The book explores how to apply machine learning techniques in real-world scenarios, from data preprocessing and feature selection to model training and evaluation. It also covers advanced topics such as neural networks deep learning and natural language processing. The book is divided into four parts: Part I introduces the fundamental concepts of machine learning and its applications in data science. Part II covers the mathematical foundations of machine learning, including linear algebra and probability theory. Part III delves into more advanced topics, such as neural networks and deep learning. And finally, Part IV provides a comprehensive overview of the field and discusses current trends and future directions. Throughout the book, you'll work with real-world datasets and case studies to gain hands-on experience with machine learning techniques. By the end of this book, you'll have a solid understanding of the principles and practices of machine learning and be able to apply them in your own work. The plot of Machine Learning in Action revolves around the need for humanity to understand and adapt to the technology evolution process, which is changing the world at an unprecedented pace.

Книга исследует, как применять методы машинного обучения в реальных сценариях, от предварительной обработки данных и выбора функций до обучения и оценки моделей. Он также охватывает такие продвинутые темы, как глубокое обучение нейронным сетям и обработка естественного языка. Книга разделена на четыре части: Часть I знакомит с фундаментальными концепциями машинного обучения и его приложениями в науке о данных. Часть II охватывает математические основы машинного обучения, включая линейную алгебру и теорию вероятностей. Часть III углубляется в более продвинутые темы, такие как нейронные сети и глубокое обучение. И, наконец, в части IV представлен всесторонний обзор области и обсуждаются текущие тенденции и будущие направления. На протяжении всей книги вы будете работать с реальными наборами данных и историями успеха, чтобы получить практический опыт работы с методами машинного обучения. К концу этой книги вы получите четкое представление о принципах и практиках машинного обучения и сможете применять их в своей работе. Сюжет «Машинного обучения в действии» вращается вокруг необходимости для человечества понять и приспособиться к процессу эволюции технологий, который меняет мир беспрецедентными темпами.

livre explore comment appliquer les techniques d'apprentissage automatique dans des scénarios réels, du prétraitement des données à la sélection des fonctions, en passant par l'apprentissage et l'évaluation des modèles. Il couvre également des sujets avancés tels que l'apprentissage profond des réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel. livre est divisé en quatre parties : La partie I présente les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et ses applications dans la science des données. La deuxième partie couvre les bases mathématiques de l'apprentissage automatique, y compris l'algèbre linéaire et la théorie des probabilités. La partie III explore des sujets plus avancés tels que les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. Enfin, la quatrième partie donne un aperçu complet du domaine et examine les tendances actuelles et les orientations futures. Tout au long du livre, vous travaillerez avec des ensembles de données réelles et des histoires de succès pour acquérir une expérience pratique avec les méthodes d'apprentissage automatique. À la fin de ce livre, vous aurez une idée claire des principes et des pratiques de l'apprentissage automatique et serez en mesure de les appliquer dans votre travail. L'histoire de « Machine arning in Action » tourne autour de la nécessité pour l'humanité de comprendre et de s'adapter au processus d'évolution de la technologie qui change le monde à un rythme sans précédent.

libro explora cómo aplicar técnicas de aprendizaje automático en escenarios reales, desde el procesamiento previo de datos y la selección de funciones hasta el aprendizaje y la evaluación de modelos. También abarca temas tan avanzados como el aprendizaje profundo de las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural. libro se divide en cuatro partes: Parte I introduce los conceptos fundamentales del aprendizaje automático y sus aplicaciones en la ciencia de datos. La Parte II abarca los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático, incluyendo el álgebra lineal y la teoría de la probabilidad. Parte III profundiza en temas más avanzados como las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Por último, en la parte IV se presenta un panorama general de la esfera y se examinan las tendencias actuales y las orientaciones futuras. A lo largo del libro, trabajará con conjuntos de datos reales e historias de éxito para obtener experiencia práctica en técnicas de aprendizaje automático. Al final de este libro, obtendrá una idea clara de los principios y prácticas del aprendizaje automático y podrá aplicarlos en su trabajo. La trama de Machine arning in Action gira en torno a la necesidad de que la humanidad comprenda y se adapte al proceso de evolución de la tecnología que está cambiando el mundo a un ritmo sin precedentes.

O livro explora como aplicar técnicas de aprendizado de máquina em cenários reais, desde pré-processamento de dados e escolha de funções até treinamento e avaliação de modelos. Ele também abrange temas avançados como o aprendizado profundo das redes neurais e o tratamento da linguagem natural. O livro é dividido em quatro partes: A parte I apresenta os conceitos fundamentais da aprendizagem automática e suas aplicações na ciência dos dados. A parte II abrange as bases matemáticas do aprendizado de máquina, incluindo álgebra linear e teoria de probabilidade. A Parte III é aprofundada em temas mais avançados, como redes neurais e treinamento profundo. Finalmente, a parte IV apresenta uma revisão abrangente da área e discute as tendências atuais e os rumos futuros. Durante todo o livro você vai trabalhar com conjuntos de dados reais e histórias de sucesso para obter experiência prática com técnicas de aprendizado de máquina. Ao final deste livro, você terá uma noção clara dos princípios e práticas de aprendizado de máquina e poderá aplicá-los no seu trabalho. A história de «Aprendizagem de Máquinas em Ação» gira em torno da necessidade da humanidade de compreender e adaptar-se ao processo de evolução da tecnologia que está mudando o mundo a um ritmo sem precedentes.

Il libro indaga come applicare le tecniche di apprendimento automatico in scenari reali, dalla pre-elaborazione dei dati alla scelta delle funzioni fino all'apprendimento e alla valutazione dei modelli. occupa anche di temi avanzati come l'apprendimento profondo delle reti neurali e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I presenta i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico e le sue applicazioni nella scienza dei dati. La parte II comprende le basi matematiche dell'apprendimento automatico, tra cui l'algebra lineare e la teoria delle probabilità. La parte III si approfondisce su temi più avanzati, come le reti neurali e l'apprendimento approfondito. Infine, nella parte IV è stata fornita una panoramica completa dell'area e si discutono le tendenze attuali e le direzioni future. Durante tutto il libro si lavorerà con set di dati reali e storie di successo per ottenere esperienza pratica con tecniche di apprendimento automatico. Alla fine di questo libro, avrete una visione chiara dei principi e delle pratiche di apprendimento automatico e potrete applicarli nel vostro lavoro. La trama di Machine arning in Action ruota sulla necessità per l'umanità di comprendere e adattarsi al processo di evoluzione tecnologica che sta cambiando il mondo a un ritmo senza precedenti.

Das Buch untersucht, wie Methoden des maschinellen rnens in realen Szenarien angewendet werden können, von der Datenvorverarbeitung und Funktionsauswahl bis hin zum rnen und Bewerten von Modellen. Es umfasst auch fortgeschrittene Themen wie Deep arning für neuronale Netzwerke und natürliche Sprachverarbeitung. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil I führt in die grundlegenden Konzepte des maschinellen rnens und seine Anwendungen in der Datenwissenschaft ein. Teil II behandelt die mathematischen Grundlagen des maschinellen rnens, einschließlich linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie. Teil III befasst sich mit fortgeschritteneren Themen wie neuronalen Netzen und Deep arning. Schließlich bietet Teil IV einen umfassenden Überblick über das Gebiet und diskutiert aktuelle Trends und zukünftige Richtungen. Während des gesamten Buches arbeiten e mit realen Datensätzen und Erfolgsgeschichten, um praktische Erfahrungen mit Methoden des maschinellen rnens zu sammeln. Am Ende dieses Buches erhalten e ein klares Verständnis der Prinzipien und Praktiken des maschinellen rnens und können diese in Ihrer Arbeit anwenden. Die Handlung von Machine arning in Action dreht sich um die Notwendigkeit für die Menschheit, den technologischen Evolutionsprozess zu verstehen und anzupassen, der die Welt in einem beispiellosen Tempo verändert.

Książka bada, jak stosować techniki uczenia maszynowego w scenariuszach rzeczywistych, od wstępnego przetwarzania danych i wyboru funkcji do uczenia się i oceny modeli. Obejmuje również zaawansowane tematy, takie jak głębokie uczenie się sieci neuronowej i przetwarzanie języka naturalnego. Książka podzielona jest na cztery części: Część I wprowadza podstawowe koncepcje uczenia maszynowego i jego zastosowania w nauce o danych. Część II obejmuje matematyczne podstawy uczenia maszynowego, w tym algebrę liniową i teorię prawdopodobieństwa. Część III skupia się na bardziej zaawansowanych tematach, takich jak sieci neuronowe i głębokie uczenie się. Wreszcie część IV zawiera kompleksowy przegląd dziedziny i omawia aktualne trendy i przyszłe kierunki. W całej książce będziesz pracować z prawdziwymi zbiorami danych i historiami sukcesów, aby zdobyć praktyczne doświadczenie w technikach uczenia maszynowego. Pod koniec tej książki, będziesz miał jasne zrozumienie zasad i praktyk uczenia maszynowego i może zastosować je w swojej pracy. Fabuła „Machine arning in Action” obraca się wokół potrzeby ludzkości, aby zrozumieć i dostosować się do procesu ewolucji technologii, która zmienia świat w bezprecedensowym tempie.

הספר חוקר כיצד ליישם טכניקות למידת מכונה בתרחישים של העולם האמיתי, הוא מכסה גם נושאים מתקדמים כמו למידת רשת עצבית עמוקה ועיבוד שפה טבעית. הספר מחולק לארבעה חלקים: חלק I מציג מושגים בסיסיים של למידת מכונה ויישומיה במדעי המידע. חלק II מכסה את היסודות המתמטיים של למידת מכונה, כולל אלגברה לינארית ותורת ההסתברות. חלק III מתעמק בנושאים מתקדמים יותר כמו רשתות עצביות ולמידה עמוקה. לבסוף, חלק 4 מספק סקירה מקיפה של התחום ודן במגמות הנוכחיות וכיוונים עתידיים. לאורך כל הספר, תעבדו עם תאריכי נתונים של העולם האמיתי וסיפורי הצלחה כדי להשיג ניסיון עם טכניקות למידת מכונה. עד סוף הספר תהיה לך הבנה ברורה לגבי העקרונות והמנהגים של למידת מכונה ותוכל ליישם אותם בעבודתך. העלילה של ”למידת מכונה בפעולה” סובבת סביב הצורך של האנושות להבין ולהתאים את עצמה לתהליך של אבולוציה טכנולוגית שמשנה את העולם בקצב חסר תקדים.''

Kitap, veri ön işleme ve özellik seçiminden öğrenme ve model değerlendirmesine kadar makine öğrenme tekniklerinin gerçek dünya senaryolarında nasıl uygulanacağını araştırıyor. Ayrıca derin sinir ağı öğrenimi ve doğal dil işleme gibi gelişmiş konuları da kapsar. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, makine öğreniminin temel kavramlarını ve veri bilimindeki uygulamalarını tanıtmaktadır. Bölüm II, doğrusal cebir ve olasılık teorisi de dahil olmak üzere makine öğreniminin matematiksel temellerini kapsar. Bölüm III, sinir ağları ve derin öğrenme gibi daha gelişmiş konulara girer. Son olarak, bölüm IV alana kapsamlı bir genel bakış sağlar ve mevcut eğilimleri ve gelecekteki yönleri tartışır. Kitap boyunca, makine öğrenme teknikleriyle uygulamalı deneyim kazanmak için gerçek dünyadaki veri kümeleri ve başarı öyküleri ile çalışacaksınız. Bu kitabın sonunda, makine öğreniminin ilke ve uygulamalarını net bir şekilde anlayacak ve bunları işinizde uygulayabileceksiniz. "Eylemde Makine Öğrenimi'nin konusu, insanlığın dünyayı benzeri görülmemiş bir hızda değiştiren teknoloji evrimi sürecini anlama ve uyum sağlama ihtiyacı etrafında dönüyor.

يستكشف الكتاب كيفية تطبيق تقنيات التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي، من المعالجة المسبقة للبيانات واختيار الميزات إلى التعلم وتقييم النماذج. كما يغطي موضوعات متقدمة مثل تعلم الشبكة العصبية العميقة ومعالجة اللغة الطبيعية. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: يقدم الجزء الأول مفاهيم أساسية للتعلم الآلي وتطبيقاته في علم البيانات. يغطي الجزء الثاني الأسس الرياضية للتعلم الآلي، بما في ذلك الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات. يتعمق الجزء الثالث في موضوعات أكثر تقدمًا مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق. وأخيرا، يقدم الجزء الرابع لمحة عامة شاملة عن الميدان ويناقش الاتجاهات الحالية والاتجاهات المستقبلية. في جميع أنحاء الكتاب، ستعمل مع مجموعات بيانات وقصص نجاح في العالم الحقيقي لاكتساب خبرة عملية في تقنيات التعلم الآلي. بحلول نهاية هذا الكتاب، سيكون لديك فهم واضح لمبادئ وممارسات التعلم الآلي ويمكنك تطبيقها في عملك. تدور حبكة «التعلم الآلي في العمل» حول حاجة البشرية إلى فهم عملية التطور التكنولوجي التي تغير العالم بوتيرة غير مسبوقة والتكيف معها.

이 책은 데이터 사전 처리 및 기능 선택에서 학습 및 모델 평가에 이르기까지 실제 시나리오에서 머신 러닝 기술을 적용하는 방법을 탐구합니다. 또한 심층 신경망 학습 및 자연어 처리와 같은 고급 주제를 다룹니다. 이 책은 네 부분으로 나뉩니다. 파트 I은 기계 학습의 기본 개념과 데이터 과학 분야의 응용 프로그램을 소개합니다. 파트 II는 선형 대수 및 확률 이론을 포함하여 머신 러닝의 수학적 기초를 다룹니다. 파트 III은 신경망 및 딥 러닝과 같은 고급 주제를 탐구합니다. 마지막으로, 파트 IV는 해당 분야에 대한 포괄적 인 개요를 제공하고 현재 추세와 미래 방향에 대해 설 이 책 전체에서 실제 데이터 세트 및 성공 사례를 처리하여 머신 러닝 기술에 대한 실무 경험을 얻을 수 있습니다. 이 책이 끝날 때까지 머신 러닝의 원리와 관행을 명확하게 이해하고 업무에 적용 할 수 있습니다. "기계 학습 실천" 의 음모는 인류가 전례없는 속도로 세상을 변화시키는 기술 진화 과정을 이해하고 적응해야 할 필요성을 중심으로 진행됩니다.

本書では、データ前処理や機能選択から学習やモデル評価まで、機械学習技術を実際のシナリオに適用する方法を探求しています。また、ディープニューラルネットワーク学習や自然言語処理などの高度なトピックもカバーしています。この本は4つの部分に分かれています。パートIは、機械学習の基本的な概念とデータサイエンスへの応用を紹介しています。パートIIは、線形代数学や確率理論を含む機械学習の数学的基礎をカバーしています。Part IIIは、ニューラルネットワークやディープラーニングなど、より高度なトピックを掘り下げます。最後に、パートIVは、フィールドの包括的な概要を提供し、現在の傾向と将来の方向について説明します。本書では、実際のデータセットとサクセスストーリーを使用して、機械学習テクニックの実践的な経験を得ることができます。この本の終わりまでに、あなたは機械学習の原則と実践を明確に理解し、それらをあなたの仕事に適用することができます。「Machine arning in Action」のプロットは、人類が前例のないペースで世界を変えている技術進化のプロセスを理解し、適応する必要性を中心に展開しています。

本書探討了如何在現實世界場景中應用機器學習技術，從數據預處理和功能選擇到模型學習和評估。它還涵蓋了高級主題，例如神經網絡的深度學習和自然語言處理。該書分為四個部分：第一部分介紹了機器學習的基本概念及其在數據科學中的應用。第二部分涵蓋了機器學習的數學基礎，包括線性代數和概率論。第三部分深入研究了神經網絡和深度學習等更高級的主題。最後，第四部分全面概述了該領域，並討論了當前的趨勢和未來的方向。在整個書中，您將使用真實的數據集和成功故事來獲得機器學習方法的實踐經驗。到本書結束時，您將清楚地了解機器學習的原則和實踐，並將它們應用於您的工作。「機器學習在行動」的情節圍繞著人類需要理解和適應以前所未有的速度改變世界的技術演變過程。