Machine Learning Theory and Applications delves into the realm of machine learning and deep learning, exploring their practical applications by comprehending these mathematical concepts and implementing them in real-world scenarios using Python and renowned open-source libraries. This comprehensive guide covers a wide range of topics, including data preparation, feature engineering techniques, commonly utilized machine learning algorithms like support vector machines and neural networks, as well as generative AI and foundation models.
To facilitate the creation of machine learning pipelines, a dedicated open-source framework named hephAIstos has been developed exclusively for this book. Moreover, the text explores the fascinating domain of quantum machine learning and offers insights on executing machine learning applications across diverse hardware technologies such as CPUs, GPUs, and QPUs. Finally, the book explains how to deploy trained models through containerized applications using Kubernetes and OpenShift, as well as their integration through machine learning operations (MLOps).
The reader is expected to have basic knowledge of Python programming and libraries such as NumPy or Pandas, and basic mathematical concepts, especially linear algebra.

Machine arning Theory and Applications углубляется в область машинного обучения и глубокого обучения, исследуя их практические приложения, постигая эти математические концепции и реализуя их в реальных сценариях с использованием Python и известных библиотек с открытым исходным кодом. Это всеобъемлющее руководство охватывает широкий спектр тем, включая подготовку данных, методы проектирования функций, обычно используемые алгоритмы машинного обучения, такие как машины опорных векторов и нейронные сети, а также генеративные модели ИИ и основы.
Для облегчения создания конвейеров машинного обучения специально для этой книги был разработан специальный фреймворк с открытым исходным кодом hephAIstos. Кроме того, текст исследует увлекательную область квантового машинного обучения и предлагает понимание выполнения приложений машинного обучения в различных аппаратных технологиях, таких как CPU, GPU и QPU. Наконец, в книге объясняется, как развернуть обученные модели через контейнеризированные приложения с помощью Kubernetes и OpenShift, а также их интеграция через операции машинного обучения (MLOps).
Предполагается, что читатель будет обладать базовыми знаниями программирования на Python и библиотек, таких как NumPy или Pandas, а также базовыми математическими концепциями, особенно линейной алгебры.

Machine arning Theory and Applications explore le domaine de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond en explorant leurs applications pratiques, en apprenant ces concepts mathématiques et en les implémentant dans des scénarios réels à l'aide de Python et de bibliothèques open source connues. Ce guide complet couvre un large éventail de sujets, y compris la préparation des données, les méthodes de conception des fonctions, les algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés, tels que les machines vectorielles de référence et les réseaux neuronaux, ainsi que les modèles génératifs d'IA et les bases.
Pour faciliter la création de convoyeurs d'apprentissage automatique, un cadre spécial avec un code source ouvert a été conçu spécialement pour ce livre. En outre, le texte explore le domaine fascinant de l'apprentissage machine quantique et offre une compréhension de l'exécution des applications d'apprentissage machine dans une variété de technologies matérielles telles que CPU, GPU et QPU. Enfin, le livre explique comment déployer des modèles formés via des applications conteneurisées avec Kubernetes et OpenShift, ainsi que leur intégration via des opérations d'apprentissage automatique (MLOps).
lecteur devrait avoir des connaissances de base en programmation sur Python et des bibliothèques telles que NumPy ou Pandas, ainsi que des concepts mathématiques de base, en particulier l'algèbre linéaire.

Machine arning Theory and Applications profundiza en el campo del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, investigando sus aplicaciones prácticas, comprendiendo estos conceptos matemáticos e implementándolos en escenarios reales utilizando Python y las conocidas bibliotecas de código abierto. Esta guía integral cubre una amplia gama de temas, incluyendo la preparación de datos, técnicas de diseño de funciones, algoritmos de aprendizaje automático comúnmente utilizados, como máquinas de vectores de referencia y redes neuronales, así como modelos generativos de IA y fundamentos.
Para facilitar la creación de transportadores de aprendizaje automático específicamente para este libro, se ha desarrollado un framework especial de código abierto, hephAIstos. Además, el texto explora el fascinante campo del aprendizaje automático cuántico y ofrece una comprensión de la ejecución de aplicaciones de aprendizaje automático en una variedad de tecnologías de hardware como CPU, GPU y QPU. Por último, el libro explica cómo implementar modelos formados a través de aplicaciones contenedorizadas con Kubernetes y OpenShift, así como su integración a través de operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Se supone que el lector tendrá conocimientos básicos de programación en Python y bibliotecas como NumPy o Pandas, así como conceptos matemáticos básicos, especialmente álgebra lineal.

A Máquina arning Theory e Aplicações está se aprofundando na área de aprendizagem de máquinas e aprendizado profundo, explorando seus aplicativos práticos, desenvolvendo esses conceitos matemáticos e implementando-os em cenários reais usando Python e bibliotecas de código aberto conhecidas. Este guia abrangente abrange uma variedade de temas, incluindo a produção de dados, técnicas de design de funções, algoritmos de aprendizagem de máquina normalmente utilizados, tais como máquinas de suporte e redes neurais, modelos genéricos de IA e bases.
Para facilitar a criação de linhas de montagem de treinamento de máquina especialmente para este livro, foi desenvolvido um quadro de código aberto hephAIstos. Além disso, o texto explora uma área fascinante de aprendizado de máquina quântica e oferece compreensão sobre aplicações de aprendizado de máquina em várias tecnologias de hardware, como CPU, GPU e QPU. Por fim, o livro explica como expandir modelos treinados através de aplicativos contêineres com Kubernetes e OpenShift e sua integração através de operações de aprendizagem de máquinas (MLOs).
O leitor deve ter conhecimento básico de programação em Python e bibliotecas como NumPy ou Pandas, além de conceitos matemáticos básicos, especialmente álgebra linear.

Machine arning Theory e Applicazioni approfondisce il campo dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento approfondito, esplorando le loro applicazioni pratiche, individuando questi concetti matematici e realizzandoli in scenari reali utilizzando Python e le famose librerie open source. Questa guida completa comprende una vasta gamma di argomenti, tra cui la produzione di dati, le tecniche di progettazione delle funzioni, gli algoritmi di apprendimento automatico comunemente utilizzati, come i vettori di supporto e le reti neurali, i modelli di IA generali e le basi.
Un framework open source è stato sviluppato appositamente per questo libro per facilitare la creazione di linee di montaggio di apprendimento automatico. Inoltre, il testo esplora l'affascinante campo dell'apprendimento automatico quantistico e offre la comprensione dell'esecuzione delle applicazioni di apprendimento automatico in diverse tecnologie hardware come CPU, GPU e QPU. Infine, il libro spiega come espandere i modelli di apprendimento attraverso applicazioni contenute con Kubernets e OpenShift e come integrarli attraverso l'apprendimento automatico (MLOs).
Il lettore dovrebbe possedere conoscenze di base di programmazione su Python e librerie come NumPy o Pandas, nonché concetti matematici di base, in particolare algebra lineare.

Maschinelles rnen Theorie und Anwendungen vertieft sich in den Bereich des maschinellen rnens und Deep arning, indem sie ihre praktischen Anwendungen erforschen, diese mathematischen Konzepte verstehen und in realen Szenarien mit Python und bekannten Open-Source-Bibliotheken umsetzen. Dieser umfassende itfaden deckt eine breite Palette von Themen ab, darunter Datenaufbereitung, Funktionsdesignmethoden, häufig verwendete Algorithmen für maschinelles rnen wie Support Vector Machines und neuronale Netzwerke sowie generative KI-Modelle und Grundlagen.
Um die Erstellung von Machine-arning-Pipelines zu erleichtern, wurde speziell für dieses Buch ein spezielles Open-Source-Framework namens hephAIstos entwickelt. Darüber hinaus erforscht der Text das faszinierende Feld des Quanten-maschinellen rnens und bietet Einblicke in die Ausführung von Machine-arning-Anwendungen in verschiedenen Hardware-Technologien wie CPU, GPU und QPU. Schließlich erklärt das Buch, wie trainierte Modelle über containerisierte Anwendungen mit Kubernetes und OpenShift bereitgestellt und über Machine arning Operations (MLOps) integriert werden können. Es wird davon ausgegangen, dass der ser Grundkenntnisse in Python-Programmierung und Bibliotheken wie NumPy oder Pandas sowie grundlegende mathematische Konzepte, insbesondere lineare Algebra, besitzt.

Machine arning Teoria i aplikacje rozpoczyna się w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, badając ich praktyczne zastosowania, rozumiejąc te koncepcje matematyczne i wdrażając je w scenariuszach rzeczywistych za pomocą Pythona i znanych bibliotek open source. Ten kompleksowy przewodnik obejmuje szeroki zakres tematów, w tym przygotowanie danych, techniki projektowania funkcji, powszechnie stosowane algorytmy uczenia maszynowego, takie jak obsługa maszyn wektorowych i sieci neuronowych oraz modele i ramy generacyjne AI.
Aby ułatwić tworzenie rurociągów do uczenia maszynowego, opracowano specjalny system open source hephAIstos specjalnie dla tej książki. Ponadto tekst bada fascynujące pole uczenia się maszyn kwantowych i oferuje wgląd w realizację aplikacji do uczenia maszynowego w różnych technologiach sprzętowych, takich jak procesor, GPU i QPU. Wreszcie, książka wyjaśnia, jak wdrożyć przeszkolone modele poprzez kontenerowe aplikacje za pomocą Kubernetes i OpenShift, a także ich integrację poprzez operacje uczenia maszynowego (MLOp).
Zakłada się, że czytelnik będzie miał podstawową wiedzę na temat programowania Pythona i bibliotek, takich jak NumPy czy Pandas, a także podstawowych koncepcji matematycznych, zwłaszcza algebry liniowej.

Machine arning Theory and Applications מתעמק בתחום של למידת מכונה ולמידה מעמיקה על ידי חקר היישומים המעשיים שלהם, הבנת מושגים מתמטיים אלה ויישומם בתרחישים בעולם האמיתי באמצעות פייתון וספריות קוד פתוח ידועות. מדריך מקיף זה מכסה מגוון רחב של נושאים כולל הכנת נתונים, טכניקות עיצוב פונקציות, אלגוריתמי למידת מכונה נפוצים כגון מכונות וקטורים תומכות ורשתות עצביות, ומודלים מחוללים של AI ומסגרות.
כדי להקל על יצירת צינורות למידת מכונה, מסגרת קוד פתוח מיוחדת HEPALSTOS פותחה במיוחד עבור ספר זה. בנוסף, הטקסט חוקר את התחום המרתק של למידת מכונה קוונטית ומציע תובנות על ביצוע יישומי למידת מכונה בטכנולוגיות חומרה שונות כגון מעבד, GPU ו-QPU. לבסוף, הספר מסביר כיצד לפרוס מודלים מיומנים באמצעות יישומים מוכלים באמצעות Kubernetes ו-OpenShift, כמו גם את האינטגרציה שלהם באמצעות פעולות למידת מכונה (MLops).
יש להניח כי הקורא יהיה בעל ידע בסיסי בתכנות פייתון וספריות כגון NumPy או Pandas, כמו גם מושגים מתמטיים בסיסיים, במיוחד אלגברה לינארית.''

Makine Öğrenimi Kuramı ve Uygulamaları, pratik uygulamalarını keşfederek, bu matematiksel kavramları kavrayarak ve Python ve tanınmış açık kaynak kütüphanelerini kullanarak gerçek dünya senaryolarında uygulayarak makine öğrenimi ve derin öğrenme alanına girer. Bu kapsamlı kılavuz, veri hazırlama, işlev tasarım teknikleri, destek vektör makineleri ve sinir ağları gibi yaygın olarak kullanılan makine öğrenme algoritmaları ve AI üretici modelleri ve çerçeveleri gibi çok çeşitli konuları kapsamaktadır. Makine öğrenimi boru hatlarının oluşturulmasını kolaylaştırmak için, bu kitap için özel bir açık kaynaklı çerçeve hephAIstos geliştirilmiştir. Buna ek olarak, metin kuantum makine öğreniminin büyüleyici alanını araştırıyor ve CPU, GPU ve QPU gibi çeşitli donanım teknolojilerinde makine öğrenimi uygulamalarının yürütülmesine ilişkin bilgiler sunuyor. Son olarak, kitap, eğitimli modellerin Kubernetes ve OpenShift kullanarak konteynerleştirilmiş uygulamalar aracılığıyla nasıl dağıtılacağını ve makine öğrenimi işlemleri (MLOps) aracılığıyla entegrasyonlarını açıklar. Okuyucunun Python programlama ve NumPy veya Pandas gibi kütüphanelerin yanı sıra temel matematiksel kavramlar, özellikle doğrusal cebir hakkında temel bilgiye sahip olacağı varsayılmaktadır.

نظرية وتطبيقات التعلم الآلي تتعمق في مجال التعلم الآلي والتعلم العميق من خلال استكشاف تطبيقاتها العملية، وفهم هذه المفاهيم الرياضية وتنفيذها في سيناريوهات العالم الحقيقي باستخدام بايثون ومكتبات المصدر المفتوح المعروفة. يغطي هذا الدليل الشامل مجموعة واسعة من الموضوعات بما في ذلك إعداد البيانات وتقنيات تصميم الوظائف وخوارزميات التعلم الآلي الشائعة الاستخدام مثل آلات ناقلات الدعم والشبكات العصبية ونماذج وأطر توليد الذكاء الاصطناعي. لتسهيل إنشاء خطوط أنابيب التعلم الآلي، تم تطوير إطار عمل خاص مفتوح المصدر hephAIstos خصيصًا لهذا الكتاب. بالإضافة إلى ذلك، يستكشف النص المجال الرائع للتعلم الآلي الكمي ويقدم رؤى حول تنفيذ تطبيقات التعلم الآلي في تقنيات الأجهزة المختلفة مثل وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات ووحدة QPU. أخيرًا، يشرح الكتاب كيفية نشر نماذج مدربة من خلال تطبيقات حاوية باستخدام Kubernetes و OpenShift، بالإضافة إلى تكاملها من خلال عمليات التعلم الآلي (MLOps).
من المفترض أن يكون لدى القارئ معرفة أساسية ببرمجة بايثون ومكتبات مثل NumPy أو Pandas، بالإضافة إلى المفاهيم الرياضية الأساسية، وخاصة الجبر الخطي.

머신 러닝 이론 및 응용 프로그램은 실제 응용 프로그램을 탐색하고 이러한 수학적 개념을 이해하며 파이썬 및 잘 알려진 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 실제 시나리오에서 구현함으로써 머신 러닝 및 딥 러닝 분야를 탐구합니다. 이 포괄적 인 안내서는 데이터 준비, 기능 설계 기술, 지원 벡터 기계 및 신경망과 같은 일반적으로 사용되는 머신 러닝 알고리즘, AI 생성 모델 및 프레임 워크를 포함한 광범위한 주제를 다룹니다.
머신 러닝 파이프 라인의 생성을 용이하게하기 위해이 책을 위해 특별히 오픈 소스 프레임 워크 hephAIstos가 개발되었습니다. 또한이 텍스트는 매혹적인 양자 기계 학습 분야를 탐색하고 CPU, GPU 및 QPU와 같은 다양한 하드웨어 기술에서 기계 학습 응용 프로그램의 실행에 대한 통찰력을 제공합니다. 마지막으로이 책은 Kubernetes와 OpenShift를 사용하는 컨테이너화 된 응용 프로그램을 통해 훈련 된 모델을 배포하는 방법과 기계 학습 작업 (MLops) 을 통한 통합을 설명합니다.
독자는 기본 수학 개념, 특히 선형 대수뿐만 아니라 NumPy 또는 Pandas와 같은 파이썬 프로그래밍 및 라이브러리에 대한 기본 지식을 갖게 될 것으로 가정합니다.

Machine arning Theory and Applicationsは、Pythonや有名なオープンソースライブラリを使用して、これらの数学的概念を理解し、実際のシナリオで実装することによって、機械学習と深層学習の分野を掘り下げます。この包括的なガイドは、データ準備、関数設計技術、サポートベクタマシンやニューラルネットワークなどの一般的に使用される機械学習アルゴリズム、AI生成モデルとフレームワークなど、幅広いトピックをカバーしています。機械学習パイプラインの作成を容易にするために、この本のために特別なオープンソースフレームワークhephAIstosが開発されました。さらに、このテキストは、量子機械学習の魅力的な分野を探求し、CPU、 GPU、 QPUなどのさまざまなハードウェア技術における機械学習アプリケーションの実行に関する洞察を提供します。最後に、KubernetesとOpenShiftを使用してコンテナ化されたアプリケーションを介して訓練されたモデルを展開する方法と、機械学習操作（MLOps）を通じた統合について説明します。
読者は、NumPyやPandasなどのPythonプログラミングやライブラリ、および基本的な数学的概念、特に線形代数についての基本的な知識を持つと想定されています。