanınmış bir uzmandır ve kapsamlı öğretim ve araştırma deneyimine sahiptir. Makine öğrenimi ve veri bilimi üzerine birkaç kitap yazdı ve uluslararası dergilerde ve konferanslarda çok sayıda bilimsel makale yayınladı.
سوريش كومار. التطوير الآلي لتطبيقات العالم الحقيقي هو دليل شامل يوفر نظرة ثاقبة للتطبيق العملي لتقنيات التعلم الآلي عبر الصناعات. يغطي الكتاب المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي وتطبيقاته في رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق. كما يناقش تحديات وقيود التعلم الآلي وكيفية التغلب عليها. ويشدد المؤلف على أهمية فهم عملية تطور التكنولوجيا ووضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وبقاء توحيد الشعوب في حالة حرب. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: الجزء الأول - مقدمة للتعلم الآلي، الجزء الثاني - رؤية الكمبيوتر، الجزء الثالث - معالجة اللغة الطبيعية، والجزء الرابع - التعلم العميق. ويتضمن كل جزء لمحة عامة مفصلة عن الموضوع ذي الصلة، بما في ذلك المبادئ والخوارزميات والتطبيقات. يتضمن الكتاب أيضًا دراسات حالة وأمثلة توضح التطبيقات العملية للتعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي. المؤلف، الدكتور سوريش كومار، خبير مشهور في التعلم الآلي ولديه خبرة واسعة في التدريس والبحث. كتب العديد من الكتب عن التعلم الآلي وعلوم البيانات ونشر العديد من الأبحاث العلمية في المجلات والمؤتمرات الدولية.
Suresh Kumar。真實世界應用機器防護是一本全面的指南,可深入了解機器學習技術在各個行業的實際應用。該書涵蓋了機器學習的基本概念及其在計算機視覺,自然語言處理和深度學習中的應用。它還討論了機器學習的問題和局限性以及如何克服它們。作者強調了理解技術演變過程和建立個人範式的重要性,認為現代知識的發展過程是人類生存和人類在交戰國團結生存的基礎。該書分為四個部分:第一部分-機器學習介紹,第二部分-計算機視覺,第三部分-自然語言處理,第四部分-深度學習。每個部分詳細介紹了相關主題,包括原理,算法和應用程序。該書還包括案例研究和示例,以說明機器學習在現實世界中的實際應用。作者Suresh Kumar博士是機器學習領域的著名專家,具有豐富的教學和研究經驗。他撰寫了幾本有關機器學習和數據科學的書籍,並在國際期刊和會議上發表了許多科學論文。

You may also be interested in:

Machine Learning A Comprehensive, Step-by-Step Guide to Intermediate Concepts and Techniques in Machine Learning
Machine Learning for Finance Beginner|s guide to explore machine learning in banking and finance
Machine Learning With Python A Comprehensive Beginners Guide to Learn the Realms of Machine Learning with Python
Learning Go An Idiomatic Approach to Real-world Go Programming, 2nd Edition (Final)
Learning Go An Idiomatic Approach to Real-world Go Programming, 2nd Edition (Final)
Google JAX Essentials A quick practical learning of blazing-fast library for Machine Learning and Deep Learning projects
Introduction to Python: With Applications in Optimization, Image and Video Processing, and Machine Learning (Chapman and Hall CRC The Python Series)
Machine Learning with Python The Ultimate Guide for Absolute Beginners with Steps to Implement Artificial Neural Networks with Real Examples (Useful Python Tools eg. Anaconda, Jupiter Notebook)
Multi-Criteria Decision-Making Sorting Methods: Applications to Real-World Problems
How Machine Learning is Innovating Today|s World: A Concise Technical Guide
How Machine Learning is Innovating Today|s World A Concise Technical Guide
How Machine Learning is Innovating Today|s World A Concise Technical Guide
Shallow Learning vs. Deep Learning A Practical Guide for Machine Learning Solutions
Shallow Learning vs. Deep Learning A Practical Guide for Machine Learning Solutions
Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning: Unlock Java|s Ecosystem for Data Analysis and Machine Learning Using WEKA, JavaML, JFreeChart, and Deeplearning4j (English Edition)
Learning Go An Idiomatic Approach to Real-World Go Programming, 2nd Edition (Fifth Early Release)
Machine Learning For Beginners Step-by-Step Guide to Machine Learning, a Beginners Approach to Artificial Intelligence, Big Data, Basic Python Algorithms, and Techniques for Business (Practical Exampl
Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning Unlock Java|s Ecosystem for Data Analysis and Machine Learning Using WEKA, JavaML, JFreeChart, and Deeplearning4j
Python Machine Learning: Everything You Should Know About Python Machine Learning Including Scikit Learn, Numpy, PyTorch, Keras And Tensorflow With Step-By-Step Examples And PRACTICAL Exercises
Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning Unlock Java|s Ecosystem for Data Analysis and Machine Learning Using WEKA, JavaML, JFreeChart, and Deeplearning4j
Artificial Intelligence What You Need to Know About Machine Learning, Robotics, Deep Learning, Recommender Systems, Internet of Things, Neural Networks, Reinforcement Learning, and Our Future
Machine Learning Infrastructure and Best Practices for Software Engineers: Take your machine learning software from a prototype to a fully fledged software system
Machine Learning in Python Hands on Machine Learning with Python Tools, Concepts and Techniques
Cracking The Machine Learning Interview 225 Machine Learning Interview Questions with Solutions
Machine Learning For Beginners A Comprehensive Beginners Guide To Machine Learning, No Experience Required!
Machine Learning with Python Advanced and Effective Strategies Using Machine Learning with Python Theories
Machine Learning Step-by-Step Guide To Implement Machine Learning Algorithms with Python
Data Science on the Google Cloud Platform Implementing End-to-End Real-time Data Pipelines from ingest to machine learning
Applied Deep Learning Design and implement your own Neural Networks to solve real-world problems
Mastering Classification Algorithms for Machine Learning: Learn how to apply Classification algorithms for effective Machine Learning solutions (English Edition)
Data Science from Scratch Want to become a Data Scientist? This guide for beginners will walk you through the world of Data Science, Big Data, Machine Learning and Deep Learning
Recent Advances in Blockchain Technology: Real-World Applications (Intelligent Systems Reference Library Book 237)
Deep Machine Learning Complete Tips and Tricks to Deep Machine Learning
Machine Learning in Trading: Step by step implementation of Machine Learning models
Machine Learning in Microservices: Productionizing microservices architecture for machine learning solutions
Python Programming Advanced Applications and Features Object-Oriented Programming, Data Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning with Python
Evolutionary Multi-Task Optimization: Foundations and Methodologies (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Mastering Serverless Applications with Google Cloud Run A Real-World Guide to Building Production-Ready Services (Early Release)
Mastering ChatGPT and Google Colab for Machine Learning Automate AI Workflows and Fast-Track Your Machine Learning Tasks with the Power of ChatGPT, Google Colab, and Python
Python Machine Learning Discover the Essentials of Machine Learning, Data Analysis, Data Science, Data Mining and Artificial Intelligence Using Python Code with Python Tricks