The book "Machine Learning kompakt: Alles, was Sie wissen müssen" by Andriy Burkov provides an overview of the key concepts and algorithms in machine learning, making it accessible to readers who want to learn about this field without spending too much time or reading hundreds of pages. The author presents the theoretical foundations of machine learning while also discussing practical applications without delving into complex mathematical equations. This book is perfect for those who want to gain a basic understanding of machine learning without getting bogged down in the details. The book begins with an introduction to the history of machine learning, highlighting its evolution and the current state of the field. It then delves into the fundamental concepts such as supervised and unsupervised learning, neural networks, and deep learning. The author explains these concepts in a clear and concise manner, making it easy for readers to understand the underlying principles. Additionally, the book covers popular algorithms such as linear regression, logistic regression, decision trees, and clustering. One of the unique aspects of this book is that it emphasizes the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge.

Книга «Machine arning kompakt: Alles, was e wissen müssen» Андрея Буркова дает обзор ключевых концепций и алгоритмов в машинном обучении, делая его доступным для читателей, которые хотят узнать об этой области, не тратя слишком много времени и не читая сотни страниц. Автор представляет теоретические основы машинного обучения, а также обсуждает практические применения, не углубляясь в сложные математические уравнения. Эта книга отлично подойдет тем, кто хочет получить базовое понимание машинного обучения, не увязая в деталях. Книга начинается с введения в историю машинного обучения, освещающего его эволюцию и текущее состояние области. Затем он углубляется в фундаментальные концепции, такие как контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и глубокое обучение. Автор объясняет эти понятия в ясной и сжатой форме, облегчая читателям понимание основополагающих принципов. Кроме того, книга охватывает популярные алгоритмы, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и кластеризация. Одним из уникальных аспектов этой книги является то, что в ней подчеркивается важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний.

livre « Machine arning kompakt : Alles, was e wissen müssen » d'Andrey Burkov donne un aperçu des concepts et algorithmes clés de l'apprentissage automatique, le rendant accessible aux lecteurs qui veulent en apprendre davantage sur ce domaine sans perdre trop de temps et sans lire des centaines de pages. L'auteur présente les bases théoriques de l'apprentissage automatique et discute des applications pratiques sans approfondir les équations mathématiques complexes. Ce livre est parfait pour ceux qui veulent obtenir une compréhension de base de l'apprentissage automatique sans se lier dans les détails. livre commence par une introduction à l'histoire de l'apprentissage automatique qui met en lumière son évolution et l'état actuel de la région. Il s'oriente ensuite vers des concepts fondamentaux tels que l'apprentissage contrôlé et non contrôlé, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. L'auteur explique ces concepts sous une forme claire et concise, ce qui permet aux lecteurs de mieux comprendre les principes fondamentaux. En outre, le livre couvre des algorithmes populaires tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision et le regroupement. L'un des aspects uniques de ce livre est qu'il souligne l'importance de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes.

libro «Machine arning kompakt: Alles, was e wissen müssen» de Andrei Burkov ofrece una visión general de los conceptos y algoritmos clave en el aprendizaje automático, haciéndolo accesible a los lectores que desean aprender sobre este campo sin perder demasiado tiempo y sin leer cientos de páginas. autor presenta los fundamentos teóricos del aprendizaje automático y también discute las aplicaciones prácticas sin profundizar en las complejas ecuaciones matemáticas. Este libro será excelente para aquellos que quieren obtener una comprensión básica del aprendizaje automático sin empantanarse en detalles. libro comienza con una introducción a la historia del aprendizaje automático, destacando su evolución y el estado actual del dominio. Luego profundiza en conceptos fundamentales como el aprendizaje controlado e incontrolado, las redes neuronales y el aprendizaje profundo. autor explica estos conceptos de manera clara y concisa, facilitando a los lectores la comprensión de los principios fundamentales. Además, el libro cubre algoritmos populares como regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión y clusterización. Uno de los aspectos singulares de este libro es que destaca la importancia de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno.

O livro «Machine arning kompakt: Alles, was e wissen müssen», de Andréa Burkova, dá uma visão geral dos conceitos e algoritmos essenciais na aprendizagem de máquinas, tornando-o acessível aos leitores que querem aprender sobre a área sem perder muito tempo ou ler centenas de páginas. O autor apresenta os fundamentos teóricos do aprendizado de máquinas e também discute aplicações práticas sem se aprofundar em equações matemáticas complexas. Este livro é perfeitamente apropriado para aqueles que querem ter uma compreensão básica do aprendizado de máquina, sem se envolver em detalhes. O livro começa com a introdução na história do aprendizado de máquina que ilumina a sua evolução e o estado atual da área. Depois, aprofundou-se em conceitos fundamentais, como o ensino controlado e descontrolado, redes neurais e treinamento profundo. O autor explica estes conceitos de forma clara e apertada, facilitando a compreensão dos princípios fundamentais pelos leitores. Além disso, o livro abrange algoritmos populares como regressão linear, regressão logística, árvores de soluções e clusterização. Um aspecto único deste livro é que enfatiza a importância de criar um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico para o desenvolvimento do conhecimento moderno.

Il libro «Machine arning kompakt: Alles, was e wissen müssen» di Andrei Burkova fornisce una panoramica dei concetti chiave e degli algoritmi nell'apprendimento automatico, rendendoli accessibili ai lettori che vogliono conoscere questo campo senza perdere troppo tempo e senza leggere centinaia di pagine. L'autore presenta le basi teoriche dell'apprendimento automatico e discute di applicazioni pratiche senza approfondire le complesse equazioni matematiche. Questo libro è perfetto per coloro che vogliono una comprensione di base dell'apprendimento automatico senza essere collegati nei dettagli. Il libro inizia con l'introduzione nella storia dell'apprendimento automatico che ne ripercorre l'evoluzione e lo stato attuale dell'area. Poi si approfondisce in concetti fondamentali come l'apprendimento controllato e incontrollato, le reti neurali e l'apprendimento profondo. L'autore spiega questi concetti in modo chiaro e compresso, facilitando la comprensione dei principi fondamentali da parte dei lettori. Inoltre, il libro comprende algoritmi popolari come regressione lineare, regressione logistica, alberi di soluzioni e clustering. Uno degli aspetti unici di questo libro è che sottolinea l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna.

Das Buch „Machine arning kompakt: Alles, was e wissen müssen“ von Andrej Burkow gibt einen Überblick über die wichtigsten Konzepte und Algorithmen im maschinellen rnen und macht es sern zugänglich, die sich über diesen Bereich informieren wollen, ohne zu viel Zeit zu verschwenden oder Hunderte von Seiten zu lesen. Der Autor stellt die theoretischen Grundlagen des maschinellen rnens vor und diskutiert auch praktische Anwendungen, ohne in komplexe mathematische Gleichungen einzutauchen. Dieses Buch ist perfekt für diejenigen, die ein grundlegendes Verständnis von maschinellem rnen erlangen möchten, ohne sich im Detail zu verzetteln. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Geschichte des maschinellen rnens und beleuchtet seine Entwicklung und den aktuellen Zustand des Feldes. Anschließend werden grundlegende Konzepte wie kontrolliertes und unkontrolliertes rnen, neuronale Netze und Deep arning vertieft. Der Autor erklärt diese Konzepte in einer klaren und prägnanten Form, die es den sern erleichtert, die grundlegenden Prinzipien zu verstehen. Darüber hinaus behandelt das Buch populäre Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume und Clustering. Einer der einzigartigen Aspekte dieses Buches ist, dass es die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens betont.

Andriej Burkow „Machine arning kompakt: Alles, był e wissen müssen” daje przegląd kluczowych koncepcji i algorytmów w nauce maszynowej, dzięki czemu jest dostępny dla czytelników, którzy chcą dowiedzieć się o dziedzinie bez spędzania zbyt dużo czasu lub czytania setek stron. Autor prezentuje teoretyczne podstawy uczenia maszynowego, a także omawia praktyczne zastosowania bez zagłębiania się w złożone równania matematyczne. Ta książka jest świetna dla tych, którzy chcą uzyskać podstawowe zrozumienie uczenia maszynowego, nie dając się oderwać od szczegółów. Książka zaczyna się od wprowadzenia do historii uczenia maszynowego, oświetlającego jej ewolucję i aktualny stan pola. Następnie wkracza w podstawowe koncepcje, takie jak nadzorowane i niekontrolowane uczenie się, sieci neuronowe i głębokie uczenie się. Autor wyjaśnia te pojęcia w jasnej i zwięzłej formie, ułatwiając czytelnikom zrozumienie podstawowych zasad. Ponadto książka obejmuje popularne algorytmy, takie jak regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzji i klastry. Jednym z unikalnych aspektów tej książki jest to, że podkreśla znaczenie rozwoju osobistego paradygmatu dla postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy.

”Machine arning kompakt: Alles, was e wissen müssen” של אנדריי בורקוב נותן סקירה של מושגי מפתח ואלגוריתמים בלימוד מכונה, מה שהופך אותו נגיש לקוראים שרוצים ללמוד על התחום מבלי להקדיש יותר מדי זמן או לקרוא מאות עמודים. המחבר מציג את היסודות התאורטיים של למידת מכונה, וכן דן ביישומים מעשיים מבלי להתעמק במשוואות מתמטיות מורכבות. הספר הזה נהדר למי שרוצה לרכוש הבנה בסיסית של למידת מכונה מבלי להסתבך בפרטים. הספר מתחיל עם הקדמה להיסטוריה של למידת מכונה, מאיר את האבולוציה שלה ואת המצב הנוכחי של השדה. לאחר מכן הוא מתעמק במושגים בסיסיים כגון למידה מפוקחת ובלתי מבוקרת, רשתות עצביות ולמידה עמוקה. המחבר מסביר מושגים אלה בצורה ברורה ותמציתית, דבר המקל על הקוראים להבין את עקרונות היסוד. בנוסף, הספר סוקר אלגוריתמים פופולריים כגון רגרסיה לינארית, רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה וקיבוצים. אחד ההיבטים הייחודיים של ספר זה הוא שהוא מדגיש את החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני.''

Andrei Burkov'un "Machine arning kompakt: Alles, was e wissen müssen'adlı kitabı, makine öğrenimindeki temel kavram ve algoritmalara genel bir bakış sunarak, çok fazla zaman harcamadan veya yüzlerce sayfa okumadan alan hakkında bilgi edinmek isteyen okuyuculara erişilebilir hale getiriyor. Yazar, makine öğreniminin teorik temellerini sunar ve ayrıca karmaşık matematiksel denklemlere girmeden pratik uygulamaları tartışır. Bu kitap, detaylara takılmadan temel bir makine öğrenimi anlayışı kazanmak isteyenler için harika. Kitap, makine öğreniminin tarihine bir giriş yaparak, evrimini ve alanın mevcut durumunu aydınlatarak başlar. Daha sonra denetimli ve kontrolsüz öğrenme, sinir ağları ve derin öğrenme gibi temel kavramları inceler. Yazar, bu kavramları açık ve özlü bir biçimde açıklar ve okuyucuların temel ilkeleri anlamalarını kolaylaştırır. Buna ek olarak, kitap doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve kümeleme gibi popüler algoritmaları kapsar. Bu kitabın benzersiz yönlerinden biri, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamasıdır.

يقدم كتاب أندريه بوركوف «التعلم الآلي kompakt: Alles، كان e wissen müssen» لمحة عامة عن المفاهيم والخوارزميات الرئيسية في التعلم الآلي، مما يجعله في متناول القراء الذين يرغبون في التعرف على المجال دون قضاء الكثير من الوقت أو قراءة مئات الصفحات. يقدم المؤلف الأسس النظرية للتعلم الآلي، ويناقش أيضًا التطبيقات العملية دون الخوض في المعادلات الرياضية المعقدة. هذا الكتاب رائع لأولئك الذين يرغبون في اكتساب فهم أساسي للتعلم الآلي دون التعثر في التفاصيل. يبدأ الكتاب بمقدمة لتاريخ التعلم الآلي، مما يسلط الضوء على تطوره والحالة الحالية للمجال. ثم يتعمق في المفاهيم الأساسية مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير المنضبط والشبكات العصبية والتعلم العميق. يشرح المؤلف هذه المفاهيم في شكل واضح وموجز، مما يسهل على القراء فهم المبادئ الأساسية. بالإضافة إلى ذلك، يغطي الكتاب خوارزميات شائعة مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وأشجار القرار والتكتل. أحد الجوانب الفريدة لهذا الكتاب هو أنه يؤكد على أهمية تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة.

Andrei Burkov의 "Machine arning kompakt: Alles, e wissen müssen" 은 기계 학습의 주요 개념과 알고리즘에 대한 개요를 제공하여 너무 많은 시간을 보내거나 수백 페이지를 읽지 않고 현장에 대해 배우고 싶은 독자에게. 저자는 머신 러닝의 이론적 기초를 제시하고 복잡한 수학 방정식을 탐구하지 않고 실제 응용 프로그램에 대해서도 설명합니다. 이 책은 기계 학습에 대한 기본적인 이해를 얻고 자하는 사람들에게 적합합니다. 이 책은 머신 러닝의 역사에 대한 소개로 시작하여 진화와 현재 현장 상태를 밝힙니다. 그런 다음 감독 및 통제되지 않은 학습, 신경망 및 딥 러닝과 같은 기본 개념을 탐구합니다. 저자는 이러한 개념을 명확하고 간결한 형태로 설명하여 독자가 기본 원칙을보다 쉽게 이해할 수 있도록합니다. 또한이 책은 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리 및 클러스터링과 같은 널리 사용되는 알고리즘을 다룹니다. 이 책의 독특한 측면 중 하나는 현대 지식 개발의 기술 프로세스에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조한다는 것입니다.

Andrei Burkovの「Machine arning kompakt： Alles、 was e wissen müssen」は機械学習における重要な概念とアルゴリズムの概要を提供し、時間を費やしすぎたり何百ページも読むことなくフィールドについて学びたい読者にアクセスできます。機械学習の理論的基礎を提示し、複雑な数学方程式を掘り下げることなく実用的な応用についても論じている。この本は、機械学習の基本的な理解を深めたい方に最適です。この本は、機械学習の歴史を紹介し、その進化と現場の現状を明らかにすることから始まります。その後、監督され制御されていない学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどの基本的な概念を掘り下げます。著者はこれらの概念を明確かつ簡潔な形で説明し、読者が基本原則を理解しやすくする。さらに、この本は線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、クラスタリングなどの一般的なアルゴリズムをカバーしています。この本のユニークな側面の1つは、現代の知識の発展の技術的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ことです。

Andrei Burkov撰寫的《機器學習kompakt：Alles，was e wissenmüssen》一書概述了機器學習中的關鍵概念和算法，使希望在不浪費太多時間或閱讀數百頁的情況下了解該領域的讀者可以使用。作者介紹了機器學習的理論基礎，並討論了實際應用，而沒有深入研究復雜的數學方程。這本書將非常適合那些想要獲得對機器學習的基本理解而不涉及細節的人。本書首先介紹了機器學習史，重點介紹了其演變和該地區的現狀。然後，他深入研究基本概念，例如受控和非受控學習，神經網絡和深度學習。作者以明確和簡潔的形式解釋了這些概念，使讀者更容易理解基本原則。此外，該書涵蓋了流行的算法，例如線性回歸，邏輯回歸，決策樹和聚類。本書的一個獨特方面是，它強調了建立個人範式以理解現代知識發展的過程過程的重要性。