which are clear to any beginner. Machine Learning has become an integral part of our lives, from virtual assistants like Siri and Alexa to self-driving cars and medical diagnosis. But for those who are new to the field, understanding the basics can be daunting, especially when faced with complex terminology and mathematical formulas. This book aims to change that by providing a comprehensive guide to machine learning in simple language, making it accessible to everyone. The first chapter begins with an introduction to machine learning, explaining what it is, how it works, and its applications in various industries. We then delve into the different types of machine learning, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning, and discuss their uses and limitations. The next chapter covers the fundamental concepts of machine learning, such as data preprocessing, feature engineering, and model selection, and how they contribute to the success of a machine learning project. Chapter three explores the world of deep learning, a subfield of machine learning that has revolutionized the way we approach artificial intelligence. We explore the different types of deep learning models, including convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), and discuss their applications in computer vision, natural language processing, and speech recognition. We also examine the concept of overfitting and underfitting, and how to prevent these common pitfalls. Chapter four focuses on the practical aspects of machine learning, including data loading, model training, and evaluation. We provide step-by-step instructions for preparing data, loading it into a model, and adjusting the model to improve its performance.

которые понятны любому новичку. Машинное обучение стало неотъемлемой частью нашей жизни - от виртуальных помощников вроде ri и Alexa до беспилотных автомобилей и медицинской диагностики. Но для тех, кто новичок в этой области, понимание основ может быть пугающим, особенно когда сталкиваешься со сложной терминологией и математическими формулами. Эта книга призвана изменить это, предоставив всеобъемлющее руководство по машинному обучению на простом языке, сделав его доступным для всех. Первая глава начинается с введения в машинное обучение, объясняющего, что это такое, как оно работает и его применения в различных отраслях. Затем мы углубляемся в различные типы машинного обучения, включая обучение с учителем, без учителя и с подкреплением, и обсуждаем их использование и ограничения. В следующей главе рассматриваются фундаментальные концепции машинного обучения, такие как предварительная обработка данных, разработка функций и выбор моделей, а также то, как они способствуют успеху проекта машинного обучения. Глава третья исследует мир глубокого обучения, подполя машинного обучения, которое произвело революцию в подходе к искусственному интеллекту. Мы исследуем различные типы моделей глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), и обсуждаем их применение в компьютерном зрении, обработке естественного языка и распознавании речи. Мы также исследуем концепцию переобучения и недообучения, а также то, как предотвратить эти общие подводные камни. Глава четвертая посвящена практическим аспектам машинного обучения, включая загрузку данных, обучение моделей и оценку. Мы предоставляем пошаговые инструкции по подготовке данных, их загрузке в модель и настройке модели для повышения ее производительности.

qui sont compréhensibles pour tout débutant. L'apprentissage automatique est devenu une partie intégrante de nos vies - des assistants virtuels comme ri et Alexa aux véhicules sans pilote et aux diagnostics médicaux. Mais pour ceux qui sont nouveaux dans ce domaine, la compréhension des bases peut être effrayante, surtout quand vous rencontrez une terminologie complexe et des formules mathématiques. Ce livre vise à changer cela en fournissant un guide complet sur l'apprentissage automatique en langage clair, le rendant accessible à tous. premier chapitre commence par une introduction à l'apprentissage automatique expliquant ce qu'il est, comment il fonctionne et ses applications dans différents secteurs. Ensuite, nous approfondirons les différents types d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage avec un professeur, sans professeur et avec des renforts, et discutons de leur utilisation et de leurs limites. chapitre suivant examine les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, tels que le prétraitement des données, le développement des fonctions et le choix des modèles, ainsi que la façon dont ils contribuent à la réussite du projet d'apprentissage automatique. troisième chapitre explore le monde de l'apprentissage profond, un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui a révolutionné l'approche de l'intelligence artificielle. Nous explorons différents types de modèles d'apprentissage profond, y compris les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN), et nous discutons de leur application à la vision par ordinateur, au traitement du langage naturel et à la reconnaissance vocale. Nous explorons également le concept de réapprentissage et de sous-enseignement, ainsi que la façon de prévenir ces pièges communs. quatrième chapitre traite des aspects pratiques de l'apprentissage automatique, y compris le téléchargement des données, l'apprentissage des modèles et l'évaluation. Nous fournissons des instructions étape par étape pour préparer les données, les charger dans le modèle et configurer le modèle pour améliorer ses performances.

que son claros para cualquier principiante. aprendizaje automático se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas, desde asistentes virtuales como ri y Alexa hasta vehículos no tripulados y diagnósticos médicos. Pero para aquellos que son nuevos en este campo, entender los fundamentos puede ser aterrador, especialmente cuando se enfrentan a terminología compleja y fórmulas matemáticas. Este libro está diseñado para cambiar esto proporcionando una guía completa de aprendizaje automático en lenguaje simple, haciéndolo accesible para todos. primer capítulo comienza con una introducción al aprendizaje automático explicando qué es, cómo funciona y sus aplicaciones en diversas industrias. A continuación, profundizamos en los diferentes tipos de aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje con un profesor, sin un profesor y con refuerzos, y discutimos su uso y limitaciones. En el siguiente capítulo se examinan conceptos fundamentales del aprendizaje automático, como el pre-procesamiento de datos, el desarrollo de funciones y la selección de modelos, y cómo contribuyen al éxito del proyecto de aprendizaje automático. capítulo tres explora el mundo del aprendizaje profundo, un subcampo del aprendizaje automático que ha revolucionado el acercamiento a la inteligencia artificial. Investigamos diferentes tipos de modelos de aprendizaje profundo, incluyendo las redes neuronales perforadas (CNN) y las redes neuronales recurrativas (RNN), y discutimos su aplicación en visión computarizada, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz. También estamos investigando el concepto de la re-enseñanza y la falta de comunicación, así como cómo prevenir estos escollos comunes. capítulo cuatro se centra en aspectos prácticos del aprendizaje automático, como la carga de datos, el aprendizaje de modelos y la evaluación. Proporcionamos instrucciones paso a paso sobre cómo preparar los datos, cargarlos en el modelo y personalizar el modelo para mejorar su rendimiento.

que são compreensíveis para qualquer novato. O aprendizado de máquinas tornou-se parte integrante das nossas vidas, desde ajudantes virtuais como ri e Alexa até carros não tripulados e diagnósticos médicos. Mas para aqueles que são novos nesta área, entender os fundamentos pode ser assustador, especialmente quando você enfrenta terminologias complexas e fórmulas matemáticas. Este livro é projetado para mudar isso, fornecendo um guia abrangente de aprendizado de máquina em linguagem simples, tornando-o acessível a todos. O primeiro capítulo começa com a introdução no ensino de máquinas que explica o que é como funciona e suas aplicações em vários setores. Depois, nos aprofundamos em vários tipos de aprendizado de máquina, incluindo aprender com um professor, sem um professor e com reforços, e discutimos o seu uso e limitações. O próximo capítulo aborda conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, como o pré-processamento de dados, o desenvolvimento de funções e a escolha de modelos, e como eles contribuem para o sucesso do projeto de aprendizagem de máquina. O capítulo três explora o mundo da aprendizagem profunda, através do aprendizado de máquina, que revolucionou a abordagem da inteligência artificial. Pesquisamos vários tipos de modelos de aprendizagem profunda, incluindo redes neurais comprimidas (CNN) e redes neurais recorrentes (RNN), e discutimos suas aplicações na visão de computador, processamento de linguagem natural e reconhecimento de voz. Também exploramos o conceito de reaproveitamento e subnutrição, e como prevenir essas pedras subaquáticas comuns. O capítulo 4 trata dos aspectos práticos do aprendizado de máquinas, incluindo download de dados, treinamento de modelos e avaliação. Fornecemos instruções passo a passo sobre a produção, o download e a configuração do modelo para melhorar o desempenho.

che sono comprensibili a tutti i nuovi arrivati. L'apprendimento automatico è diventato parte integrante della nostra vita, dagli assistenti virtuali come ri e Alexa ai droni e alla diagnosi medica. Ma per chi è nuovo in questo campo, capire le basi può essere spaventoso, soprattutto quando si affrontano terminologie complesse e formule matematiche. Questo libro è progettato per cambiarlo fornendo una guida completa per l'apprendimento automatico in un linguaggio semplice, rendendolo accessibile a tutti. Il primo capitolo inizia con l'introduzione all'apprendimento automatico che spiega cos'è, come funziona e la sua applicazione in diversi settori. Poi ci approfondiamo in diversi tipi di apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento con l'insegnante, senza l'insegnante e con i rinforzi, e ne discutiamo l'uso e i limiti. Il capitolo seguente affronta i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico, come il pre-elaborazione dei dati, lo sviluppo delle funzioni e la scelta dei modelli, e come essi contribuiscono al successo del progetto di apprendimento automatico. Il terzo capitolo esplora il mondo dell'apprendimento profondo, che ha rivoluzionato l'approccio all'intelligenza artificiale. Stiamo esplorando diversi tipi di modelli di apprendimento approfondito, tra cui le reti neurali compresse (CNN) e le reti neurali ricettive (RNN), e ne stiamo discutendo l'uso nella visione dei computer, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nel riconoscimento vocale. Stiamo anche esplorando il concetto della riqualificazione e del mancato apprendimento e come prevenire queste pietre sottomarine comuni. Il capitolo 4 riguarda gli aspetti pratici dell'apprendimento automatico, tra cui il caricamento dei dati, l'apprendimento dei modelli e la valutazione. Forniamo istruzioni dettagliate per la preparazione, il caricamento e la configurazione dei dati nel modello per migliorare le prestazioni.

die für jeden Anfänger verständlich sind. Maschinelles rnen ist zu einem festen Bestandteil unseres bens geworden - von virtuellen Assistenten wie ri und Alexa bis hin zu selbstfahrenden Autos und medizinischer Diagnose. Aber für diejenigen, die neu in diesem Bereich sind, kann das Verständnis der Grundlagen einschüchternd sein, besonders wenn e mit komplexen Terminologien und mathematischen Formeln konfrontiert werden. Dieses Buch soll dies ändern, indem es einen umfassenden itfaden für maschinelles rnen in einfacher Sprache bereitstellt und ihn für alle zugänglich macht. Das erste Kapitel beginnt mit einer Einführung in das maschinelle rnen und erklärt, was es ist, wie es funktioniert und wie es in verschiedenen Branchen angewendet wird. Wir gehen dann tiefer in die verschiedenen Arten des maschinellen rnens, einschließlich des rnens mit einem hrer, ohne hrer und mit Verstärkung, und diskutieren ihre Verwendung und Einschränkungen. Das nächste Kapitel befasst sich mit grundlegenden Konzepten des maschinellen rnens wie Datenvorverarbeitung, Funktionsentwicklung und Modellauswahl und wie sie zum Erfolg eines maschinellen rnprojekts beitragen. Kapitel drei untersucht die Welt des Deep arning, ein Teilfeld des maschinellen rnens, das den Ansatz der künstlichen Intelligenz revolutioniert hat. Wir untersuchen verschiedene Arten von Deep-arning-Modellen, darunter Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs), und diskutieren ihre Anwendung in der Computervision, der natürlichen Sprachverarbeitung und der Spracherkennung. Wir untersuchen auch das Konzept der Umschulung und des Nicht-rnens und wie diese gemeinsamen Fallstricke verhindert werden können. Kapitel vier befasst sich mit den praktischen Aspekten des maschinellen rnens, einschließlich des Herunterladens von Daten, des Modelltrainings und der Bewertung. Wir bieten Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Vorbereiten von Daten, Laden in ein Modell und Anpassen des Modells, um seine istung zu verbessern.

, które są zrozumiałe dla każdego początkującego. Uczenie maszynowe stało się integralną częścią naszego życia - od wirtualnych asystentów, takich jak ri i Alexa, po samochody samochodowe i diagnostykę medyczną. Ale dla tych nowych w dziedzinie, zrozumienie podstaw może być trudne, zwłaszcza w obliczu złożonej terminologii i formuł matematycznych. Ta książka ma na celu zmianę tego poprzez zapewnienie kompleksowego przewodnika uczenia maszynowego w prostym języku, dzięki czemu jest dostępna dla wszystkich. Pierwszy rozdział rozpoczyna się od wprowadzenia do uczenia maszynowego, wyjaśniając, co to jest, jak działa i jego zastosowanie w różnych branżach. Następnie zagłębiamy się w różne rodzaje uczenia maszynowego, w tym nadzorowane, niezabezpieczone i wzmacniające uczenie, a także omawiamy ich wykorzystanie i ograniczenia. W następnym rozdziale omówiono podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, takie jak preprocessing danych, rozwój funkcji i dobór modeli, oraz jak przyczyniają się one do sukcesu projektu uczenia maszynowego. Rozdział trzeci bada świat głębokiego uczenia się, subfield uczenia maszynowego, który zrewolucjonizował podejście do sztucznej inteligencji. Badamy różne rodzaje modeli głębokiego uczenia się, w tym konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i powtarzające się sieci neuronowe (RNN) oraz omawiamy ich zastosowania w wizji komputerowej, naturalnym przetwarzaniu języka i rozpoznawaniu mowy. Badamy również koncepcję nad- i niedostatecznego szkolenia i jak zapobiec tym wspólnym pułapkom. Rozdział czwarty dotyczy praktycznych aspektów uczenia maszynowego, w tym załadunku danych, szkolenia modelowego i oceny. Dostarczamy instrukcje krok po kroku, jak przygotować dane, załadować je do modelu i skonfigurować model, aby poprawić jego wydajność.

אשר מובנים לכל מתחיל. למידת מכונה הפכה לחלק בלתי נפרד מחיינו מעוזרים וירטואליים כמו סירי ואלכסה ועד למכוניות נהיגה עצמית ואבחון רפואי. אבל עבור אלה החדשים בתחום, הבנת היסודות יכולה להיות מרתיעה, במיוחד כאשר עומדים בפני מונחים מורכבים ונוסחאות מתמטיות. ספר זה נועד לשנות זאת על ידי מתן מדריך למידת מכונה מקיף בשפה פשוטה, מה שהופך אותו נגיש לכל. הפרק הראשון מתחיל עם הקדמה ללימוד מכונה, המסבירה מהי, כיצד היא עובדת ויישומה בתעשיות שונות. לאחר מכן אנו מתעמקים בסוגים שונים של למידת מכונה, כולל למידה מפוקחת, למידה ללא השגחה וחיזוק, ומשוחחים על השימוש והמגבלות שלהם. הפרק הבא בוחן מושגי למידת מכונה יסודיים כגון עיבוד נתונים, פיתוח תכונה ובחירת מודלים, וכיצד הם תורמים להצלחת פרויקט למידת מכונה. פרק 3 חוקר את עולם הלמידה העמוקה, תת-שדה של למידת מכונה שחולל מהפכה בגישה לבינה מלאכותית. אנו חוקרים סוגים שונים של מודלים ללמידה עמוקה, כולל רשתות עצביות קונבולוציוניות (ALL) ורשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNNs), ודנים ביישומים שלהם בראיית מחשב, עיבוד שפה טבעית וזיהוי דיבור. אנחנו גם חוקרים את המושג של אימון יתר ומתחת, ואיך למנוע מלכודות משותפות אלה. פרק 4 עוסק בהיבטים המעשיים של למידת מכונה, כולל טעינת נתונים, הדרכת מודלים והערכה. אנחנו מספקים הוראות צעד אחר צעד איך להכין את המידע, לטעון אותו לתוך המודל, ולהקים את המודל כדי לשפר את הביצועים שלו.''

hangi herhangi bir yeni başlayanlar için anlaşılabilir. Makine öğrenimi, ri ve Alexa gibi sanal asistanlardan kendi kendini süren arabalara ve tıbbi teşhislere kadar hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Ancak bu alanda yeni olanlar için, temelleri anlamak, özellikle karmaşık terminoloji ve matematiksel formüllerle karşı karşıya kaldıklarında göz korkutucu olabilir. Bu kitap, düz bir dilde kapsamlı bir makine öğrenme kılavuzu sağlayarak bunu değiştirmeyi ve herkes için erişilebilir hale getirmeyi amaçlamaktadır. İlk bölüm, makine öğrenimine giriş ile başlar, ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve çeşitli endüstrilerdeki uygulamalarını açıklar. Daha sonra denetlenen, denetlenmeyen ve pekiştirmeli öğrenme dahil olmak üzere farklı makine öğrenimi türlerini inceliyoruz ve bunların kullanımını ve sınırlamalarını tartışıyoruz. Bir sonraki bölüm, veri ön işleme, özellik geliştirme ve model seçimi gibi temel makine öğrenimi kavramlarına ve bunların bir makine öğrenimi projesinin başarısına nasıl katkıda bulunduğuna bakmaktadır. Üçüncü bölüm, yapay zeka yaklaşımında devrim yaratan makine öğreniminin bir alt alanı olan derin öğrenme dünyasını araştırıyor. Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) dahil olmak üzere farklı derin öğrenme modellerini araştırıyoruz ve uygulamalarını bilgisayar vizyonu, doğal dil işleme ve konuşma tanıma konularında tartışıyoruz. Ayrıca, aşırı ve yetersiz eğitim kavramını ve bu ortak tuzakların nasıl önleneceğini de araştırıyoruz. Dördüncü bölüm, veri yükleme, model eğitimi ve değerlendirme dahil olmak üzere makine öğreniminin pratik yönlerini ele almaktadır. Verilerin nasıl hazırlanacağı, modele nasıl yükleneceği ve performansını artırmak için modelin nasıl kurulacağı konusunda adım adım talimatlar veriyoruz.

وهي مفهومة لأي مبتدئ. أصبح التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا - من المساعدين الافتراضيين مثل ri و Alexa إلى السيارات ذاتية القيادة والتشخيصات الطبية. ولكن بالنسبة لأولئك الجدد في هذا المجال، يمكن أن يكون فهم الأساسيات أمرًا شاقًا، خاصة عند مواجهة المصطلحات المعقدة والصيغ الرياضية. يهدف هذا الكتاب إلى تغيير ذلك من خلال توفير دليل شامل للتعلم الآلي بلغة واضحة، وجعله في متناول الجميع. يبدأ الفصل الأول بمقدمة للتعلم الآلي، يشرح ماهيته وكيفية عمله وتطبيقه في مختلف الصناعات. ثم نتعمق في أنواع مختلفة من التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعزيز، ونناقش استخدامها وقيودها. يبحث الفصل التالي في مفاهيم التعلم الآلي الأساسية مثل المعالجة المسبقة للبيانات، وتطوير الميزات، واختيار النماذج، وكيف تساهم في نجاح مشروع التعلم الآلي. يستكشف الفصل الثالث عالم التعلم العميق، وهو مجال فرعي للتعلم الآلي أحدث ثورة في نهج الذكاء الاصطناعي. نستكشف أنواعًا مختلفة من نماذج التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، ونناقش تطبيقاتها في رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام. نستكشف أيضًا مفهوم التدريب المفرط والنقص، وكيفية منع هذه المزالق المشتركة. يتناول الفصل الرابع الجوانب العملية للتعلم الآلي، بما في ذلك تحميل البيانات والتدريب على النماذج والتقييم. نقدم تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية إعداد البيانات وتحميلها في النموذج وإعداد النموذج لتحسين أدائه.

초보자에게 이해할 수 있습니다. 머신 러닝은 ri 및 Alexa와 같은 가상 어시스턴트부터 자율 주행 자동차 및 의료 진단에 이르기까지 우리 삶의 필수 부분이되었습니다. 그러나 현장에 새로 온 사람들에게는 특히 복잡한 용어와 수학적 공식에 직면했을 때 기본을 이해하는 것이 어려울 수 있습니다. 이 책은 일반 언어로 포괄적 인 머신 러닝 가이드를 제공하여 모든 사람이 액세스 할 수 있도록함으로써이를 변경하는 것을 목표로 첫 번째 장은 머신 러닝에 대한 소개로 시작하여 머신 러닝이 무엇인지, 작동 방식 및 다양한 산업에서의 적용을 설명합니다. 그런 다음 감독, 감독되지 않은 및 강화 학습을 포함하여 다양한 유형의 머신 러닝을 탐구하고 사용 및 제한에 대해 논의합니다. 다음 장에서는 데이터 사전 처리, 기능 개발 및 모델 선택과 같은 기본 머신 러닝 개념과 머신 러닝 프로젝트의 성공에 어떻게 기여하는지 살펴 봅니다. 3 장에서는 인공 지능에 대한 접근 방식에 혁명을 일으킨 기계 학습의 하위 분야 인 딥 러닝의 세계를 탐구합니다. 우리는 회전 신경망 (CNN) 및 재귀 신경망 (RNN) 을 포함한 다양한 유형의 딥 러닝 모델을 탐색하고 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 음성 인식에 대한 응용 프로그램에 대해 논의합니다. 우리는 또한 과도하고 훈련을받지 않는 개념과 이러한 일반적인 함정을 예방하는 방법을 탐구합니다. 4 장에서는 데이터로드, 모델 교육 및 평가를 포함하여 머신 러닝의 실질적인 측면을 다룹니다. 데이터를 준비하고 모델에로드하고 성능을 향상시키기 위해 모델을 설정하는 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다.

それはどんな初心者にも理解できます。機械学習は、riやAlexaなどの仮想アシスタントから、自動運転車や医療診断まで、私たちの生活の不可欠な部分となっています。しかし、この分野の新しい人々にとって、基礎を理解することは、特に複雑な用語や数学的数式に直面したときに、困難になる可能性があります。この本は、平易な言語で包括的な機械学習ガイドを提供することによって、それを変更することを目指しています、それはすべての人にアクセス可能になります。最初の章は、機械学習の紹介から始まり、それが何であるか、それがどのように機能し、さまざまな業界でそのアプリケーションを説明します。次に、監督された、監視されていない、強化された学習を含むさまざまな種類の機械学習を掘り下げ、それらの使用と制限について議論します。次の章では、データ前処理、フィーチャー開発、モデル選択などの基本的な機械学習の概念と、それらが機械学習プロジェクトの成功にどのように貢献しているかについて見ていきます。第3章では、人工知能へのアプローチに革命をもたらした機械学習のサブフィールドであるディープラーニングの世界を探求します。私たちは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再発ニューラルネットワーク（RNN）など、さまざまな種類の深層学習モデルを探索し、コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識におけるそれらの応用について議論します。私たちはまた、オーバートレーニングとアンダートレーニングの概念、そしてこれらの一般的な落とし穴を防ぐ方法を探求します。第4章では、データの読み込み、モデルトレーニング、評価など、機械学習の実践的な側面を取り上げます。データを準備し、モデルにロードし、モデルを設定してパフォーマンスを向上させる方法を段階的に説明します。

任何新手都可以理解。機器學習已經成為我們生活中不可或缺的一部分從ri和Alexa等虛擬助手到自動駕駛汽車和醫療診斷。但是對於那些在該領域嶄露頭角的人來說，了解基礎知識可能是可怕的，尤其是當你遇到復雜的術語和數學公式時。這本書旨在通過提供簡單的語言機器學習的全面指南來改變這種狀況，使所有人都可以使用。第一章首先介紹機器學習，解釋它是什麼，它的工作方式及其在各個行業的應用。然後我們深入研究不同類型的機器學習，包括與老師、沒有老師和增援人員一起學習，並討論它們的使用和局限性。下一章探討了機器學習的基本概念，例如數據預處理，功能開發和模型選擇，以及它們如何為機器學習項目的成功做出貢獻。第三章探討了深度學習的世界，深度學習是一個徹底改變人工智能方法的機器學習子領域。我們研究了不同類型的深度學習模型，包括卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN），並討論了它們在計算機視覺，自然語言處理和語音識別中的應用。我們還探討了再培訓和學習障礙的概念，以及如何防止這些共同的陷阱。第四章涉及機器學習的實際方面，包括數據下載，模型學習和評估。我們提供分步說明,說明如何準備數據、將其加載到模型中以及如何調整模型以提高其性能。