with chapters structured for straightforward navigation around technical topics providing the most upto date information about the latest techniques and applications. As technology continues to evolve, it becomes increasingly important to understand the process of technological development in order to survive and thrive in the modern world. In the field of machine learning, there has been an explosion of new techniques and tools that are transforming various industries, from healthcare and finance to transportation and entertainment. However, these advancements can also be overwhelming and difficult to comprehend for those without a strong background in computer science or mathematics. To address this issue, "Machine Learning for Engineers" was written as a self-contained introduction to machine learning specifically designed for engineers. The book provides a solid foundation in the connections between estimation detection information theory and optimization, equipping students with everything they need to start applying machine learning principles and algorithms to real-world engineering problems. It covers advanced techniques such as deep learning and transfer learning, but does so in a way that is accessible and easy to understand for those without extensive experience in the field. The author emphasizes the importance of understanding the relationships between information theoretical concepts and their practical engineering relevance, providing reproducible examples using MATLAB that allow readers to experiment hands-on. The text assumes only basic knowledge of probability and linear algebra, making it the ideal introduction to machine learning for engineering students of all disciplines. The book is structured for straightforward navigation around technical topics, providing the most up-to-date information about the latest techniques and applications. Each chapter begins with a summary of key concepts, allowing readers to quickly review the material before diving into the more detailed explanations and examples. Additionally, the text includes lecture slides and solutions for instructors, making it an excellent resource for both students and educators.

с разделами, структурированными для простой навигации по техническим темам, предоставляющими самую актуальную информацию о новейших методах и приложениях. Поскольку технологии продолжают развиваться, становится все более важным понимать процесс технологического развития, чтобы выжить и процветать в современном мире. В области машинного обучения произошел взрыв новых методов и инструментов, которые трансформируют различные отрасли, от здравоохранения и финансов до транспорта и развлечений. Однако эти достижения также могут быть ошеломляющими и трудными для понимания для тех, у кого нет сильного опыта в информатике или математике. Чтобы решить эту проблему, «Машинное обучение для инженеров» было написано как самостоятельное введение в машинное обучение, специально разработанное для инженеров. Книга обеспечивает прочную основу в связях между теорией информации об обнаружении оценок и оптимизацией, предоставляя студентам все необходимое, чтобы начать применять принципы и алгоритмы машинного обучения к реальным инженерным задачам. Он охватывает передовые методы, такие как глубокое обучение и обучение с переносом, но делает это доступным и простым для понимания способом для тех, кто не имеет большого опыта в этой области. Автор подчеркивает важность понимания взаимосвязей между теоретическими концепциями информации и их практической инженерной актуальностью, предоставляя воспроизводимые примеры с использованием MATLAB, которые позволяют читателям экспериментировать из рук в руки. Текст предполагает только базовые знания о вероятности и линейной алгебре, что делает его идеальным введением в машинное обучение для студентов-инженеров всех дисциплин. Книга структурирована для простой навигации по техническим темам, предоставляя самую актуальную информацию о новейших методах и приложениях. Каждая глава начинается с краткого изложения ключевых понятий, что позволяет читателям быстро ознакомиться с материалом, прежде чем погружаться в более подробные объяснения и примеры. Дополнительно в текст включены слайды лекций и решения для инструкторов, что делает его отличным ресурсом как для студентов, так и для преподавателей.

avec des sections structurées pour naviguer facilement sur des sujets techniques, fournissant les informations les plus récentes sur les dernières techniques et applications. À mesure que la technologie continue d'évoluer, il devient de plus en plus important de comprendre le processus de développement technologique pour survivre et prospérer dans le monde d'aujourd'hui. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, il y a eu une explosion de nouvelles méthodes et de nouveaux outils qui transforment différents secteurs, de la santé et de la finance aux transports et au divertissement. Cependant, ces réalisations peuvent également être stupéfiantes et difficiles à comprendre pour ceux qui n'ont pas une solide expérience en informatique ou en mathématiques. Pour résoudre ce problème, « Machine arning for Engineers » a été écrit comme une introduction autonome à l'apprentissage automatique, spécialement conçu pour les ingénieurs. livre fournit une base solide dans les liens entre la théorie de l'information sur la détection des estimations et l'optimisation, fournissant aux étudiants tout ce dont ils ont besoin pour commencer à appliquer les principes et les algorithmes d'apprentissage automatique à des tâches d'ingénierie réelles. Il couvre les meilleures pratiques telles que l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage avec le transfert, mais le rend accessible et facile à comprendre pour ceux qui n'ont pas beaucoup d'expérience dans ce domaine. L'auteur souligne l'importance de comprendre les liens entre les concepts théoriques de l'information et leur pertinence pratique en ingénierie, en fournissant des exemples reproductibles à l'aide de MATLAB, qui permettent aux lecteurs d'expérimenter de main en main. texte ne suggère que des connaissances de base sur la probabilité et l'algèbre linéaire, ce qui en fait une introduction idéale à l'apprentissage automatique pour les étudiants en ingénierie de toutes les disciplines. livre est structuré pour naviguer facilement sur des sujets techniques, fournissant les informations les plus récentes sur les dernières techniques et applications. Chaque chapitre commence par un résumé des concepts clés, ce qui permet aux lecteurs de se familiariser rapidement avec le matériel avant de s'immerger dans des explications et des exemples plus détaillés. En outre, le texte comprend des diapositives de conférences et des solutions pour les formateurs, ce qui en fait une excellente ressource pour les étudiants et les enseignants.

con secciones estructuradas para navegar fácilmente por temas técnicos, proporcionando la información más actualizada sobre las últimas técnicas y aplicaciones. A medida que la tecnología continúa evolucionando, es cada vez más importante comprender el proceso de desarrollo tecnológico para sobrevivir y prosperar en el mundo actual. En el campo del aprendizaje automático, ha habido una explosión de nuevos métodos e instrumentos que están transformando diversas industrias, desde la salud y las finanzas hasta el transporte y el entretenimiento. n embargo, estos avances también pueden ser abrumadores y difíciles de entender para aquellos que no tienen una experiencia fuerte en informática o matemáticas. Para resolver este problema, «Machine arning for Engineers» fue escrito como una introducción independiente al aprendizaje automático especialmente diseñado para ingenieros. libro proporciona una base sólida en los vínculos entre la teoría de la información de la detección de evaluaciones y la optimización, proporcionando a los estudiantes todo lo necesario para comenzar a aplicar los principios y algoritmos del aprendizaje automático a tareas de ingeniería reales. Abarca técnicas avanzadas como el aprendizaje profundo y el aprendizaje con transferencia, pero lo hace accesible y fácil de entender para aquellos que no tienen mucha experiencia en este campo. autor destaca la importancia de comprender las relaciones entre los conceptos teóricos de la información y su relevancia práctica de ingeniería, proporcionando ejemplos reproducibles utilizando MATLAB que permiten a los lectores experimentar de mano en mano. texto solo sugiere un conocimiento básico de probabilidad y álgebra lineal, lo que lo convierte en una introducción perfecta al aprendizaje automático para estudiantes de ingeniería de todas las disciplinas. libro está estructurado para navegar fácilmente por temas técnicos, proporcionando la información más actualizada sobre las últimas técnicas y aplicaciones. Cada capítulo comienza con un resumen de conceptos clave que permite a los lectores familiarizarse rápidamente con el material antes de sumergirse en explicaciones y ejemplos más detallados. Además, el texto incluye diapositivas de conferencias y soluciones para instructores, lo que lo convierte en un excelente recurso tanto para estudiantes como para profesores.

com seções estruturadas para navegação simples sobre temas técnicos que fornecem informações mais atualizadas sobre técnicas e aplicativos recentes. Como a tecnologia continua a evoluir, é cada vez mais importante compreender o processo de desenvolvimento tecnológico para sobreviver e prosperar no mundo moderno. Na área de aprendizagem de máquinas, houve uma explosão de novas técnicas e ferramentas que transformam vários setores, desde saúde e finanças até transporte e entretenimento. No entanto, estes avanços também podem ser surpreendentes e difíceis de compreender para aqueles que não têm experiência em informática ou matemática. Para resolver este problema, o'Aprendizado de Máquinas para Engenheiros "foi escrito como uma introdução independente à aprendizagem de máquinas especialmente concebida para engenheiros. O livro fornece uma base sólida na relação entre a teoria de informações sobre a detecção de notas e otimização, fornecendo aos estudantes tudo o que é necessário para começar a aplicar os princípios e algoritmos de aprendizado de máquina a verdadeiras tarefas de engenharia. Ele abrange técnicas avançadas, como treinamento profundo e transferência, mas torna isso uma maneira acessível e fácil de compreender para aqueles que não têm muita experiência nesta área. O autor ressalta a importância de compreender as relações entre os conceitos teóricos da informação e a sua relevância prática de engenharia, fornecendo exemplos reproduzidos com MATLAB que permitem aos leitores experimentar de mãos dadas. O texto sugere apenas conhecimento básico sobre probabilidade e álgebra linear, tornando-o uma introdução perfeita ao ensino de máquinas para os estudantes de engenharia de todas as disciplinas. O livro é estruturado para navegação simples sobre temas técnicos, fornecendo informações mais relevantes sobre os métodos e aplicativos mais recentes. Cada capítulo começa com um resumo dos conceitos essenciais, permitindo que os leitores possam ler rapidamente o material antes de mergulhar em explicações e exemplos mais detalhados. O texto inclui slides de palestras e soluções para instrutores, tornando-o um excelente recurso para estudantes e professores.

con partizioni strutturate per una semplice navigazione sui temi tecnici che forniscono le informazioni più aggiornate sui metodi e sulle applicazioni più recenti. Poiché la tecnologia continua a crescere, diventa sempre più importante comprendere il processo di sviluppo tecnologico per sopravvivere e prosperare nel mondo moderno. Nel campo dell'apprendimento automatico sono esplosi nuovi metodi e strumenti che trasformano diversi settori, dalla sanità alla finanza ai trasporti e all'intrattenimento. Ma questi progressi possono anche essere impressionanti e difficili da comprendere per chi non ha una forte esperienza in informatica o matematica. Per risolvere il problema, l'apprendimento automatico per ingegneri è stato scritto come un'introduzione autonoma all'apprendimento automatico appositamente progettato per gli ingegneri. Il libro fornisce una solida base di relazione tra la teoria delle informazioni sulla rilevazione delle valutazioni e l'ottimizzazione, fornendo agli studenti tutto il necessario per iniziare ad applicare i principi e gli algoritmi di apprendimento automatico alle vere attività di ingegneria. Include procedure avanzate, come l'apprendimento approfondito e l'apprendimento con trasferimento, ma lo rende accessibile e facile da comprendere per coloro che non hanno molta esperienza in questo campo. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere le relazioni tra i concetti teorici delle informazioni e la loro attualità tecnica, fornendo esempi riproduttivi con MATLAB che permettono ai lettori di sperimentare di mano. Il testo prevede solo conoscenze di base sulla probabilità e l'algebra lineare, che lo rendono una perfetta introduzione all'apprendimento automatico per gli studenti di ingegneria di tutte le discipline. Il libro è progettato per navigare facilmente sui temi tecnici, fornendo le informazioni più aggiornate sui metodi e sulle applicazioni più recenti. Ogni capitolo inizia con un breve riassunto dei concetti chiave, che permette ai lettori di conoscere rapidamente il materiale prima di immergersi in spiegazioni e esempi più dettagliati. Inoltre, il testo include diapositive e soluzioni per gli istruttori, che lo rendono un'ottima risorsa sia per gli studenti che per gli insegnanti.

mit Abschnitten, die zur einfachen Navigation durch technische Themen strukturiert sind und die aktuellsten Informationen über die neuesten Methoden und Anwendungen liefern. Während sich die Technologie weiterentwickelt, wird es immer wichtiger, den Prozess der technologischen Entwicklung zu verstehen, um in der heutigen Welt zu überleben und zu gedeihen. Im Bereich des maschinellen rnens hat es eine Explosion neuer Methoden und Werkzeuge gegeben, die verschiedene Branchen verändern, von Gesundheit und Finanzen bis hin zu Transport und Unterhaltung. Diese Fortschritte können jedoch auch für diejenigen, die keinen starken Hintergrund in Informatik oder Mathematik haben, überwältigend und schwer zu verstehen sein. Um dieses Problem zu lösen, wurde „Maschinelles rnen für Ingenieure“ als eigenständige Einführung in maschinelles rnen geschrieben, die speziell für Ingenieure entwickelt wurde. Das Buch bietet eine solide Grundlage in den Verbindungen zwischen der Informationstheorie der Notenerkennung und der Optimierung und bietet den Schülern alles, was sie brauchen, um die Prinzipien und Algorithmen des maschinellen rnens auf reale technische Probleme anzuwenden. Es umfasst fortgeschrittene Techniken wie Deep arning und Transfer arning, macht dies jedoch für diejenigen, die nicht viel Erfahrung in diesem Bereich haben, zugänglich und leicht verständlich. Der Autor betont, wie wichtig es ist, die Zusammenhänge zwischen theoretischen Informationskonzepten und ihrer praktischen technischen Relevanz zu verstehen, indem er reproduzierbare Beispiele mit MATLAB liefert, die es den sern ermöglichen, von Hand zu Hand zu experimentieren. Der Text setzt nur Grundkenntnisse über Wahrscheinlichkeit und lineare Algebra voraus, was ihn zu einem idealen Einstieg in maschinelles rnen für Ingenieurstudenten aller Disziplinen macht. Das Buch ist für eine einfache Navigation zu technischen Themen strukturiert und bietet die aktuellsten Informationen über die neuesten Techniken und Anwendungen. Jedes Kapitel beginnt mit einer kurzen Zusammenfassung der Schlüsselkonzepte, die es den sern ermöglicht, sich schnell mit dem Material vertraut zu machen, bevor sie in detailliertere Erklärungen und Beispiele eintauchen. Zusätzlich enthält der Text Vortragsfolien und Lösungen für Ausbilder, was ihn zu einer großartigen Ressource für Schüler und hrer macht.

z sekcji zorganizowanych dla łatwej nawigacji poprzez tematy techniczne, dostarczając aktualnych informacji na temat najnowszych technik i zastosowań. W miarę rozwoju technologii coraz ważniejsze staje się zrozumienie procesu rozwoju technologicznego, aby przetrwać i rozwijać się we współczesnym świecie. W dziedzinie uczenia maszynowego doszło do eksplozji nowych technik i narzędzi, które przekształcają branże od opieki zdrowotnej i finansów do transportu i rozrywki. Jednak, te postępy mogą być również oszałamiające i trudne do zrozumienia dla tych, którzy nie mają silnego tła w informatyce lub matematyce. Aby temu zaradzić, „Machine arning for Engineers” został napisany jako autonomiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego specjalnie zaprojektowane dla inżynierów. Książka stanowi silny fundament w powiązaniach między teorią informacji o wykrywaniu klasy a optymalizacją, zapewniając studentom wszystko, czego potrzebują, aby rozpocząć stosowanie zasad uczenia maszynowego i algorytmów do rzeczywistych problemów inżynieryjnych. Obejmuje on najlepsze praktyki, takie jak głębokie uczenie się i uczenie się transferowe, ale sprawia, że jest on dostępny i łatwy do zrozumienia w sposób dla tych, którzy nie mają dużego doświadczenia w tej dziedzinie. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia relacji między teoretycznymi pojęciami informacji a ich praktycznym znaczeniem inżynieryjnym poprzez dostarczenie powtarzalnych przykładów z użyciem MATLAB, które pozwalają czytelnikom na eksperymenty od ręki do rąk. Tekst zakłada jedynie podstawową znajomość prawdopodobieństwa i algebry liniowej, co czyni go idealnym wprowadzeniem do nauki maszynowej dla studentów inżynierii wszystkich dyscyplin. Książka ma strukturę umożliwiającą łatwe poruszanie się po tematach technicznych, dostarczając najbardziej aktualnych informacji na temat najnowszych metod i zastosowań. Każdy rozdział rozpoczyna się podsumowaniem kluczowych pojęć, co pozwala czytelnikom szybko zapoznać się z materiałem przed nurkowaniem w bardziej szczegółowych wyjaśnieniach i przykładach. Dodatkowo tekst zawiera slajdy wykładowe i rozwiązania instruktorskie, co czyni go doskonałym zasobem zarówno dla studentów, jak i wydziałów.

עם חלקים מובנים לניווט קל באמצעות נושאים טכניים המספקים מידע עדכני על הטכניקות והיישומים העדכניים ביותר. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, יותר ויותר חשוב להבין את תהליך ההתפתחות הטכנולוגית כדי לשרוד ולשגשג בעולם המודרני. תחום למידת המכונה ראה פיצוץ של טכניקות וכלים חדשים שהופכים את התעשיות מתחום הבריאות והפיננסים לתחבורה ובידור. עם זאת, התקדמות זו יכולה גם להיות מדהימה וקשה להבנה עבור אלה ללא רקע חזק במדעי המחשב או במתמטיקה. כדי להתייחס לזה, ”למידת מכונה למהנדסים” נכתב כהקדמה לבדה ללמידת מכונה המיועדת במיוחד למהנדסים. הספר מספק בסיס חזק לקשרים בין תאוריית זיהוי מידע כיתתי לבין אופטימיזציה, ומספק לתלמידים כל מה שהם צריכים כדי להתחיל ליישם עקרונות למידת מכונה ואלגוריתמים לבעיות הנדסיות אמיתיות. הוא מכסה את המנהגים הטובים ביותר כגון למידה מעמיקה ולימוד העברה, אך הופך אותו לנגיש וקל להבנה עבור אנשים שאין להם ניסיון רב בתחום. המחבר מדגיש את החשיבות של הבנת היחסים בין מושגים תיאורטיים של מידע לבין הרלוונטיות ההנדסית שלהם על ידי מתן דוגמאות רבייה באמצעות MATLAB המאפשרות לקוראים להתנסות מהיד ליד. הטקסט מניח רק ידע בסיסי של הסתברות ואלגברה לינארית, מה שהופך אותו מבוא אידיאלי ללימוד מכונה עבור סטודנטים להנדסה של כל הדיסציפלינות. הספר בנוי לנווט בקלות בנושאים טכניים, ומספק את המידע המעודכן ביותר על השיטות והיישומים העדכניים ביותר. כל פרק מתחיל בסיכום של מושגי מפתח, המאפשרים לקוראים להתוודע במהירות לחומר לפני שהם צוללים להסברים ודוגמאות מפורטים יותר. בנוסף, הטקסט כולל שקופיות הרצאה ופתרונות מדריכים, מה שהופך אותו למשאב מצוין הן לסטודנטים והן לסגל ההוראה.''

En son teknikler ve uygulamalar hakkında güncel bilgiler sağlayan teknik konularda kolay gezinme için yapılandırılmış bölümlerle. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, modern dünyada hayatta kalmak ve gelişmek için teknolojik gelişme sürecini anlamak giderek daha önemli hale gelmektedir. Makine öğrenimi alanı, sağlık ve finanstan ulaşım ve eğlenceye kadar değişen endüstrileri dönüştüren yeni teknikler ve araçlar patlaması gördü. Bununla birlikte, bu gelişmeler bilgisayar bilimi veya matematikte güçlü bir geçmişe sahip olmayanlar için şaşırtıcı ve anlaşılması zor olabilir. Bunu ele almak için, "Mühendisler için Makine Öğrenimi", özellikle mühendisler için tasarlanmış makine öğrenimine bağımsız bir giriş olarak yazılmıştır. Kitap, sınıf algılama bilgi teorisi ve optimizasyon arasındaki bağlantılarda güçlü bir temel sağlayarak, öğrencilere makine öğrenme ilkelerini ve algoritmalarını gerçek mühendislik problemlerine uygulamaya başlamak için ihtiyaç duydukları her şeyi sağlar. Derin öğrenme ve transfer öğrenme gibi en iyi uygulamaları kapsar, ancak bu alanda fazla tecrübesi olmayanlar için bir şekilde erişilebilir ve anlaşılması kolay hale getirir. Yazar, bilginin teorik kavramları ile pratik mühendislik ilgileri arasındaki ilişkileri, MATLAB kullanarak okuyucuların elden ele deney yapmalarına izin veren tekrarlanabilir örnekler sunarak anlamanın önemini vurgulamaktadır. Metin, olasılık ve doğrusal cebir hakkında sadece temel bilgileri varsayar, bu da onu tüm disiplinlerin mühendislik öğrencileri için makine öğrenimine ideal bir giriş haline getirir. Kitap, en son yöntemler ve uygulamalar hakkında en güncel bilgileri sağlayarak teknik konularda kolayca gezinmek için yapılandırılmıştır. Her bölüm, okuyucuların daha ayrıntılı açıklamalara ve örneklere dalmadan önce malzemeyi hızlı bir şekilde tanımalarını sağlayan temel kavramların bir özeti ile başlar. Ayrıca, metin ders slaytları ve eğitmen çözümleri içerir, bu da onu hem öğrenciler hem de öğretim üyeleri için mükemmel bir kaynak haline getirir.

مع أقسام مصممة لسهولة التنقل من خلال مواضيع تقنية توفر معلومات مستكملة عن أحدث التقنيات والتطبيقات. مع استمرار تطور التكنولوجيا، أصبح من المهم بشكل متزايد فهم عملية التطور التكنولوجي من أجل البقاء والازدهار في العالم الحديث. شهد مجال التعلم الآلي انفجارًا في التقنيات والأدوات الجديدة التي تحول الصناعات التي تتراوح من الرعاية الصحية والتمويل إلى النقل والترفيه. ومع ذلك، يمكن أن تكون هذه التطورات مذهلة ويصعب فهمها لأولئك الذين ليس لديهم خلفية قوية في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات. لمعالجة هذا الأمر، تمت كتابة «التعلم الآلي للمهندسين» كمقدمة قائمة بذاتها للتعلم الآلي المصمم خصيصًا للمهندسين. يوفر الكتاب أساسًا قويًا في الروابط بين نظرية معلومات الكشف عن الصفوف والتحسين، مما يوفر للطلاب كل ما يحتاجون إليه لبدء تطبيق مبادئ وخوارزميات التعلم الآلي على مشاكل الهندسة الحقيقية. وهو يغطي أفضل الممارسات مثل التعلم العميق وتعلم النقل، ولكنه يجعل الوصول إليه متاحًا ويسهل فهمه بطريقة ما لأولئك الذين ليس لديهم خبرة كبيرة في هذا المجال. يؤكد المؤلف على أهمية فهم العلاقات بين المفاهيم النظرية للمعلومات وأهميتها الهندسية العملية من خلال تقديم أمثلة قابلة للتكرار باستخدام MATLAB التي تسمح للقراء بالتجربة من يد إلى يد. يفترض النص فقط المعرفة الأساسية بالاحتمالية والجبر الخطي، مما يجعله مقدمة مثالية للتعلم الآلي لطلاب الهندسة من جميع التخصصات. تم تنظيم الكتاب للتنقل بسهولة في الموضوعات الفنية، مما يوفر أحدث المعلومات حول أحدث الأساليب والتطبيقات. يبدأ كل فصل بملخص للمفاهيم الرئيسية، مما يسمح للقراء بالتعرف بسرعة على المواد قبل الغوص في شروح وأمثلة أكثر تفصيلاً. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن النص شرائح محاضرات وحلول للمدربين، مما يجعلها موردًا ممتازًا لكل من الطلاب وأعضاء هيئة التدريس.

최신 기술 및 응용 프로그램에 대한 최신 정보를 제공하는 기술 주제를 쉽게 탐색 할 수있는 섹션이 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 현대 세계에서 생존하고 번성하기 위해 기술 개발 프로세스를 이해하는 것이 점점 중요 해지고 있습니다. 기계 학습 분야는 의료 및 금융에서 운송 및 엔터테인먼트에 이르기까지 산업을 변화시키는 새로운 기술과 도구의 폭발을 보았습니다. 그러나 이러한 발전은 컴퓨터 과학이나 수학에 대한 강한 배경 지식이없는 사람들에게는 놀랍고 이해하기 어려울 수 있습니 이를 해결하기 위해 "엔지니어를위한 기계 학습" 은 엔지니어를 위해 특별히 설계된 기계 학습에 대한 독립형 소개로 작성되었습니다. 이 책은 학년 탐지 정보 이론과 최적화 사이의 연결에 강력한 토대를 제공하여 학생들에게 실제 엔지니어링 문제에 머신 러닝 원칙과 알고리즘을 적용하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 딥 러닝 및 전학 학습과 같은 모범 사례를 다루지 만 해당 분야에서 많은 경험이없는 사람들을 위해 접근 가능하고 이해하기 쉽습니다. 저자는 독자가 직접 실험 할 수있는 MATLAB을 사용하여 재현 가능한 예를 제공함으로써 정보의 이론적 개념과 실제 엔지니어링 관련성 사이의 관계를 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 이 텍스트는 확률과 선형 대수에 대한 기본 지식 만 가정하므로 모든 분야의 공학 학생들을위한 기계 학습에 대한 이상적인 소개입니다. 이 책은 기술 주제를 쉽게 탐색 할 수 있도록 구성되어 있으며 최신 방법 및 응용 프로그램에 대한 최신 정보를 제공합니다. 각 장은 주요 개념에 대한 요약으로 시작하여 독자가보다 자세한 설명과 예제에 뛰어 들기 전에 자료에 빠르게 익숙해 지도록합니다. 또한이 텍스트에는 강의 슬라이드와 강사 솔루션이 포함되어있어 학생과 교직원 모두에게 탁월한 리소스입니다.

的部分結構簡單，可以輕松導航技術主題，從而提供有關最新技術和應用程序的最新信息。隨著技術的不斷發展，了解技術發展的過程在當今世界中生存和繁榮變得越來越重要。機器學習領域出現了新的方法和工具的激增，這些技術和工具正在改變從醫療保健和金融到運輸和娛樂的各種行業。但是，對於那些在計算機科學或數學方面沒有強大經驗的人來說，這些成就也可能令人震驚且難以理解。為了解決這個問題，「工程師機器學習」被編寫為專門為工程師設計的機器學習的自我介紹。該書為評估發現信息理論與優化之間的聯系提供了堅實的基礎，為學生提供了開始將機器學習原理和算法應用於實際工程任務所需的一切。它涵蓋了諸如深度學習和轉移學習之類的最佳做法，但是對於在該領域經驗不足的人來說，它可以負擔得起並易於理解。作者強調了了解信息理論概念與其實際工程相關性之間的關系的重要性，提供了使用MATLAB的可復制示例，使讀者能夠進行手對手的實驗。文本僅涉及概率和線性代數的基本知識，使其成為各個學科工程專業的學生對機器學習的理想介紹。該書的結構可以輕松導航技術主題，從而提供有關最新方法和應用的最新信息。每章首先簡要介紹關鍵概念，使讀者在深入研究更詳細的解釋和示例之前可以快速熟悉材料。此外，文本還包括講座幻燈片和講師解決方案，使其成為學生和教職員工的絕佳資源。