Describe the plot of the book Neural Data Science A Primer with MATLAB® and Python™. Book Plot: In the book "Neural Data Science A Primer with MATLAB® and Python™", we explore the intersection of neural networks and data science, providing readers with a comprehensive understanding of the tools and techniques needed to work with these powerful technologies. The book begins by introducing the basics of neural networks and their applications in data science, before delving into more advanced topics such as deep learning and natural language processing. Throughout the book, we emphasize the importance of using both MATLAB® and Python™ to gain a deeper understanding of the underlying principles of neural networks and their practical applications. The first chapter provides an overview of the field of neural data science, highlighting its potential to revolutionize the way we approach complex problems in various fields, from healthcare to finance. We discuss the history of neural networks and how they have evolved over time, from simple perceptrons to deep learning models. We also introduce the concept of overfitting and underfitting, emphasizing the need for careful model selection and regularization techniques to avoid these common pitfalls. Chapter 2 covers the fundamentals of MATLAB® programming, including basic data types, variables, and control structures. We demonstrate how to create simple neural networks using MATLAB®, highlighting the ease of use and flexibility of this platform for scientific computing. We also explore the MATLAB® toolbox for neural networks, which provides a wide range of pre-built functions for common tasks such as training and testing networks. Chapter 3 introduces Python™ programming, focusing on its versatility and flexibility in data analysis and machine learning. We show how to implement popular neural network libraries such as TensorFlow and Keras, allowing readers to apply their knowledge of MATLAB® to more complex tasks. This chapter also covers the basics of data preprocessing, feature engineering, and visualization techniques that are essential for successful neural network implementation.

Опишите сюжет книги Neural Data Science A Primer with MATLAB® and Python™. Сюжет книги: В книге «Neural Data Science A Primer with MATLAB® and Python™» мы исследуем пересечение нейронных сетей и науки о данных, предоставляя читателям исчерпывающее понимание инструментов и методов, необходимых для работы с этими мощными технологиями. Книга начинается с введения основ нейронных сетей и их приложений в науке о данных, прежде чем углубиться в более продвинутые темы, такие как глубокое обучение и обработка естественного языка. На протяжении всей книги мы подчеркиваем важность использования MATLAB® и Python™ для более глубокого понимания основных принципов нейронных сетей и их практического применения. В первой главе представлен обзор области науки о нейронных данных, в которой подчеркивается ее потенциал революционизировать подход к сложным проблемам в различных областях, от здравоохранения до финансов. Мы обсуждаем историю нейронных сетей и то, как они развивались с течением времени, от простых перцептронов до моделей глубокого обучения. Мы также представляем концепцию переобучения и недообучения, подчеркивая необходимость тщательного выбора модели и методов регуляризации, чтобы избежать этих общих подводных камней. Глава 2 описывает основы программирования MATLAB®, включая основные типы данных, переменные и управляющие структуры. Мы демонстрируем, как создавать простые нейронные сети с помощью MATLAB®, подчеркивая простоту использования и гибкость этой платформы для научных вычислений. Мы также изучаем набор инструментов MATLAB® для нейронных сетей, который предоставляет широкий спектр предварительно созданных функций для общих задач, таких как обучение и тестирование сетей. Глава 3 представляет Python™ программирование, фокусируясь на его универсальности и гибкости в анализе данных и машинном обучении. Мы показываем, как реализовать популярные библиотеки нейронных сетей, такие как TensorFlow и Keras, позволяя читателям применять свои знания о MATLAB® для более сложных задач. В этой главе также рассматриваются основы предварительной обработки данных, проектирования функций и методов визуализации, которые необходимы для успешной реализации нейронной сети.

Décrire l'intrigue du livre Neural Data Science A Primer with MATLABMD and Python™. Histoire du livre : Dans le livre « Neural Data Science A Primer with MATLABMD and Python™ », nous explorons l'intersection des réseaux neuronaux et de la science des données en fournissant aux lecteurs une compréhension exhaustive des outils et des méthodes nécessaires pour travailler avec ces technologies puissantes. livre commence par l'introduction des bases des réseaux neuronaux et de leurs applications en science des données, avant d'approfondir des sujets plus avancés tels que l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel. Tout au long du livre, nous soulignons l'importance de l'utilisation de MATLABMD et de la Python™ pour mieux comprendre les principes fondamentaux des réseaux neuronaux et leur application pratique. premier chapitre donne un aperçu du domaine de la science des données neuronales, qui met l'accent sur sa capacité à révolutionner l'approche des problèmes complexes dans divers domaines, de la santé à la finance. Nous discutons de l'histoire des réseaux neuronaux et de leur évolution dans le temps, des simples perceptrons aux modèles d'apprentissage profond. Nous présentons également le concept de réapprentissage et de sous-enseignement, soulignant la nécessité de choisir soigneusement le modèle et les méthodes de régularisation pour éviter ces écueils communs. chapitre 2 décrit les bases de la programmation de MATLABMD, y compris les principaux types de données, les variables et les structures de contrôle. Nous montrons comment créer des réseaux neuronaux simples avec MATLAB®, en soulignant la facilité d'utilisation et la flexibilité de cette plate-forme pour l'informatique scientifique. Nous étudions également la suite d'outils MATLABMD pour les réseaux neuronaux, qui fournit un large éventail de fonctionnalités pré-créées pour des tâches communes telles que la formation et les tests de réseaux. chapitre 3 présente la programmation Python™ en mettant l'accent sur sa polyvalence et sa flexibilité dans l'analyse des données et l'apprentissage automatique. Nous montrons comment mettre en œuvre des bibliothèques de réseaux neuronaux populaires comme TensorFlow et Keras, permettant aux lecteurs d'appliquer leurs connaissances de MATLABMD à des tâches plus complexes. Ce chapitre traite également des bases du prétraitement des données, de la conception des fonctions et des techniques de visualisation nécessaires à la mise en œuvre réussie du réseau neuronal.

Describir la trama del libro Ciencia de Datos Neurales A Primer con MATLAB® y Python™. La trama del libro: En el libro «Neural Data Science A Primer with MATLAB® and Python™» exploramos la intersección de las redes neuronales y la ciencia de los datos, proporcionando a los lectores una comprensión exhaustiva de las herramientas y técnicas necesarias para trabajar con estas poderosas tecnologías. libro comienza introduciendo las bases de las redes neuronales y sus aplicaciones en la ciencia de los datos antes de profundizar en temas más avanzados como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. A lo largo del libro destacamos la importancia de utilizar MATLAB® y Python™ para comprender mejor los principios básicos de las redes neuronales y su aplicación práctica. primer capítulo ofrece una visión general del campo de la ciencia de los datos neuronales, que destaca su potencial para revolucionar el abordaje de problemas complejos en diversos campos, desde la salud hasta las finanzas. Discutimos la historia de las redes neuronales y cómo han evolucionado a lo largo del tiempo, desde simples perceptrones hasta modelos de aprendizaje profundo. También presentamos el concepto de readiestramiento y falta de comunicación, destacando la necesidad de elegir cuidadosamente el modelo y los métodos de regularización para evitar estos escollos comunes. capítulo 2 describe los fundamentos de programación de MATLAB®, incluidos los tipos de datos básicos, las variables y las estructuras de control. Demostramos cómo crear redes neuronales simples con MATLAB®, destacando la facilidad de uso y la flexibilidad de esta plataforma para la informática científica. También estamos estudiando el conjunto de herramientas de redes neuronales MATLAB®, que ofrece una amplia gama de funciones preconcebidas para tareas comunes, como el aprendizaje y las pruebas de redes. capítulo 3 presenta la programación Python™, centrándose en su versatilidad y flexibilidad en el análisis de datos y el aprendizaje automático. Mostramos cómo implementar bibliotecas de redes neuronales populares como TensorFlow y Keras, lo que permite a los lectores aplicar su conocimiento de MATLAB® a tareas más complejas. Este capítulo también aborda los fundamentos del pre-procesamiento de datos, diseño de funciones y técnicas de visualización que son esenciales para la implementación exitosa de una red neuronal.

Descreva a história do Neural Data Science A Primer with MATLABour and Python . O livro «Neural Data Science A Primer with MATLABour and Python » explora a interseção entre redes neurais e ciências de dados, fornecendo aos leitores uma compreensão exaustiva das ferramentas e técnicas necessárias para lidar com estas tecnologias poderosas. O livro começa introduzindo os fundamentos das redes neurais e suas aplicações na ciência de dados antes de se aprofundar em temas mais avançados, como o aprendizado profundo e o tratamento da linguagem natural. Ao longo do livro, destacamos a importância de usar MATLABour e Python para compreender melhor os princípios básicos das redes neurais e suas aplicações práticas. O primeiro capítulo apresenta uma visão geral da ciência de dados neurais, que enfatiza seu potencial de revolucionar a abordagem de problemas complexos em várias áreas, desde a saúde pública até as finanças. Estamos a discutir a história das redes neurais e como elas evoluíram ao longo do tempo, desde perceptrons simples até modelos de aprendizado profundo. Também apresentamos o conceito de reaproveitamento e subnutrição, enfatizando a necessidade de escolher cuidadosamente o modelo e os métodos de regularização para evitar estas pedras submarinas comuns. O capítulo 2 descreve os fundamentos da programação MATLABour, incluindo os principais tipos de dados, variáveis e estruturas de controle. Demonstramos como criar redes neurais simples com MATLABcore, enfatizando a facilidade de uso e flexibilidade desta plataforma de computação científica. Também estamos estudando um conjunto de ferramentas MATLABbr para redes neurais que fornece uma ampla gama de funções pré-criadas para tarefas comuns, como treinamento e testes de redes. O capítulo 3 apresenta a programação Python , focando na sua versatilidade e flexibilidade na análise de dados e aprendizagem de máquinas. Mostramos como implementar bibliotecas populares de redes neurais, como TensorFlow e Keras, permitindo aos leitores aplicar seus conhecimentos sobre MATLABbr para tarefas mais complexas. Este capítulo também aborda os fundamentos do pré-processamento de dados, da concepção de funções e métodos de visualização necessários para o sucesso da rede neural.

Descrivere il libro Neual Data Science A Primer with MATLAB® and Python . La trama del libro: «Neurale Data Science A Primer with MATLAB® and Python » esplora l'intersezione tra le reti neurali e la scienza dei dati, fornendo ai lettori un'ampia comprensione degli strumenti e dei metodi necessari per lavorare con queste potenti tecnologie. Il libro inizia introducendo le basi delle reti neurali e le loro applicazioni nella scienza dei dati prima di approfondire temi più avanzati, come l'apprendimento approfondito e l'elaborazione del linguaggio naturale. Durante tutto il libro, sottolineiamo l'importanza di utilizzare MATLAB® e Python per comprendere meglio i principi fondamentali delle reti neurali e le loro applicazioni pratiche. Il primo capitolo presenta una panoramica della scienza dei dati neurali che sottolinea il suo potenziale di rivoluzionare l'approccio alle sfide complesse in diversi settori, dalla sanità alla finanza. Parliamo della storia delle reti neurali e di come si sono evolute nel tempo, dai semplici perceptroni ai modelli di apprendimento profondo. Presentiamo anche il concetto di riqualificazione e sottodimensionamento, sottolineando la necessità di scegliere attentamente modelli e metodi di regolarizzazione per evitare queste pietre sottomarine comuni. Il capitolo 2 descrive le basi della programmazione MATLAB®, inclusi i principali tipi di dati, le variabili e le strutture di controllo. Stiamo dimostrando come creare reti neurali semplici con MATLAB®, sottolineando la facilità d'uso e la flessibilità di questa piattaforma per la scienza computing. Stiamo inoltre studiando la serie di strumenti MATLAB® per le reti neurali, che offre una vasta gamma di funzioni preconfezionate per le attività comuni, come l'apprendimento e i test di rete. Il capitolo 3 presenta la programmazione Python , focalizzandosi sulla sua versatilità e flessibilità nell'analisi dei dati e nell'apprendimento automatico. Mostriamo come implementare le più popolari librerie di reti neurali, come TensorFlow e Keras, permettendo ai lettori di applicare le loro conoscenze su MATLAB® per attività più complesse. Questo capitolo descrive anche le basi per l'elaborazione preliminare dei dati, la progettazione delle funzioni e le tecniche di visualizzazione necessarie per l'implementazione della rete neurale.

Beschreiben e die Handlung von Neural Data Science A Primer mit MATLAB® und Python™. In „Neural Data Science A Primer with MATLAB® and Python™“ untersuchen wir die Schnittstelle von neuronalen Netzen und Data Science und geben den sern einen umfassenden Einblick in die Werkzeuge und Techniken, die für den Umgang mit diesen leistungsstarken Technologien erforderlich sind. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen neuronaler Netzwerke und ihre Anwendungen in der Datenwissenschaft, bevor es in fortgeschrittenere Themen wie Deep arning und natürliche Sprachverarbeitung eintaucht. Im Laufe des Buches betonen wir die Bedeutung der Verwendung von MATLAB® und Python™ für ein tieferes Verständnis der Grundprinzipien neuronaler Netzwerke und ihrer praktischen Anwendung. Das erste Kapitel bietet einen Überblick über den Bereich der neuronalen Datenwissenschaft, der sein Potenzial hervorhebt, die Herangehensweise an komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen von der Gesundheitsversorgung bis zur Finanzierung zu revolutionieren. Wir diskutieren die Geschichte neuronaler Netzwerke und wie sie sich im Laufe der Zeit entwickelt haben, von einfachen Perceptronen bis hin zu Deep-arning-Modellen. Wir stellen auch das Konzept der Umschulung und des Nicht-rnens vor und betonen die Notwendigkeit einer sorgfältigen Auswahl des Modells und der Regularisierungstechniken, um diese gemeinsamen Fallstricke zu vermeiden. Kapitel 2 beschreibt die Grundlagen der MATLAB® -Programmierung, einschließlich der wichtigsten Datentypen, Variablen und Kontrollstrukturen. Wir zeigen Ihnen, wie e mit MATLAB® einfache neuronale Netze aufbauen können, indem wir die Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität dieser wissenschaftlichen Computing-Plattform hervorheben. Wir untersuchen auch die MATLAB® -Toolbox für neuronale Netze, die eine breite Palette von vordefinierten Funktionen für allgemeine Aufgaben wie das rnen und Testen von Netzen bietet. Kapitel 3 stellt die Python™ Programmierung vor und konzentriert sich auf ihre Vielseitigkeit und Flexibilität in der Datenanalyse und im maschinellen rnen. Wir zeigen Ihnen, wie e populäre neuronale Netzwerkbibliotheken wie TensorFlow und Keras implementieren können, damit die ser ihr Wissen über MATLAB® auf komplexere Aufgaben anwenden können. In diesem Kapitel werden auch die Grundlagen der Datenvorverarbeitung, des Funktionsdesigns und der bildgebenden Verfahren behandelt, die für die erfolgreiche Realisierung eines neuronalen Netzes notwendig sind.

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Neural Data Science A Primer with MATLAB® and Python ™'un olay örgüsünü açıklayın. Kitap konusu: "Neural Data Science A Primer with MATLAB® and Python ™" bölümünde, sinir ağları ve veri biliminin kesişimini keşfederek, okuyuculara bu güçlü teknolojilerle çalışmak için gereken araç ve teknikleri kapsamlı bir şekilde anlamalarını sağlıyoruz. Kitap, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi daha ileri konulara girmeden önce sinir ağlarının temellerini ve veri bilimindeki uygulamalarını tanıtarak başlıyor. Kitap boyunca, sinir ağlarının temel prensiplerini ve pratik uygulamalarını daha iyi anlamak için MATLAB® ve Python ™ kullanmanın önemini vurguluyoruz. İlk bölüm, nöral veri bilimi alanına genel bir bakış sunarak, sağlıktan finansa kadar değişen alanlarda karmaşık sorunlara yaklaşımda devrim yaratma potansiyelini vurgulamaktadır. nir ağlarının tarihini ve basit algılardan derin öğrenme modellerine kadar zaman içinde nasıl geliştiklerini tartışıyoruz. Ayrıca, bu yaygın tuzaklardan kaçınmak için dikkatli model seçimi ve düzenleme yöntemlerine duyulan ihtiyacı vurgulayarak, yeniden eğitim ve yetersiz eğitim kavramını da sunuyoruz. Bölüm 2, temel veri türleri, değişkenler ve kontrol yapıları dahil olmak üzere MATLAB® programlamanın temellerini tanıtmaktadır. MATLAB® ile basit sinir ağlarının nasıl kurulacağını gösteriyoruz, bu platformun bilimsel hesaplama için kullanım kolaylığı ve esnekliğini vurguluyoruz. Ayrıca, öğrenme ve test ağları gibi ortak görevler için çok çeşitli önceden oluşturulmuş özellikler sağlayan MATLAB® sinir ağı araç setini de araştırıyoruz. Bölüm 3, veri analizi ve makine öğrenimindeki çok yönlülüğü ve esnekliğine odaklanan Python ™ programlamayı tanıtmaktadır. TensorFlow ve Keras gibi popüler sinir ağı kütüphanelerinin nasıl uygulanacağını gösteriyoruz ve okuyucuların MATLAB® bilgilerini daha karmaşık görevlere uygulamalarını sağlıyoruz. Bu bölümde ayrıca, bir sinir ağının başarılı bir şekilde uygulanması için gerekli olan veri ön işleme, özellik tasarımı ve görselleştirme tekniklerinin temelleri tartışılmaktadır.

وصف حبكة علم البيانات العصبية A Primer مع MATLAB® و Python ™. حبكة الكتاب: في «Neural Data Science A Primer with MATLAB® و Python ™»، نستكشف تقاطع الشبكات العصبية وعلوم البيانات، ونزود القراء بفهم شامل للأدوات والتقنيات اللازمة للعمل مع هذه التقنيات القوية. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات الشبكات العصبية وتطبيقاتها في علم البيانات قبل الخوض في موضوعات أكثر تقدمًا مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية. في جميع أنحاء الكتاب، نؤكد على أهمية استخدام MATLAB® و Python ™ لفهم أعمق للمبادئ الأساسية للشبكات العصبية وتطبيقها العملي. يقدم الفصل الأول لمحة عامة عن مجال علم البيانات العصبية، ويسلط الضوء على قدرته على إحداث ثورة في نهج المشكلات المعقدة في مجالات تتراوح من الرعاية الصحية إلى التمويل. نناقش تاريخ الشبكات العصبية وكيف تطورت بمرور الوقت، من الإدراك البسيط إلى نماذج التعلم العميق. ونعرض أيضا مفهوم إعادة التدريب ونقص التدريب، مع التأكيد على الحاجة إلى اتباع أساليب دقيقة لاختيار النماذج وتسويتها لتجنب هذه المزالق المشتركة. يقدم الفصل 2 أساسيات برمجة MATLAB®، بما في ذلك أنواع البيانات الأساسية والمتغيرات وهياكل التحكم. نوضح كيفية بناء شبكات عصبية بسيطة باستخدام MATLAB®، مع تسليط الضوء على سهولة استخدام ومرونة هذه المنصة للحوسبة العلمية. نحن نستكشف أيضًا مجموعة أدوات الشبكة العصبية MATLAB®، والتي توفر مجموعة واسعة من الميزات المبنية مسبقًا للمهام المشتركة مثل شبكات التعلم والاختبار. يقدم الفصل 3 برمجة ™ بايثون، مع التركيز على تنوعها ومرونتها في تحليل البيانات والتعلم الآلي. نوضح كيفية تنفيذ مكتبات الشبكات العصبية الشهيرة مثل TensorFlow و Keras، مما يسمح للقراء بتطبيق معرفتهم MATLAB® على المهام الأكثر تعقيدًا. يناقش هذا الفصل أيضًا أساسيات المعالجة المسبقة للبيانات وتصميم الميزات وتقنيات التصور الضرورية للتنفيذ الناجح للشبكة العصبية.