Machine Learning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning 2nd Edition Final Release In today's fast-paced technological world, it is essential to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. As machines continue to advance, it is crucial to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This understanding will be the basis for the survival of humanity and the unification of people in a warring state. One such advancement is Machine Learning, a subset of Artificial Intelligence that involves the use of algorithms and statistical models to enable machines to learn from data, make decisions, and improve their performance over time. To master Machine Learning, one must study and comprehend its various aspects, including preprocessing, feature selection, model selection, and deep learning. The book "Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning" provides a practical guide to help you solve Machine Learning challenges you may encounter in your work. With more than 200 self-contained recipes, this updated edition offers solutions to all aspects of Machine Learning, from loading data to training models and leveraging neural networks. The book focuses on the nuts and bolts needed to construct working Machine Learning applications, making it an essential resource for anyone looking to apply Machine Learning in their field. Chapter 1 covers the most common NumPy operations frequently used in Machine Learning workflows. NumPy is a foundational tool of the Python Machine Learning stack, and understanding its operations is vital to working with Machine Learning algorithms.

Machine arning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep arning 2nd Edition Final Release В современном быстро развивающемся технологическом мире важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. По мере того, как машины продолжают развиваться, крайне важно разработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. Это понимание станет основой выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Одним из таких достижений является машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, которое включает в себя использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих машинам учиться на данных, принимать решения и улучшать свою производительность с течением времени. Чтобы освоить машинное обучение, необходимо изучить и постичь его различные аспекты, включая предварительную обработку, выбор признаков, выбор модели и глубокое обучение. Книга «Machine arning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep arning» содержит практическое руководство, которое поможет вам решить проблемы машинного обучения, с которыми вы можете столкнуться в своей работе. Благодаря более чем 200 автономным рецептам, это обновленное издание предлагает решения для всех аспектов машинного обучения, от загрузки данных до обучающих моделей и использования нейронных сетей. Книга посвящена гайкам и болтам, необходимым для создания рабочих приложений машинного обучения, что делает его важным ресурсом для всех, кто хочет применить машинное обучение в своей области. Глава 1 описывает наиболее распространенные операции NumPy, часто используемые в рабочих процессах машинного обучения. NumPy является основополагающим инструментом стека Python Machine arning, и понимание его операций жизненно важно для работы с алгоритмами машинного обучения.

Machine arning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep arning 2nd Edition Final Release Dans le monde technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est important de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. À mesure que les machines continuent d'évoluer, il est essentiel de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Cette compréhension sera la base de la survie de l'humanité et de l'unification des hommes dans un État en guerre. L'une de ces réalisations est l'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, qui comprend l'utilisation d'algorithmes et de modèles statistiques qui permettent aux machines d'apprendre des données, de prendre des décisions et d'améliorer leurs performances au fil du temps. Pour apprendre l'apprentissage automatique, il faut étudier et comprendre différents aspects, y compris le prétraitement, le choix des caractéristiques, le choix du modèle et l'apprentissage profond. livre « Machine arning with Python Cookbook : Practical Solutions from Preprocessing to Deep arning » contient un guide pratique qui vous aidera à résoudre les problèmes d'apprentissage automatique que vous pourriez rencontrer dans votre travail. Avec plus de 200 recettes autonomes, cette nouvelle édition offre des solutions pour tous les aspects de l'apprentissage automatique, du téléchargement des données aux modèles d'apprentissage et à l'utilisation des réseaux neuronaux. livre traite des écrous et des boulons nécessaires à la création d'applications de travail d'apprentissage automatique, ce qui en fait une ressource importante pour tous ceux qui veulent appliquer l'apprentissage automatique dans leur domaine. chapitre 1 décrit les opérations NumPy les plus courantes, souvent utilisées dans les processus d'apprentissage automatique. NumPy est l'outil fondamental de la pile d'apprentissage machine de Python, et la compréhension de ses opérations est essentielle pour travailler avec les algorithmes d'apprentissage automatique.

Machine arning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep arning 2nd Edition Final Release En el mundo tecnológico en rápida evolución de hoy, es importante comprender el proceso de evolución de la tecnología y su influencia en la humanidad. A medida que las máquinas continúan evolucionando, es fundamental desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Este entendimiento será la base para la supervivencia de la humanidad y la unificación de los hombres en un Estado en guerra. Uno de estos avances es el aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial que incluye el uso de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las máquinas aprender de los datos, tomar decisiones y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo. Para dominar el aprendizaje automático, es necesario aprender y comprender sus diferentes aspectos, incluyendo el pre-procesamiento, la selección de características, la elección del modelo y el aprendizaje profundo. libro «Machine arning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep arning» proporciona una guía práctica para ayudarle a resolver los problemas de aprendizaje automático que puede enfrentar en su trabajo. Con más de 200 recetas independientes, esta edición actualizada ofrece soluciones para todos los aspectos del aprendizaje automático, desde la descarga de datos hasta modelos de aprendizaje y el uso de redes neuronales. libro se centra en las tuercas y pernos necesarios para crear aplicaciones de aprendizaje automático de trabajo, lo que lo convierte en un recurso importante para cualquiera que quiera aplicar el aprendizaje automático en su campo. capítulo 1 describe las operaciones NumPy más comunes que se utilizan con frecuencia en los flujos de trabajo de aprendizaje automático. NumPy es la herramienta fundamental de la pila Python Machine arning, y entender sus operaciones es vital para trabajar con algoritmos de aprendizaje automático.

Máquina arning with Python Cookbook Practical Soluções From Predrocessing to Deep arning 2nd Edition Final Release No mundo tecnológico atual, é importante compreender a evolução da tecnologia e o seu impacto na humanidade. À medida que as máquinas continuam a evoluir, é fundamental desenvolver um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Este entendimento será a base da sobrevivência da humanidade e da união das pessoas num estado em guerra. Um desses avanços é o aprendizado de máquinas, um subconjunto de inteligência artificial que inclui o uso de algoritmos e modelos estatísticos que permitem às máquinas aprender com dados, tomar decisões e melhorar sua produtividade ao longo do tempo. Para aprender o aprendizado de máquina, é preciso estudar e compreender vários aspectos, incluindo o pré-processamento, a escolha de sinais, a escolha do modelo e o aprendizado profundo. O livro «Machine arning with Python Cookbook: Practical Soluções from Predrocessing to Deep arning» fornece um manual prático que o ajudará a resolver os problemas de aprendizado de máquina que você pode enfrentar no seu trabalho. Com mais de 200 receitas autônomas, esta edição atualizada oferece soluções para todos os aspectos do aprendizado de máquinas, desde download de dados até modelos de treinamento e uso de redes neurais. O livro é dedicado às barras e bolas necessárias para criar aplicações de trabalho de aprendizado de máquina, o que o torna um recurso importante para todos os que querem aplicar o aprendizado de máquina em sua área. O capítulo 1 descreve as operações mais comuns usadas nos processos de aprendizagem de máquinas. NumPy é uma ferramenta fundamental da pilha Python Machine arning, e compreender suas operações é vital para lidar com algoritmos de aprendizado de máquina.

Machine arning with Python Cookbook Practical Solutions from Predrocessing to Deep arning 2nd Edition Final Release Nel mondo tecnologico in continua evoluzione, è importante comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sull'umanità. Mentre le macchine continuano a crescere, è fondamentale sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna. Questa comprensione sarà la base della sopravvivenza dell'umanità e dell'unione delle persone in uno stato in guerra. Uno di questi progressi è l'apprendimento automatico, un sottoinsieme di intelligenza artificiale che include l'utilizzo di algoritmi e modelli statistici che permettono alle macchine di imparare dai dati, prendere decisioni e migliorare le loro prestazioni nel tempo. Per imparare l'apprendimento automatico, è necessario esplorare e comprendere diversi aspetti, tra cui l'elaborazione preliminare, la scelta dei segni, la scelta del modello e l'apprendimento approfondito. Il libro «Machine arning with Python Cookbook: Practical Solutions from Predrocessing to Deep arning» fornisce una guida pratica per risolvere i problemi di apprendimento automatico che puoi affrontare nel tuo lavoro. Con oltre 200 ricette autonome, questa versione aggiornata offre soluzioni per tutti gli aspetti dell'apprendimento automatico, dal caricamento dei dati ai modelli di apprendimento e all'utilizzo di reti neurali. Il libro è dedicato ai bulloni e ai bulloni necessari per creare applicazioni di apprendimento automatico, che lo rendono una risorsa importante per tutti coloro che vogliono utilizzare l'apprendimento automatico nel proprio campo. Il capitolo 1 descrive le operazioni di NumPy più comuni utilizzate nei flussi di lavoro di apprendimento automatico. NumPy è uno strumento fondamentale per lo stack Python Machine arning e comprendere le sue operazioni è essenziale per lavorare con algoritmi di apprendimento automatico.

Maschinelles rnen mit Python Kochbuch Praktische Lösungen von der Vorbereitung bis zum tiefen rnen 2. Auflage Finale Veröffentlichung In der heutigen schnelllebigen technologischen Welt ist es wichtig, den Prozess der technologischen Evolution und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Wenn sich Maschinen weiterentwickeln, ist es entscheidend, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Dieses Verständnis wird die Grundlage für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat sein. Ein solcher Fortschritt ist maschinelles rnen, eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die den Einsatz von Algorithmen und statistischen Modellen beinhaltet, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen, Entscheidungen zu treffen und ihre istung im Laufe der Zeit zu verbessern. Um maschinelles rnen zu beherrschen, ist es notwendig, seine verschiedenen Aspekte zu lernen und zu verstehen, einschließlich Vorverarbeitung, Merkmalsauswahl, Modellauswahl und Deep arning. Das Buch Machine arning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep arning enthält einen praktischen itfaden, der Ihnen hilft, die Probleme des maschinellen rnens zu lösen, denen e bei Ihrer Arbeit begegnen können. Mit über 200 Offline-Rezepten bietet diese aktualisierte Ausgabe Lösungen für alle Aspekte des maschinellen rnens, vom Herunterladen von Daten über rnmodelle bis hin zum Einsatz neuronaler Netze. Das Buch konzentriert sich auf die Muttern und Bolzen, die für die Erstellung von Arbeitsanwendungen für maschinelles rnen erforderlich sind, was es zu einer wichtigen Ressource für alle macht, die maschinelles rnen in ihrem Bereich anwenden möchten. Kapitel 1 beschreibt die häufigsten NumPy-Operationen, die häufig in Machine-arning-Workflows verwendet werden. NumPy ist das grundlegende Werkzeug des Python Machine arning-Stacks, und das Verständnis seiner Abläufe ist für die Arbeit mit Algorithmen für maschinelles rnen von entscheidender Bedeutung.

Machine arning with Python Cookbook Praktyczne rozwiązania od Preprocessing do Deep arning 2nd Edition Final Wydanie W dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie technologicznym ważne jest zrozumienie ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkość. W miarę dalszego rozwoju maszyn kluczowe znaczenie ma opracowanie osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. To zrozumienie stanie się podstawą do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Jednym z takich postępów jest uczenie maszynowe, podzbiór sztucznej inteligencji, który polega na wykorzystaniu algorytmów i modeli statystycznych, aby umożliwić maszynom uczenie się od danych, podejmowania decyzji i poprawy ich wydajności w czasie. Aby opanować uczenie maszynowe, musisz nauczyć się i zrozumieć jego różne aspekty, w tym wstępne przetwarzanie, wybór funkcji, wybór modeli i głębokie uczenie się. Machine arning with Python Cookbook: Praktyczne rozwiązania od Preprocessing do Deep arning to praktyczny przewodnik, który pomoże Ci rozwiązać problemy z nauką maszyn, które możesz napotkać w swojej pracy. Dzięki ponad 200 samodzielnym przepisom, ta zaktualizowana edycja oferuje rozwiązania dla wszystkich aspektów uczenia maszynowego, od ładowania danych po modele treningowe i korzystanie z sieci neuronowych. Książka skupia się na nakrętkach i śrubach potrzebnych do budowy aplikacji do uczenia się maszyn roboczych, co czyni ją ważnym zasobem dla każdego, kto chce zastosować uczenie maszynowe do swojej dziedziny. Rozdział 1 opisuje najczęstsze operacje NumPy powszechnie stosowane w procesie uczenia maszynowego. NumPy jest podstawowym narzędziem stosu Python Machine arning, a zrozumienie jego operacji jest niezbędne do pracy z algorytmami uczenia maszynowego.

Machine arning with Python Cookbook Solutions from Preprocessing to Deep arning 2nd Edition Final Edition בעולם הטכנולוגי המתפתח במהירות, חשוב להבין את התפתחות הטכנולוגיה ואת השפעתה על האנושות. ככל שהמכונות ממשיכות להתפתח, חיוני לפתח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. הבנה זו תהפוך לבסיס להישרדות האנושות ולאיחוד העם במדינה לוחמת. אחת ההתקדמות היא למידת מכונה, תת-קבוצה של בינה מלאכותית הכרוכה בשימוש באלגוריתמים ומודלים סטטיסטיים כדי לאפשר למכונות ללמוד מנתונים, לקבל החלטות ולשפר את הביצועים שלהן לאורך זמן. כדי לשלוט בלימוד מכונה, עליך ללמוד ולהבין את היבטיו השונים, לרבות עיבוד מראש, בחירת מאפיינים, בחירת מודל ולמידה עמוקה. לימוד מכונה בעזרת Python Cookbook: Pertical Solutions from Preprocessing to Deep arning מספק לך מדריך מעשי שיעזור לך לפתור בעיות למידה במכונות שאתה נתקל בהן בעבודתך. עם יותר מ-200 מתכונים סטנדרטיים, מהדורה מעודכנת זו מציעה פתרונות לכל ההיבטים של למידת מכונה, החל בטעינת נתונים וכלה במודלים לאימון ושימוש ברשתות עצביות. הספר מתמקד באגוזים וברגים הדרושים לבניית יישומי למידת מכונה עובדים, מה שהופך אותו למשאב חשוב עבור כל מי שמחפש ליישם למידת מכונה לתחום שלו. פרק 1 מתאר את פעולות ה-NumPy הנפוצות ביותר בשימוש במכונות למידה. NumPy הוא הכלי היסודי של מחסנית למידת מכונת פייתון, והבנת פעולותיה חיונית לעבודה עם אלגוריתמי למידת מכונה.''

Python Cookbook ile Makine Öğrenimi Önişlemeden Derin Öğrenmeye Pratik Çözümler 2. Baskı Son Sürüm Günümüzün hızla gelişen teknolojik dünyasında, teknolojinin evrimini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Makineler gelişmeye devam ederken, modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmek çok önemlidir. Bu anlayış, insanlığın hayatta kalmasının ve insanların savaşan bir durumda birleşmesinin temeli olacaktır. Böyle bir gelişme, makinelerin verilerden öğrenmelerini, karar vermelerini ve zaman içinde performanslarını geliştirmelerini sağlamak için algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanılmasını içeren yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğrenmesidir. Makine öğrenmesine hakim olmak için, ön işleme, özellik seçimi, model seçimi ve derin öğrenme dahil olmak üzere çeşitli yönlerini öğrenmeniz ve anlamanız gerekir. Python Cookbook ile Makine Öğrenimi: Ön İşlemden Derin Öğrenmeye Pratik Çözümler, işinizde karşılaşabileceğiniz makine öğrenimi sorunlarını çözmenize yardımcı olacak pratik bir rehber sunar. 200'den fazla bağımsız tarifle, bu güncellenmiş sürüm, veri yüklemeden eğitim modellerine ve sinir ağlarının kullanımına kadar makine öğreniminin tüm yönleri için çözümler sunar. Kitap, çalışan makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak için gereken somun ve cıvatalara odaklanarak, makine öğrenimini kendi alanlarına uygulamak isteyen herkes için önemli bir kaynak haline getiriyor. Bölüm 1, makine öğrenme iş akışlarında yaygın olarak kullanılan en yaygın NumPy işlemlerini açıklamaktadır. NumPy, Python Machine arning yığınının temel aracıdır ve işlemlerini anlamak, makine öğrenme algoritmalarıyla çalışmak için hayati önem taşır.

التعلم الآلي مع Python Cookbook حلول عملية من المعالجة المسبقة إلى التعلم العميق الإصدار الثاني الإصدار النهائي في العالم التكنولوجي سريع التطور اليوم، من المهم فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. مع استمرار تطور الآلات، من الضروري تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. سيصبح هذا الفهم الأساس لبقاء البشرية وتوحيد الناس في دولة متحاربة. أحد هذه التطورات هو التعلم الآلي، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتضمن استخدام الخوارزميات والنماذج الإحصائية للسماح للآلات بالتعلم من البيانات واتخاذ القرارات وتحسين أدائها بمرور الوقت. لإتقان التعلم الآلي، تحتاج إلى التعلم وفهم جوانبه المختلفة، بما في ذلك المعالجة المسبقة واختيار الميزات واختيار النماذج والتعلم العميق. يوفر التعلم الآلي باستخدام كتاب الطبخ Python: الحلول العملية من المعالجة المسبقة إلى التعلم العميق دليلًا عمليًا لمساعدتك على حل مشاكل التعلم الآلي التي قد تواجهها في عملك. مع أكثر من 200 وصفة مستقلة، يقدم هذا الإصدار المحدث حلولًا لجميع جوانب التعلم الآلي، من تحميل البيانات إلى نماذج التدريب واستخدام الشبكات العصبية. يركز الكتاب على المكسرات والمسامير اللازمة لبناء تطبيقات التعلم الآلي العاملة، مما يجعلها مصدرًا مهمًا لأي شخص يتطلع إلى تطبيق التعلم الآلي على مجاله. يصف الفصل 1 عمليات NumPy الأكثر شيوعًا المستخدمة بشكل شائع في سير عمل التعلم الآلي. NumPy هي الأداة التأسيسية لمجموعة Python Machine arning، وفهم عملياتها أمر حيوي للعمل مع خوارزميات التعلم الآلي.

사전 처리에서 딥 러닝 2 판 최종 릴리스까지 파이썬 요리 책 실용 솔루션을 사용한 머신 러닝 오늘날의 빠르게 발전하는 기술 세계에서 기술의 진화와 인류에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 기계가 계속 발전함에 따라 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스에 대한 인식을위한 개인 패러다임을 개발하는 것이 중요합니다. 이러한 이해는 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일의 기초가 될 것입니다. 이러한 발전 중 하나는 기계가 데이터를 배우고 결정을 내리고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있도록 알고리즘과 통계 모델을 사용하는 인공 지능의 하위 집합 인 기계 학습입니다. 머신 러닝을 마스터하려면 사전 처리, 기능 선택, 모델 선택 및 딥 러닝을 포함한 다양한 측면을 배우고 이해해야합니다. 파이썬 요리 책을 통한 머신 러닝: 프리 프로세싱에서 딥 러닝까지의 실제 솔루션은 업무에서 발생할 수있는 머신 러닝 문제를 해결하는 데 도움이되는 실용적인 지침을 제공합니다. 200 개가 넘는 독립형 레시피를 갖춘이 업데이트 된 버전은 데이터 로딩에서 교육 모델 및 신경망 사용에 이르기까지 머신 러닝의 모든 측면에 대한 솔루션을 제공합니다. 이 책은 작동하는 머신 러닝 응용 프로그램을 구축하는 데 필요한 너트와 볼트에 중점을 두어 머신 러닝을 해당 분야에 적용하려는 모든 사람에게 중요한 리소스입니다. 1 장에서는 머신 러닝 워크 플로우에 일반적으로 사용되는 가장 일반적인 NumPy 작업에 대해 설 NumPy는 파이썬 머신 러닝 스택의 기본 도구이며, 운영을 이해하는 것은 머신 러닝 알고리즘을 사용하는 데 필수적입니다.

Machine arning with Python Cookbook前処理からDeep arning 2nd Edition最終リリース今日急速に発展している技術の世界では、技術の進化とその人類への影響を理解することが重要です。機械が発展し続けるにつれて、現代の知識を開発する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が重要です。この理解は、人類の生き残りと戦争状態における人々の統一の基礎となるでしょう。機械学習は、アルゴリズムと統計モデルを使用して機械がデータから学習し、意思決定を行い、時間をかけてパフォーマンスを向上させることを含む人工知能のサブセットです。機械学習をマスターするには、前処理、フィーチャー選択、モデル選択、ディープラーニングなど、さまざまな側面を学び理解する必要があります。Pythonクックブックを使用した機械学習：前処理からDeep arningまでの実用的なソリューションは、仕事で遭遇する可能性のある機械学習の問題を解決するための実用的なガイドを提供します。200以上のスタンドアロンレシピで、このアップデート版は、データ読み込みからトレーニングモデル、ニューラルネットワークの使用まで、機械学習のあらゆる側面に対応するソリューションを提供します。この本は、作業機械学習アプリケーションを構築するために必要なナットとボルトに焦点を当てています。第1章では、機械学習ワークフローで一般的に使用される最も一般的なNumPy操作について説明します。NumPyはPython Machine arningスタックの基本ツールであり、その操作を理解することは機械学習アルゴリズムを扱うために不可欠です。

使用Python Cookbook實用解決方案從Processing到Deep arning 2nd Edition Final Release在當今快速發展的技術世界中了解技術演變過程及其對人類的影響非常重要。隨著機器的不斷發展，必須發展個人範式，以感知現代知識的發展過程。這種理解將成為人類生存和人類在交戰國團結的基礎。其中一項進步是機器學習，這是人工智能的一個子集，它涉及使用算法和統計模型，使機器能夠從數據中學習，做出決定並隨著時間的推移提高性能。為了掌握機器學習，必須研究和理解其各個方面，包括預處理，特征選擇，模型選擇和深度學習。「使用Python Cookbook進行機器學習：從預測到深度學習的實際解決方案」一書提供了實用指南，以幫助您解決在工作中可能遇到的機器學習問題。該更新版擁有200多個獨立配方，為機器學習的各個方面提供了解決方案，從數據下載到培訓模型以及神經網絡的使用。該書著重於創建機器學習工作應用程序所需的螺母和螺栓，使其成為任何希望在其領域應用機器學習的人的重要資源。第1章描述了機器學習工作流中最常見的NumPy操作。NumPy是Python機器學習堆棧的基礎工具，了解其操作對於處理機器學習算法至關重要。