Each chapter concludes with exercises to help reinforce the reader's understanding of the concepts presented throughout the book This new edition includes expanded coverage of deep learning and new chapters on bigdata analytics and natural language processing. The book “Machine Learning for Beginners: Build and Deploy Machine Learning Systems Using Python, 2nd Edition” is an essential guide for anyone looking to learn the fundamentals of machine learning and its practical applications in the field of technology. The book caters to both beginners and intermediate learners who want to gain a deeper understanding of the concepts and techniques involved in developing and deploying machine learning systems using Python. The book starts by introducing the foundational principles of machine learning, providing a solid base for the reader to understand the more advanced concepts that follow. It covers data preprocessing, feature extraction, and feature selection, which are crucial steps in preparing data for machine learning algorithms. The author explains complex techniques such as Fourier transform, short-time Fourier transform, and local binary patterns in an accessible and simplified format, making it easier for readers to grasp these concepts. The book then delves into model representation, training, testing, and cross-validation, emphasizing the importance of these aspects in the development and deployment of machine learning models. Regression and classification techniques are discussed in detail, with explanations and implementations of methods such as gradient descent, knearest neighbors, logistic regression, and naive Bayes. These chapters provide a comprehensive overview of the various techniques and their applications in real-world scenarios.

Каждая глава завершается упражнениями, чтобы помочь углубить понимание читателем концепций, представленных в книге. Это новое издание включает в себя расширенный охват глубокого обучения и новые главы по аналитике bigdata и обработке естественного языка. Книга «Machine arning for Beginners: Build and Deploy Machine arning Systems Using Python, 2nd Edition» является важным руководством для всех, кто хочет изучить основы машинного обучения и его практические применения в области технологий. Книга предназначена как для начинающих, так и для учащихся среднего уровня, которые хотят получить более глубокое понимание концепций и методов, связанных с разработкой и развертыванием систем машинного обучения с использованием Python. Книга начинается с введения основополагающих принципов машинного обучения, предоставляя прочную базу для читателя, чтобы понять более продвинутые концепции, которые следуют. Он охватывает предварительную обработку данных, извлечение признаков и выбор признаков, которые являются важными шагами в подготовке данных для алгоритмов машинного обучения. Автор объясняет сложные методы, такие как преобразование Фурье, кратковременное преобразование Фурье и локальные бинарные паттерны в доступном и упрощенном формате, облегчая читателям понимание этих концепций. Затем книга углубляется в представление моделей, обучение, тестирование и перекрестную проверку, подчеркивая важность этих аспектов при разработке и развертывании моделей машинного обучения. Методы регрессии и классификации подробно обсуждаются с объяснениями и реализациями таких методов, как градиентный спуск, соседи по коленям, логистическая регрессия и наивный Бай.В этих главах представлен всесторонний обзор различных методов и их применения в реальных сценариях.

Chaque chapitre se termine par des exercices pour aider le lecteur à mieux comprendre les concepts présentés dans le livre. Cette nouvelle édition comprend une couverture étendue de l'apprentissage profond et de nouveaux chapitres sur l'analyse bigdata et le traitement du langage naturel. livre « Machine arning for Beginners : Build and Deploy Machine arning Systems Using Python, 2nd Edition » est un guide important pour tous ceux qui veulent apprendre les bases de l'apprentissage automatique et ses applications pratiques dans le domaine de la technologie. livre est conçu pour les débutants et les apprenants du secondaire qui souhaitent acquérir une compréhension plus approfondie des concepts et des méthodes liés au développement et au déploiement de systèmes d'apprentissage automatique utilisant Python. livre commence par l'introduction des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, offrant une base solide au lecteur pour comprendre les concepts plus avancés qui suivent. Il couvre le prétraitement des données, l'extraction des caractéristiques et la sélection des caractéristiques, qui sont des étapes importantes dans la préparation des données pour les algorithmes d'apprentissage automatique. L'auteur explique des méthodes complexes telles que la transformation de Fourier, la transformation de Fourier à court terme et les schémas binaires locaux dans un format accessible et simplifié, ce qui permet aux lecteurs de mieux comprendre ces concepts. livre est ensuite approfondi dans la présentation des modèles, la formation, les tests et la recoupement, soulignant l'importance de ces aspects dans le développement et le déploiement des modèles d'apprentissage automatique. s méthodes de régression et de classification sont discutées en détail avec des explications et des implémentations de méthodes telles que la descente en gradient, les voisins à genoux, la régression logistique et le Bay.Ces chapitres donnent un aperçu complet des différentes méthodes et de leur application dans des scénarios réels.

Cada capítulo se completa con ejercicios para ayudar a profundizar la comprensión del lector de los conceptos presentados en el libro. Esta nueva edición incluye un amplio alcance de aprendizaje profundo y nuevos capítulos sobre análisis de bigdata y procesamiento de lenguaje natural. libro «Machine arning for Beginners: Build and Deploy Machine arning Systems Using Python, 2nd Edition» es una guía importante para cualquiera que quiera aprender los fundamentos del aprendizaje automático y sus aplicaciones prácticas en el campo de la tecnología. libro está diseñado tanto para principiantes como para estudiantes de nivel medio que desean obtener una comprensión más profunda de los conceptos y métodos relacionados con el desarrollo e implementación de sistemas de aprendizaje automático utilizando Python. libro comienza con la introducción de los principios fundamentales del aprendizaje automático, proporcionando una base sólida para que el lector comprenda los conceptos más avanzados que siguen. Abarca el procesamiento previo de datos, la extracción de rasgos y la selección de rasgos, que son pasos importantes en la preparación de datos para algoritmos de aprendizaje automático. autor explica técnicas complejas como la transformación de Fourier, la transformación a corto plazo de Fourier y los patrones binarios locales en un formato accesible y simplificado, lo que facilita a los lectores comprender estos conceptos. A continuación, el libro profundiza en la presentación de modelos, el aprendizaje, las pruebas y la validación cruzada, destacando la importancia de estos aspectos en el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático. técnicas de regresión y clasificación se discuten en detalle con explicaciones e implementaciones de técnicas como el descenso gradiente, los vecinos de rodillas, la regresión logística y el Bay.Estos capítulos ofrecen una visión global de las diferentes técnicas y sus aplicaciones en escenarios reales.

Cada capítulo é concluído com exercícios para ajudar a aprofundar a compreensão do leitor sobre os conceitos apresentados no livro. Esta nova edição inclui uma extensão do aprendizado profundo e novos capítulos sobre análise bigdata e processamento de linguagem natural. O livro «Machine arning for Beginners: Build and Deploy Machine arning Systems Using Python, 2nd Edition» é um guia importante para todos aqueles que querem explorar os fundamentos do aprendizado de máquinas e suas aplicações práticas na tecnologia. O livro é projetado tanto para iniciantes quanto para alunos de nível médio que desejam compreender melhor os conceitos e métodos relacionados com o desenvolvimento e a implantação de sistemas de aprendizagem de máquinas usando Python. O livro começa introduzindo os princípios fundamentais do aprendizado de máquinas, fornecendo uma base sólida para o leitor compreender conceitos mais avançados que seguem. Ele abrange o pré-processamento de dados, a extração de sinais e a seleção de sinais que são importantes na produção de dados para algoritmos de aprendizagem automática. O autor explica técnicas complexas, como a conversão de Furier, a conversão de Furier a curto prazo e os patterns binários locais em formato acessível e simplificado, facilitando a compreensão dos leitores sobre esses conceitos. Em seguida, o livro é aprofundado na apresentação de modelos, treinamento, testes e verificação cruzada, enfatizando a importância desses aspectos na elaboração e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Os métodos de regressão e classificação são discutidos detalhadamente com explicações e implementações de métodos como descida de gradiente, vizinhos de joelhos, regressão logística e ingênuo Bay.Estes capítulos apresentam uma revisão abrangente de diferentes métodos e suas aplicações em cenários reais.

Ogni capitolo viene completato con esercizi per aiutare ad approfondire la comprensione da parte del lettore dei concetti presentati nel libro. Questa nuova edizione include una vasta gamma di formazione approfondita e nuovi capitoli sull'analisi bigdata e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il libro «Machine arning for Beginners: Build and Deploy Machine arning Systems Using Python, 2nd Edition» è una guida importante per chiunque voglia esplorare le basi dell'apprendimento automatico e le sue applicazioni pratiche nel campo della tecnologia. Il libro è rivolto sia agli aspiranti che agli studenti di fascia media che desiderano una maggiore comprensione dei concetti e dei metodi associati allo sviluppo e all'implementazione di sistemi di apprendimento automatico con Python. Il libro inizia introducendo i principi fondamentali dell'apprendimento automatico, fornendo una base solida per il lettore per comprendere i concetti più avanzati che seguono. Include l'elaborazione preliminare dei dati, l'estrazione dei segni e la selezione dei segni, che sono importanti passi nella preparazione dei dati per gli algoritmi di apprendimento automatico. L'autore spiega tecniche complesse come la conversione di Furier, la trasformazione a breve termine di Furier e i brevetti binari locali in formato accessibile e semplificato, facilitando la comprensione di questi concetti da parte dei lettori. Il libro viene quindi approfondito nella visualizzazione dei modelli, nell'apprendimento, nei test e nella verifica incrociata, sottolineando l'importanza di questi aspetti nello sviluppo e nell'implementazione dei modelli di apprendimento automatico. tecniche di regressione e classificazione sono discusse in dettaglio con le spiegazioni e le implementazioni di tecniche come la discesa gradiente, i vicini di ginocchio, la regressione logistica e l'ingenuo Bay.In questi capitoli vengono fornite una panoramica completa delle diverse tecniche e le loro applicazioni in scenari reali.

Jedes Kapitel schließt mit Übungen, die helfen, das Verständnis des sers für die im Buch vorgestellten Konzepte zu vertiefen. Diese neue Ausgabe enthält eine erweiterte Deep-arning-Abdeckung und neue Kapitel zu Bigdata-Analysen und natürlicher Sprachverarbeitung. Das Buch „Machine arning for Beginners: Build and Deploy Machine arning Systems Using Python, 2nd Edition“ ist ein wichtiger itfaden für alle, die die Grundlagen des maschinellen rnens und seine praktischen Anwendungen im Technologiebereich erlernen möchten. Das Buch richtet sich sowohl an Anfänger als auch an fortgeschrittene rnende, die ein tieferes Verständnis der Konzepte und Methoden im Zusammenhang mit der Entwicklung und Bereitstellung von maschinellen rnsystemen mit Python erlangen möchten. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Prinzipien des maschinellen rnens und bietet dem ser eine solide Grundlage, um die fortschrittlicheren Konzepte zu verstehen, die folgen. Es umfasst die Datenvorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Merkmalsauswahl, die wichtige Schritte bei der Datenaufbereitung für Machine-arning-Algorithmen sind. Der Autor erklärt komplexe Techniken wie die Fourier-Transformation, die kurzzeitige Fourier-Transformation und lokale binäre Muster in einem zugänglichen und vereinfachten Format, was es den sern erleichtert, diese Konzepte zu verstehen. Das Buch geht dann tiefer in die Modellpräsentation, das Training, das Testen und die Gegenprüfung ein und betont die Bedeutung dieser Aspekte bei der Entwicklung und Bereitstellung von Machine-arning-Modellen. Regressions- und Klassifikationsmethoden werden ausführlich mit Erklärungen und Implementierungen von Methoden wie Gradientenabstieg, Knienachbarn, logistischer Regression und Naive Bay. diskutiert. Diese Kapitel geben einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Methoden und ihre Anwendung in realen Szenarien.

Każdy rozdział kończy ćwiczeniami, które pomogą pogłębić zrozumienie przez czytelnika koncepcji przedstawionych w książce. Ta nowa edycja obejmuje rozszerzony zakres głębokiej nauki i nowe rozdziały dotyczące analizy bigdata i przetwarzania języka naturalnego. Uczenie maszynowe dla początkujących: Budowanie i wdrażanie systemów uczenia maszynowego Za pomocą Pythona, 2nd Edition jest ważnym przewodnikiem dla każdego, kto chce nauczyć się podstaw uczenia maszynowego i jego praktycznych zastosowań w technologii. Książka jest przeznaczona zarówno dla początkujących, jak i pośrednich studentów, którzy chcą uzyskać głębsze zrozumienie pojęć i metod związanych z opracowywaniem i wdrażaniem systemów uczenia maszynowego za pomocą Pythona. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia fundamentalnych zasad uczenia maszynowego, zapewniając czytelnikowi solidną bazę do zrozumienia bardziej zaawansowanych koncepcji. Obejmuje on wstępne przetwarzanie danych, ekstrakcję funkcji i wybór funkcji, które są ważnymi krokami w przygotowaniu danych do algorytmów uczenia maszynowego. Autor wyjaśnia złożone metody, takie jak transformata Fouriera, krótkoterminowa transformacja Fouriera oraz lokalne wzory binarne w dostępnym i uproszczonym formacie, ułatwiając czytelnikom zrozumienie tych pojęć. Następnie książka zagłębia się w prezentację modelu, szkolenia, testy i walidację krzyżową, podkreślając znaczenie tych aspektów w rozwoju i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego. Metody regresji i klasyfikacji są szczegółowo omawiane wraz z wyjaśnieniami i wdrożeniami metod takich jak zejście gradientu, sąsiedzi kolana, regresja logistyczna i naiwny Bay.Rozdziały te zapewniają kompleksowy przegląd różnych metod i ich zastosowania w scenariuszach rzeczywistych.

כל פרק מסיים עם תרגילים שיעזרו להעמיק את ההבנה של הקורא לגבי המושגים המוצגים בספר. מהדורה חדשה זו כוללת כיסוי למידה מעמיק מורחב ופרקים חדשים על ביגדאטה אנליטיקה ועיבוד שפה טבעית. Machine arning for Beginners: Build and Press Machine arning Systems Using Python, המהדורה השנייה היא מדריך חשוב לכל מי שרוצה ללמוד את יסודות למידת המכונה ואת היישומים המעשיים שלה בטכנולוגיה. הספר מיועד הן למתחילים והן לתלמידי ביניים שרוצים לרכוש הבנה עמוקה יותר של המושגים והשיטות הכרוכות בפיתוח ופריסת מערכות למידת מכונה באמצעות פייתון. הספר מתחיל בהצגת העקרונות היסודיים של למידת מכונה, ומספק בסיס מוצק לקורא להבין את המושגים המתקדמים יותר הבאים אחריו. הוא מכסה על עיבוד נתונים מראש, שליפת תכונה ובחירת תכונה, שהם צעדים חשובים בהכנת נתונים עבור אלגוריתמי למידת מכונה. המחבר מסביר שיטות מורכבות כמו טרנספורמציית פורייה, טרנספורמציית פורייה לטווח קצר, ותבניות בינאריות מקומיות בפורמט נגיש ומופשט, דבר המקל על הקוראים להבין מושגים אלה. לאחר מכן, הספר מתעמק במודל של מצגת, אימון, בדיקה ואימות צולבים, ומדגיש את חשיבותם של היבטים אלה בפיתוח ופריסה של מודלים ללימוד מכונה. שיטות רגרסיה וסיווג נדונות בפרוטרוט עם הסברים ויישומים של שיטות כגון ירידה בגרדיאנט, שכנות ברך, רגרסיה לוגיסטית ו-Bay.פרקים אלה מספקים סקירה מקיפה של השיטות השונות ויישומן בתרחישים של העולם האמיתי.''

Her bölüm, okuyucunun kitapta sunulan kavramlar hakkındaki anlayışını derinleştirmeye yardımcı olacak alıştırmalarla sona erer. Bu yeni sürüm, genişletilmiş derin öğrenme kapsamını ve bigdata analitiği ve doğal dil işleme ile ilgili yeni bölümleri içermektedir. Yeni Başlayanlar İçin Makine Öğrenimi: Python'u Kullanarak Makine Öğrenme stemleri Oluşturun ve Dağıtın, 2nd Edition, makine öğreniminin temellerini ve teknolojideki pratik uygulamalarını öğrenmek isteyen herkes için önemli bir kılavuzdur. Kitap, Python kullanarak makine öğrenme sistemlerinin geliştirilmesi ve dağıtılmasında yer alan kavram ve yöntemleri daha iyi anlamak isteyen hem yeni başlayanlar hem de orta düzey öğrenciler için tasarlanmıştır. Kitap, makine öğreniminin temel ilkelerini tanıtarak başlar ve okuyucunun takip eden daha gelişmiş kavramları anlaması için sağlam bir temel sağlar. Makine öğrenme algoritmaları için veri hazırlamada önemli adımlar olan veri ön işleme, özellik çıkarma ve özellik seçimini kapsar. Yazar, Fourier dönüşümü, kısa vadeli Fourier dönüşümü ve yerel ikili kalıplar gibi karmaşık yöntemleri erişilebilir ve basitleştirilmiş bir biçimde açıklar ve okuyucuların bu kavramları anlamasını kolaylaştırır. Kitap daha sonra model sunumu, eğitim, test ve çapraz doğrulama konularını ele alıyor ve bu yönlerin makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi ve dağıtımındaki önemini vurguluyor. Regresyon ve sınıflandırma yöntemleri, gradyan iniş, diz komşuları, lojistik regresyon ve naif Bay.This gibi yöntemlerin açıklamaları ve uygulamaları ile ayrıntılı olarak ele alınmaktadır.Bu bölümler, çeşitli yöntemlere ve bunların gerçek dünya senaryolarındaki uygulamalarına kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır.

يختتم كل فصل بتمارين للمساعدة في تعميق فهم القارئ للمفاهيم الواردة في الكتاب. يتضمن هذا الإصدار الجديد تغطية موسعة للتعلم العميق وفصولًا جديدة عن تحليلات bigdata ومعالجة اللغة الطبيعية. التعلم الآلي للمبتدئين: بناء ونشر أنظمة التعلم الآلي باستخدام بايثون، الإصدار الثاني هو دليل مهم لأي شخص يريد تعلم أساسيات التعلم الآلي وتطبيقاته العملية في التكنولوجيا. الكتاب مخصص لكل من الطلاب المبتدئين والمتوسطين الذين يرغبون في اكتساب فهم أعمق للمفاهيم والأساليب التي ينطوي عليها تطوير ونشر أنظمة التعلم الآلي باستخدام Python. يبدأ الكتاب بتقديم المبادئ التأسيسية للتعلم الآلي، مما يوفر قاعدة صلبة للقارئ لفهم المفاهيم الأكثر تقدمًا التالية. يغطي المعالجة المسبقة للبيانات، واستخراج الميزات، واختيار الميزات، وهي خطوات مهمة في إعداد البيانات لخوارزميات التعلم الآلي. يشرح المؤلف الأساليب المعقدة مثل تحويل فورييه، وتحويل فورييه قصير المدى، والأنماط الثنائية المحلية بتنسيق يسهل الوصول إليه ومبسط، مما يسهل على القراء فهم هذه المفاهيم. ثم يتعمق الكتاب في عرض النماذج والتدريب والاختبار والتحقق من صحتها، مع التأكيد على أهمية هذه الجوانب في تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي. تتم مناقشة طرق الانحدار والتصنيف بالتفصيل مع تفسيرات وتنفيذ طرق مثل هبوط التدرج وجيران الركبة والانحدار اللوجستي والخيار الساذج. تقدم هذه الفصول نظرة عامة شاملة على الأساليب المختلفة وتطبيقها في سيناريوهات العالم الحقيقي.

각 장은이 책에 제시된 개념에 대한 독자의 이해를 심화시키는 연습으로 마무리됩니다. 이 새 버전에는 확장 된 딥 러닝 범위와 빅 데이터 분석 및 자연어 처리에 관한 새로운 장이 포함되어 있습니다. 초보자를위한 머신 러닝: Python을 사용하여 머신 러닝 시스템을 구축하고 배포하는 기계 학습 시스템 인 2nd Edition은 머신 러닝의 기본 사항과 기술의 실제 응용 프로그램을 배우고 자하는 모든 사람에게 중요 이 책은 Python을 사용하여 머신 러닝 시스템을 개발하고 배치하는 데 관련된 개념과 방법을 더 깊이 이해하고자하는 초보자와 중학생 모두를위한 것입니다. 이 책은 머신 러닝의 기본 원칙을 도입하여 독자가 다음과 같은 고급 개념을 이해할 수있는 확실한 기반을 제공합니다. 기계 학습 알고리즘을위한 데이터를 준비하는 데 중요한 단계 인 데이터 사전 처리, 기능 추출 및 기능 선택을 다룹니다. 저자는 푸리에 변환, 단기 푸리에 변환 및 로컬 바이너리 패턴과 같은 복잡한 방법을 액세스하고 단순화 된 형식으로 설명하여 독자가 이러한 개념을보다 쉽게 이해할 수 있도록합니다. 그런 다음이 책은 모델 프리젠 테이션, 교육, 테스트 및 교차 검증을 탐구하여 머신 러닝 모델의 개발 및 배포에서 이러한 측면의 중요성을 강조합니다. 회귀 및 분류 방법은 구배 하강, 무릎 이웃, 물류 회귀 및 순진한 Bay와 같은 방법의 설명 및 구현과 함께 자세히 설명됩니다.이 장은 다양한 방법과 실제 시나리오에서의 적용에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다.

各章は、本で提示された概念の読者の理解を深めるのに役立つ演習で締めくくります。この新版には、ディープラーニングカバレッジの拡大と、bigdata分析と自然言語処理に関する新しい章が含まれています。初心者のための機械学習：機械学習システムの構築と展開Pythonを使用して、2nd Editionは、機械学習の基礎と技術の実用的なアプリケーションを学びたい人にとって重要なガイドです。この本は、Pythonを使用した機械学習システムの開発と展開に関わる概念と方法をより深く理解したい初心者と中級者の両方の学生を対象としています。この本は、機械学習の基本原則を紹介することから始まり、読者が次のより高度な概念を理解するための確かな基盤を提供します。機械学習アルゴリズムのためのデータを準備する上で重要なステップであるデータ前処理、フィーチャー抽出、およびフィーチャー選択をカバーしています。フーリエ変換、短期フーリエ変換、ローカルバイナリパターンなどの複雑な方法を、アクセスしやすく簡略化された形式で説明し、読者はこれらの概念を理解しやすくする。この本は、モデルの提示、トレーニング、テスト、およびクロスバリデーションを掘り下げ、機械学習モデルの開発と展開におけるこれらの側面の重要性を強調しています。回帰と分類の方法については、勾配降下、膝の近傍、ロジスティック回帰、素朴なベイなどの方法の説明と実装を詳細に説明し、これらの章では、現実世界のシナリオにおける様々な方法とその応用の包括的な概要を提供します。

《華盛頓郵報》20251月08日是一部小說，講述了一個技術超越我們最大膽夢想但代價高昂的世界。在這個未來的社會中，人們變得如此依賴技術，以至於他們與自己的人性和自然世界失去了聯系。主角，一個名叫瑪雅（Maya）的輕女子，開辟了一種利用技術的力量喚起各國人民之間和平與理解的新時代的方式，但前提是她能夠克服自己的偏見和局限性。該情節圍繞著瑪雅人的旅程，因為它經歷了復雜的政治陰謀，技術進步和個人鬥爭，以尋求解決世界問題的方法。一路上，她遇到了挑戰自己觀點的角色陣容，並推動她質疑自己認為對世界了解的一切。從流氓國家的神秘領袖到天才科學家，他掌握了揭露宇宙奧秘的關鍵，每個角色都增加了故事的深度和復雜性。隨著瑪雅人深入研究技術和人性的謎團，她意識到實現真正進步的唯一方法是發展對現代知識發展過程感知的個人範式。這種範式將使人們能夠了解技術對他們的生活和整個世界的影響，並利用這些知識為所有人創造更美好的未來。