and making predictions The book "Machine Learning for Decision Sciences with Case Studies in Python" is a comprehensive guide to mastering machine learning techniques and their applications in various fields. The book covers the fundamental concepts of machine learning, its evolution, and the importance of developing a personal paradigm for understanding and adapting to new technologies. It emphasizes the need for a multidisciplinary approach to studying technology, combining technical skills with critical thinking and ethical considerations. The book begins by exploring the history and evolution of machine learning, tracing its roots from ancient times to the present day. It highlights the significant milestones in the development of machine learning and how they have shaped the field into what it is today. The authors argue that understanding this process of technological evolution is crucial for grasping the underlying principles of machine learning and its potential applications. They stress the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, which can serve as the basis for survival in an increasingly complex and rapidly changing world. The book then delves into the practical aspects of machine learning, covering various algorithms such as linear regression, logistic regression, and neural networks. Each algorithm is explained in detail, with examples and case studies provided to illustrate their application in real-world scenarios. The focus is on Python programming for machine learning, and the authors provide complete code and implementation for each example, making it accessible to readers who are new to the subject. One of the unique features of the book is its emphasis on the data science life cycle, which includes problem definition, data collection, data preparation, model selection, training, and deployment. The authors provide step-by-step guidance on how to apply these stages in different industries, such as electrical, oil and gas, e-commerce, and hi-tech. This approach ensures that readers gain hands-on experience in applying machine learning techniques to solve real-world problems.

и делаем прогнозы Книга «Машинное обучение для наук о решениях с тематическими исследованиями на языке Python» является всеобъемлющим руководством по освоению методов машинного обучения и их применения в различных областях. Книга охватывает фундаментальные концепции машинного обучения, его эволюцию и важность разработки личностной парадигмы для понимания и адаптации к новым технологиям. В нем подчеркивается необходимость междисциплинарного подхода к изучению технологий, сочетающего технические навыки с критическим мышлением и этическими соображениями. Книга начинается с изучения истории и эволюции машинного обучения, прослеживая его корни от древнейших времен до наших дней. В нем освещаются важные вехи в развитии машинного обучения и то, как они превратили поле в то, чем оно является сегодня. Авторы утверждают, что понимание этого процесса технологической эволюции имеет решающее значение для понимания основополагающих принципов машинного обучения и его потенциальных применений. Они подчеркивают важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний, которые могут служить основой выживания во все более сложном и быстро меняющемся мире. Затем книга углубляется в практические аспекты машинного обучения, охватывая различные алгоритмы, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети. Каждый алгоритм подробно объясняется с помощью примеров и тематических исследований, предоставленных для иллюстрации их применения в реальных сценариях. Основное внимание уделяется программированию на Python для машинного обучения, и авторы предоставляют полный код и реализацию для каждого примера, делая его доступным для читателей, которые плохо знакомы с предметом. Одной из уникальных особенностей книги является акцент на жизненном цикле науки о данных, который включает в себя определение проблем, сбор данных, подготовку данных, выбор модели, обучение и развертывание. Авторы предоставляют пошаговое руководство о том, как применять эти этапы в различных отраслях, таких как электроэнергетика, нефть и газ, электронная коммерция и hi-tech.This подход гарантирует, что читатели получают практический опыт применения техники машинного обучения для решения реальных проблем.

et faire des prédictions livre « L'apprentissage automatique pour les sciences de la solution avec des études de cas en Python » est un guide complet pour apprendre les méthodes d'apprentissage automatique et leurs applications dans différents domaines. livre aborde les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, son évolution et l'importance de développer un paradigme personnel pour comprendre et s'adapter aux nouvelles technologies. Il souligne la nécessité d'une approche interdisciplinaire de l'apprentissage des technologies, combinant les compétences techniques avec la pensée critique et les considérations éthiques. livre commence par l'étude de l'histoire et de l'évolution de l'apprentissage automatique, en traçant ses racines des temps les plus anciens à nos jours. Il met en lumière des étapes importantes dans le développement de l'apprentissage automatique et la façon dont ils ont transformé le champ en ce qu'il est aujourd'hui. s auteurs affirment que la compréhension de ce processus d'évolution technologique est essentielle pour comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et ses applications potentielles. Ils soulignent l'importance d'élaborer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes, qui peut servir de base à la survie dans un monde de plus en plus complexe et en mutation rapide. livre explore ensuite les aspects pratiques de l'apprentissage automatique, couvrant divers algorithmes tels que la régression linéaire, la régression logistique et les réseaux neuronaux. Chaque algorithme est expliqué en détail à l'aide d'exemples et d'études de cas fournis pour illustrer leur application dans des scénarios réels. L'accent est mis sur la programmation sur Python pour l'apprentissage automatique, et les auteurs fournissent le code complet et l'implémentation pour chaque exemple, le rendant accessible aux lecteurs qui ne connaissent pas bien le sujet. L'une des caractéristiques uniques du livre est l'accent mis sur le cycle de vie de la science des données, qui comprend la définition des problèmes, la collecte de données, la préparation des données, le choix du modèle, la formation et le déploiement. s auteurs fournissent des conseils étape par étape sur la façon d'appliquer ces étapes dans différents secteurs tels que l'électricité, le pétrole et le gaz, le commerce électronique et hi-tech.Cette approche permet aux lecteurs d'acquérir une expérience pratique de l'application des techniques d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes réels.

y hacer predicciones libro «Machine arning for Solutions Sciences con estudios de caso en Python Language» es una guía integral para dominar las técnicas de aprendizaje automático y sus aplicaciones en diferentes campos. libro abarca conceptos fundamentales del aprendizaje automático, su evolución y la importancia de desarrollar un paradigma personal para comprender y adaptarse a las nuevas tecnologías. Destaca la necesidad de un enfoque interdisciplinario en el estudio de la tecnología que combine las habilidades técnicas con el pensamiento crítico y las consideraciones éticas. libro comienza con el estudio de la historia y la evolución del aprendizaje automático, trazando sus raíces desde la antigüedad hasta la actualidad. Destaca los hitos importantes en el desarrollo del aprendizaje automático y cómo han convertido el campo en lo que es hoy. autores sostienen que entender este proceso de evolución tecnológica es crucial para entender los principios fundamentales del aprendizaje automático y sus posibles aplicaciones. Destacan la importancia de generar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, que pueda servir de base para la supervivencia en un mundo cada vez más complejo y en rápido cambio. A continuación, el libro profundiza en los aspectos prácticos del aprendizaje automático, abarcando diferentes algoritmos como la regresión lineal, la regresión logística y las redes neuronales. Cada algoritmo se explica en detalle a través de ejemplos y estudios de casos proporcionados para ilustrar su aplicación en escenarios reales. enfoque es programar en Python para el aprendizaje automático, y los autores proporcionan código completo e implementación para cada ejemplo, haciéndolo accesible a los lectores que no están bien familiarizados con el tema. Una de las características únicas del libro es el énfasis en el ciclo de vida de la ciencia de datos, que incluye la definición de problemas, la recopilación de datos, la preparación de datos, la elección del modelo, el aprendizaje y la implementación. autores proporcionan una guía paso a paso sobre cómo aplicar estas etapas en diferentes industrias, como la electricidad, el petróleo y el gas, el comercio electrónico y el hi-tech.Este enfoque asegura que los lectores adquieran experiencia práctica en la aplicación de la técnica de aprendizaje automático para resolver problemas reales.

e prognósticos O livro «Aprendizagem de Máquinas para Ciências de Soluções com Estudos de Caso em Python» é um guia abrangente para aprender e aplicar técnicas de aprendizagem de máquinas em várias áreas. O livro abrange conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, sua evolução e a importância de desenvolver um paradigma pessoal para a compreensão e adaptação às novas tecnologias. Ele enfatiza a necessidade de uma abordagem interdisciplinar do estudo da tecnologia, que combine habilidades técnicas com pensamento crítico e considerações éticas. O livro começa com o estudo da história e evolução do aprendizado de máquinas, traçando suas raízes desde os tempos mais antigos até aos dias de hoje. Ele ilustra os vetos importantes no desenvolvimento do aprendizado de máquinas e como eles transformaram o campo no que ele é hoje. Os autores afirmam que compreender este processo de evolução tecnológica é fundamental para compreender os princípios fundamentais do aprendizado de máquinas e suas aplicações potenciais. Eles ressaltam a importância de criar um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno, que pode servir de base para a sobrevivência em um mundo cada vez mais complexo e em rápida transformação. O livro é então aprofundado nos aspectos práticos do aprendizado de máquina, abrangendo vários algoritmos, como regressão linear, regressão logística e redes neurais. Cada algoritmo é explicado detalhadamente através de exemplos e estudos de caso fornecidos para ilustrar suas aplicações em cenários reais. O foco principal é a programação em Python para o aprendizado de máquina, e os autores fornecem um código completo e implementação para cada exemplo, tornando-o acessível aos leitores que não estão familiarizados com a matéria. Uma das características únicas do livro é o foco no ciclo de vida da ciência de dados, que inclui a definição de problemas, coleta de dados, produção de dados, escolha de modelo, treinamento e implantação. Os autores fornecem um guia passo a passo sobre como aplicar essas etapas em vários setores, tais como eletricidade, petróleo e gás, comércio eletrônico e hi-tech.This abordagem garante que os leitores têm experiência prática na aplicação da técnica de aprendizagem de máquinas para resolver problemas reais.

e proiezioni Il libro «Apprendimento automatico per le scienze delle soluzioni con ricerca tematica in Python» è un manuale completo per imparare e applicare le tecniche di apprendimento automatico in diversi ambiti. Il libro comprende i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico, la sua evoluzione e l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la comprensione e l'adattamento alle nuove tecnologie. Sottolinea la necessità di un approccio interdisciplinare allo studio della tecnologia, che combini le competenze tecniche con il pensiero critico e le considerazioni etiche. Il libro inizia studiando la storia e l'evoluzione dell'apprendimento automatico, tracciando le sue radici dai tempi antichi ai giorni nostri. In esso vengono illustrati i punti cardine dello sviluppo dell'apprendimento automatico e il modo in cui hanno trasformato il campo in ciò che è oggi. Gli autori sostengono che comprendere questo processo di evoluzione tecnologica è fondamentale per comprendere i principi fondamentali dell'apprendimento automatico e le sue potenziali applicazioni. Essi sottolineano l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna, che può essere la base della sopravvivenza in un mondo sempre più complesso e in rapida evoluzione. Poi il libro approfondisce gli aspetti pratici dell'apprendimento automatico, coprendo diversi algoritmi, come la regressione lineare, la regressione logistica e le reti neurali. Ogni algoritmo viene dettagliato con esempi e studi di caso forniti per illustrare la loro applicazione in scenari reali. L'attenzione si concentra sulla programmazione di Python per l'apprendimento automatico e gli autori forniscono un codice completo e l'implementazione per ogni esempio, rendendolo accessibile ai lettori che non conoscono bene l'oggetto. Una delle caratteristiche uniche del libro è l'attenzione sul ciclo di vita della scienza dei dati, che include la definizione dei problemi, la raccolta dei dati, la preparazione dei dati, la scelta dei modelli, la formazione e l'implementazione. Gli autori forniscono una guida passo passo su come applicare queste fasi in diversi settori, come elettricità, petrolio e gas, e-commerce e hi-tech.This approccio garantisce che i lettori acquisiscono esperienza pratica nell'uso di tecniche di apprendimento automatico per risolvere i problemi reali.

und machen Prognosen Das Buch „Machine arning for Solution Sciences mit Fallstudien in Python“ ist ein umfassender itfaden zur Beherrschung maschineller rnmethoden und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen. Das Buch behandelt die grundlegenden Konzepte des maschinellen rnens, seine Entwicklung und die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für das Verständnis und die Anpassung an neue Technologien. Es betont die Notwendigkeit eines multidisziplinären Ansatzes für das Studium der Technologie, der technische Fähigkeiten mit kritischem Denken und ethischen Überlegungen kombiniert. Das Buch beginnt mit der Erforschung der Geschichte und Entwicklung des maschinellen rnens und verfolgt seine Wurzeln von der Antike bis zur Gegenwart. Es beleuchtet wichtige Meilensteine in der Entwicklung des maschinellen rnens und wie sie das Feld zu dem gemacht haben, was es heute ist. Die Autoren argumentieren, dass das Verständnis dieses Prozesses der technologischen Evolution entscheidend für das Verständnis der grundlegenden Prinzipien des maschinellen rnens und seiner potenziellen Anwendungen ist. e betonen die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens, das als Grundlage für das Überleben in einer zunehmend komplexen und sich schnell verändernden Welt dienen kann. Das Buch taucht dann in praktische Aspekte des maschinellen rnens ein und deckt verschiedene Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression und neuronale Netze ab. Jeder Algorithmus wird anhand von Beispielen und Fallstudien detailliert erläutert, um seine Anwendung in realen Szenarien zu veranschaulichen. Der Schwerpunkt liegt auf Python-Programmierung für maschinelles rnen, und die Autoren liefern den vollständigen Code und die Implementierung für jedes Beispiel und machen es sern zugänglich, die mit dem Thema nicht vertraut sind. Eines der einzigartigen Merkmale des Buches ist die Betonung des datenwissenschaftlichen benszyklus, der Problemdefinition, Datenerfassung, Datenaufbereitung, Modellauswahl, Schulung und Bereitstellung umfasst. Die Autoren bieten eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Anwendung dieser Schritte in verschiedenen Branchen wie Elektrizität, Öl und Gas, E-Commerce und Hi-Tech.Dieser Ansatz stellt sicher, dass die ser praktische Erfahrungen mit maschinellen rntechniken sammeln, um reale Probleme zu lösen.

i dokonywanie prognoz Książka „Machine arning for Solution Sciences with Python Case Studies” jest kompleksowym przewodnikiem do opanowania metod uczenia maszynowego i ich stosowania w różnych dziedzinach. Książka obejmuje podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, jego ewolucji oraz znaczenie rozwoju paradygmatu osobowości dla zrozumienia i adaptacji do nowych technologii. Podkreśla potrzebę interdyscyplinarnego podejścia do uczenia się technologii, które łączy umiejętności techniczne z krytycznym myśleniem i względami etycznymi. Książka rozpoczyna się badaniem historii i ewolucji uczenia maszynowego, śledząc jego korzenie od czasów starożytnych do dnia dzisiejszego. Podkreśla ważne kamienie milowe w rozwoju uczenia maszynowego i w jaki sposób przekształcili pole w to, co jest dzisiaj. Autorzy twierdzą, że zrozumienie tego procesu ewolucji technologicznej ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia podstawowych zasad uczenia maszynowego i jego potencjalnych zastosowań. Podkreślają znaczenie rozwoju osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy, który może służyć jako podstawa do przetrwania w coraz bardziej złożonym i szybko zmieniającym się świecie. Następnie książka zagłębia się w praktyczne aspekty uczenia maszynowego, obejmujące różne algorytmy, takie jak regresja liniowa, regresja logistyczna i sieci neuronowe. Każdy algorytm jest szczegółowo wyjaśniany za pomocą przykładów i studiów przypadku dostarczonych w celu zilustrowania ich zastosowania w scenariuszach rzeczywistych. Koncentruje się na programowaniu Pythona do uczenia maszynowego, a autorzy dostarczają kompletny kod i implementację dla każdego przykładu, dzięki czemu jest dostępny dla czytelników, którzy są nowi w temacie. Jedną z unikalnych cech książki jest nacisk na cykl życia data science, który obejmuje identyfikację problemów, gromadzenie danych, przygotowanie danych, wybór modeli, szkolenia i wdrażanie. Autorzy przedstawiają krok po kroku przewodnik, jak stosować te kroki w branżach takich jak energia, ropa naftowa i gaz, handel elektroniczny i hi-technika.

ועשיית תחזיות הספר ”למידת מכונה למדעי הפתרון עם מחקרי מקרה פייתון” הוא מדריך מקיף לשליטה בשיטות למידת מכונה ויישומם בתחומים שונים. הספר מכסה את המושגים הבסיסיים של למידת מכונה, האבולוציה שלה, והחשיבות של פיתוח פרדיגמת אישיות כדי להבין ולהסתגל לטכנולוגיות חדשות. הוא מדגיש את הצורך בגישה בין-תחומית ללמידה טכנולוגית המשלבת כישורים טכניים עם חשיבה ביקורתית ושיקולים אתיים. הספר מתחיל בחקר ההיסטוריה והאבולוציה של למידת מכונה, תוך התחקות אחר שורשיו מימי קדם ועד ימינו. הוא מדגיש אבני דרך חשובות בפיתוח למידת מכונה וכיצד הם הפכו את השדה למה שהוא היום. המחברים טוענים כי הבנת תהליך זה של אבולוציה טכנולוגית חיונית להבנת העקרונות הבסיסיים של למידת מכונה ויישומיה הפוטנציאליים. הם מדגישים את החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני, אשר יכול לשמש בסיס להישרדות בעולם שהולך ומשתנה במהירות. הספר מתעמק בהיבטים המעשיים של למידת מכונה, ומכסה אלגוריתמים שונים כגון רגרסיה לינארית, רגרסיה לוגיסטית ורשתות עצביות. כל אלגוריתם מוסבר בפרוטרוט תוך שימוש בדוגמאות ומחקרי מקרים המסופקים כדי להמחיש את היישום שלהם בתרחישים של העולם האמיתי. הפוקוס הוא על תכנות פייתון ללמידת מכונה, והמחברים מספקים קוד ומימוש שלמים לכל דוגמה, מה שהופך אותו נגיש לקוראים חדשים לנושא. אחד המאפיינים הייחודיים של הספר הוא הדגש על מחזור החיים במדעי המידע, הכולל זיהוי בעיות, איסוף נתונים, הכנת נתונים, בחירת מודלים, אימון ופריסה. המחברים מספקים מדריך צעד אחר צעד כיצד ליישם את הצעדים הללו על פני תעשיות כמו חשמל, נפט וגז, מסחר אלקטרוני והיי-טק. גישה זו מבטיחה שהקוראים יזכו לניסיון הדוק ביישום שיטות למידת מכונה לבעיות בעולם האמיתי.''

and Making Predictions "Machine arning for Solution Sciences with Python Case Studies" (Python Vaka Çalışmaları ile Çözüm Bilimleri için Makine Öğrenimi) adlı kitap, makine öğrenimi yöntemlerini ve çeşitli alanlardaki uygulamalarını öğrenmek için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, makine öğreniminin temel kavramlarını, evrimini ve yeni teknolojileri anlamak ve bunlara uyum sağlamak için bir kişilik paradigması geliştirmenin önemini ele almaktadır. Teknik becerileri eleştirel düşünme ve etik düşüncelerle birleştiren teknoloji öğrenimine disiplinlerarası bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Kitap, makine öğreniminin tarihini ve evrimini inceleyerek, köklerini eski zamanlardan günümüze kadar takip ederek başlıyor. Makine öğreniminin gelişimindeki önemli kilometre taşlarını ve alanı bugünkü haline nasıl dönüştürdüklerini vurgulamaktadır. Yazarlar, bu teknolojik evrim sürecini anlamanın, makine öğreniminin ve potansiyel uygulamalarının altında yatan ilkeleri anlamak için kritik öneme sahip olduğunu savunuyorlar. Giderek daha karmaşık ve hızla değişen bir dünyada hayatta kalmanın temeli olarak hizmet edebilecek modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurguluyorlar. Kitap daha sonra lineer regresyon, lojistik regresyon ve sinir ağları gibi çeşitli algoritmaları kapsayan makine öğreniminin pratik yönlerini inceliyor. Her algoritma, gerçek dünya senaryolarında uygulamalarını göstermek için sağlanan örnekler ve vaka çalışmaları kullanılarak ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Odak noktası makine öğrenimi için Python programlamasıdır ve yazarlar her örnek için eksiksiz kod ve uygulama sağlar, bu da konuya yeni gelen okuyucular için erişilebilir olmasını sağlar. Kitabın benzersiz özelliklerinden biri, problem tanımlama, veri toplama, veri hazırlama, model seçimi, eğitim ve dağıtım içeren veri bilimi yaşam döngüsüne vurgu yapmaktır. Yazarlar, bu adımların enerji, petrol ve gaz, e-ticaret ve hi-tech gibi endüstriler arasında nasıl uygulanacağı konusunda adım adım bir rehber sunmaktadır. Bu yaklaşım, okuyucuların makine öğrenme tekniklerini gerçek dünya problemlerine uygulayarak uygulamalı deneyim kazanmalarını sağlar.

وإجراء التنبؤات كتاب «التعلم الآلي لعلوم الحلول مع دراسات حالة بايثون» هو دليل شامل لإتقان طرق التعلم الآلي وتطبيقها في مختلف المجالات. يغطي الكتاب المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي وتطوره وأهمية تطوير نموذج الشخصية لفهم التكنولوجيات الجديدة والتكيف معها. وهو يبرز الحاجة إلى نهج متعدد التخصصات لتعلم التكنولوجيا يجمع بين المهارات التقنية والتفكير النقدي والاعتبارات الأخلاقية. يبدأ الكتاب بدراسة تاريخ وتطور التعلم الآلي، وتتبع جذوره من العصور القديمة إلى يومنا هذا. إنه يسلط الضوء على المعالم المهمة في تطوير التعلم الآلي وكيف حولوا المجال إلى ما هو عليه اليوم. يجادل المؤلفون بأن فهم عملية التطور التكنولوجي هذه أمر بالغ الأهمية لفهم المبادئ الأساسية للتعلم الآلي وتطبيقاته المحتملة. وهم يشددون على أهمية وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة، التي يمكن أن تكون أساسا للبقاء في عالم يزداد تعقيدا وسرعة في التغير. ثم يتعمق الكتاب في الجوانب العملية للتعلم الآلي، حيث يغطي خوارزميات مختلفة مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي والشبكات العصبية. يتم شرح كل خوارزمية بالتفصيل باستخدام أمثلة ودراسات حالة مقدمة لتوضيح تطبيقها في سيناريوهات العالم الحقيقي. ينصب التركيز على برمجة Python للتعلم الآلي، ويقدم المؤلفون رمزًا كاملاً وتنفيذًا لكل مثال، مما يجعلها في متناول القراء الجدد في هذا الموضوع. تتمثل إحدى السمات الفريدة للكتاب في التركيز على دورة حياة علم البيانات، والتي تشمل تحديد المشكلات وجمع البيانات وإعداد البيانات واختيار النماذج والتدريب والنشر. يقدم المؤلفون دليلاً خطوة بخطوة حول كيفية تطبيق هذه الخطوات عبر صناعات مثل الطاقة والنفط والغاز والتجارة الإلكترونية والتكنولوجيا الفائقة. يضمن هذا النهج اكتساب القراء خبرة عملية في تطبيق تقنيات التعلم الآلي على مشاكل العالم الحقيقي.

그리고 예측 만들기 "파이썬 사례 연구를 통한 솔루션 과학을위한 기계 학습" 책은 기계 학습 방법과 다양한 분야에서의 응용을 마스터하는 포괄적 인 가이드입니다. 이 책은 머신 러닝의 기본 개념, 진화 및 새로운 기술을 이해하고 적응시키기위한 성격 패러다임 개발의 중요성을 다룹니다. 기술 능력과 비판적 사고 및 윤리적 고려 사항을 결합한 기술 학습에 대한 학제 간 접근 방식의 필요성을 강조합니다. 이 책은 기계 학습의 역사와 진화에 대한 연구로 시작하여 고대부터 현재까지의 뿌리를 추적합니다. 그것은 머신 러닝의 개발과 그들이 오늘날의 분야로 어떻게 전환했는지에 대한 중요한 이정표를 강조합니다. 저자들은이 기술 진화 과정을 이해하는 것이 기계 학습의 기본 원리와 잠재적 응용을 이해하는 데 중요하다고 주장합니다. 그들은 점점 복잡하고 빠르게 변화하는 세상에서 생존의 기초가 될 수있는 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조합니다. 그런 다음이 책은 선형 회귀, 물류 회귀 및 신경망과 같은 다양한 알고리즘을 다루는 머신 러닝의 실제 측면을 탐구합니다. 각 알고리즘은 실제 시나리오에서의 응용 프로그램을 설명하기 위해 제공된 예제 및 사례 연구를 사용하여 자세히 설명됩니다. 머신 러닝을위한 파이썬 프로그래밍에 중점을두고 있으며, 저자는 각 예제에 대해 완전한 코드와 구현을 제공하여 주제에 익숙하지 않은 독자가 액세스 할 수 있습니다. 이 책의 고유 한 특징 중 하나는 문제 식별, 데이터 수집, 데이터 준비, 모델 선택, 교육 및 배포를 포함한 데이터 과학 수명주기에 중점을 둡니다. 저자는 전력, 석유 및 가스, 전자 상거래 및 하이테크와 같은 산업 전반에 걸쳐 이러한 단계를 적용하는 방법에 대한 단계별 안내서를 제공합니다.이 접근 방식을 통해 독자는 기계 학습 기술을 실제로 적용 할 수 있습니다. 세계 문제.

と予測の作成本「Machine arning for Solution Sciences with Python Case Studies」は、機械学習の方法とその応用をさまざまな分野で習得するための包括的なガイドです。本書は、機械学習の基本的な概念、その進化、そして新しい技術を理解し適応するための人格パラダイムを開発することの重要性をカバーしています。これは、技術的スキルと批判的思考と倫理的考慮事項を組み合わせた技術学習に対する学際的アプローチの必要性を強調しています。この本は、機械学習の歴史と進化の研究から始まり、古代から現代に至るまでそのルーツをたどります。これは、機械学習の開発における重要なマイルストーンと、それらがどのようにしてこの分野を今日のものに変えたかを強調しています。著者たちは、この技術進化の過程を理解することは、機械学習の基礎となる原理とその潜在的な応用を理解する上で極めて重要であると主張している。閣僚は、ますます複雑で急速に変化する世界での生存の基礎となる現代の知識の発展の技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調する。その後、機械学習の実践的な側面を掘り下げ、線形回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなどのさまざまなアルゴリズムをカバーします。各アルゴリズムは、実際のシナリオでのアプリケーションを説明するために提供された例とケーススタディを使用して詳細に説明されています。機械学習のためのPythonプログラミングに焦点を当てており、著者はそれぞれの例について完全なコードと実装を提供しているので、主題の新しい読者にアクセスできます。本のユニークな特徴の1つは、問題の特定、データ収集、データ準備、モデル選択、トレーニング、および展開を含むデータサイエンスライフサイクルの重点です。著者たちは、電力、石油、ガス、電子商取引、ハイテクなどの業界全体でこれらの手順を適用する方法について、ステップバイステップのガイドを提供しています。

並做出預測本書「以Python語言進行案例研究的決策科學機器學習」是學習機器學習方法及其在各個領域的應用的綜合指南。該書涵蓋了機器學習的基本概念，其演變以及開發個人範式以理解和適應新技術的重要性。它強調需要一種跨學科的方法來研究技術，將技術技能與批判性思維和道德考慮相結合。這本書從研究機器學習的歷史和演變開始，追溯到遠古時代到今天。它強調了機器學習發展中的重要裏程碑，以及它們如何將領域變成今天的領域。作者認為，了解這種技術進化的過程對於理解機器學習的基本原理及其潛在應用至關重要。他們強調必須建立個人範式，以感知現代知識發展的過程過程，這可以在日益復雜和迅速變化的世界中生存。該書隨後深入研究了機器學習的實際方面，涵蓋了各種算法，例如線性回歸，邏輯回歸和神經網絡。通過提供示例和案例研究詳細解釋了每個算法，以說明它們在現實世界中的應用。重點是Python上用於機器學習的編程，作者為每個示例提供完整的代碼和實現，從而使對主題不太熟悉的讀者可以使用。該書的獨特功能之一是強調數據科學的生命周期，其中包括問題識別，數據收集，數據準備，模型選擇，學習和部署。作者就如何將這些階段應用於電力，石油和天然氣，電子商務和高科技等不同行業提供了逐步指導。這種方法確保讀者獲得應用機器學習技術解決實際問題的實踐經驗。