The book's main goal is to provide a comprehensive overview of the fundamental concepts and techniques of machine learning and highlight the connections between them. It covers the mathematical foundations of machine learning, including linear algebra, probability theory, and calculus, and explains how these concepts can be applied to real-world problems. The book also discusses the challenges of working with large datasets, handling missing data, and dealing with overfitting and underfitting. Additionally, it explores the ethical implications of using machine learning in various fields such as healthcare, finance, and education. The book is divided into four parts: Part I provides an introduction to machine learning, including the history of the field, the current state of the art, and the key concepts and techniques used in practice. Part II delves into the mathematical foundations of machine learning, covering topics such as linear regression, principal component analysis, and neural networks. Part III explores the practical applications of machine learning in computer vision, natural language processing, and other areas. Finally, Part IV discusses the ethical considerations of machine learning, including issues related to privacy, bias, and fairness.

Основная цель книги - дать всесторонний обзор фундаментальных концепций и методов машинного обучения и подчеркнуть связи между ними. Она охватывает математические основы машинного обучения, включая линейную алгебру, теорию вероятностей и исчисление, и объясняет, как эти понятия могут быть применены к задачам реального мира. В книге также обсуждаются проблемы работы с большими наборами данных, обработки отсутствующих данных и решения проблем переобучения и недообучения. Кроме того, в нем рассматриваются этические последствия использования машинного обучения в различных областях, таких как здравоохранение, финансы и образование. Книга разделена на четыре части: Часть I содержит введение в машинное обучение, включая историю области, современное состояние техники, а также ключевые концепции и методы, используемые на практике. Часть II углубляется в математические основы машинного обучения, охватывая такие темы, как линейная регрессия, анализ главных компонентов и нейронные сети. В части III рассматриваются практические применения машинного обучения в компьютерном зрении, обработке естественного языка и других областях. Наконец, в части IV обсуждаются этические соображения машинного обучения, включая вопросы, связанные с конфиденциальностью, предвзятостью и справедливостью.

L'objectif principal du livre est de donner un aperçu complet des concepts fondamentaux et des méthodes d'apprentissage automatique et de souligner les liens entre les deux. Il couvre les bases mathématiques de l'apprentissage automatique, y compris l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités et le calcul, et explique comment ces concepts peuvent être appliqués aux problèmes du monde réel. livre traite également des problèmes de travail avec de grands ensembles de données, de traitement des données manquantes et de résolution des problèmes de réapprentissage et de sous-enseignement. En outre, il examine les implications éthiques de l'utilisation de l'apprentissage automatique dans divers domaines tels que la santé, la finance et l'éducation. livre est divisé en quatre parties : La partie I contient une introduction à l'apprentissage automatique, y compris l'histoire du domaine, l'état actuel de la technique, ainsi que les concepts et méthodes clés utilisés dans la pratique. La deuxième partie est consacrée aux bases mathématiques de l'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que la régression linéaire, l'analyse des composants principaux et les réseaux neuronaux. La partie III traite des applications pratiques de l'apprentissage automatique dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et d'autres domaines. Enfin, la partie IV traite des considérations éthiques de l'apprentissage automatique, y compris les questions liées à la confidentialité, à la partialité et à l'équité.

objetivo principal del libro es ofrecer una visión global de los conceptos y métodos fundamentales del aprendizaje automático y resaltar las conexiones entre ellos. Abarca los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático, incluyendo el álgebra lineal, la teoría de la probabilidad y el cálculo, y explica cómo estos conceptos se pueden aplicar a los problemas del mundo real. libro también analiza los desafíos de trabajar con grandes conjuntos de datos, procesar los datos que faltan y resolver los problemas de re-aprendizaje y falta de comunicación. Además, aborda las implicaciones éticas del uso del aprendizaje automático en diversos campos como la salud, las finanzas y la educación. libro se divide en cuatro partes: Parte I contiene una introducción al aprendizaje automático, incluyendo la historia del campo, el estado actual de la técnica, así como los conceptos y métodos clave utilizados en la práctica. Parte II profundiza en los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático, abarcando temas como la regresión lineal, el análisis de los componentes principales y las redes neuronales. En la parte III se examinan las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático en la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y otras áreas. Por último, en la parte IV se examinan las consideraciones éticas del aprendizaje automático, incluidas las cuestiones relacionadas con la confidencialidad, el sesgo y la equidad.

O objetivo principal do livro é dar uma visão abrangente dos conceitos fundamentais e dos métodos de aprendizagem automática e enfatizar as conexões entre eles. Ele abrange os fundamentos matemáticos do aprendizado de máquinas, incluindo álgebra linear, teoria de probabilidade e cálculo, e explica como esses conceitos podem ser aplicados às tarefas do mundo real. O livro também discute problemas com grandes conjuntos de dados, processamento de dados ausentes e soluções de reaproveitamento e subnutrição. Além disso, trata dos efeitos éticos do uso da aprendizagem de máquinas em diversas áreas, como saúde, finanças e educação. O livro é dividido em quatro partes: a parte I contém a introdução ao aprendizado de máquinas, incluindo o histórico da área, o estado moderno da tecnologia e os conceitos e métodos essenciais utilizados na prática. A parte II é aprofundada nas bases matemáticas do aprendizado de máquinas, abrangendo temas como regressão linear, análise de componentes principais e redes neurais. A Parte III aborda as aplicações práticas da aprendizagem de máquinas na visão de computador, processamento de linguagem natural e outras áreas. Por fim, na parte IV são discutidas as considerações éticas da aprendizagem de máquinas, incluindo questões relacionadas com confidencialidade, preconceito e justiça.

Lo scopo principale del libro è quello di fornire una panoramica completa dei concetti fondamentali e dei metodi di apprendimento automatico e di sottolineare i legami tra essi. Copre le basi matematiche dell'apprendimento automatico, tra cui l'algebra lineare, la teoria delle probabilità e il calcolo, e spiega come questi concetti possono essere applicati alle sfide del mondo reale. Il libro affronta anche le problematiche relative all'utilizzo di dataset di grandi dimensioni, all'elaborazione dei dati mancanti e alla risoluzione dei problemi di riqualificazione e malfunzionamento. Inoltre, affronta gli effetti etici dell'uso dell'apprendimento automatico in diversi settori, come la sanità, la finanza e l'istruzione. Il libro è suddiviso in quattro parti: la Parte I contiene un'introduzione all'apprendimento automatico, inclusa la storia del campo, lo stato moderno della tecnologia, e i concetti e i metodi chiave utilizzati in pratica. La parte II si approfondisce nelle basi matematiche dell'apprendimento automatico, trattando temi come la regressione lineare, l'analisi dei componenti principali e le reti neurali. La parte III affronta le applicazioni pratiche dell'apprendimento automatico nella visione dei computer, nell'elaborazione del linguaggio naturale e in altre aree. Infine, nella parte IV si discutono le considerazioni etiche dell'apprendimento automatico, tra cui questioni di riservatezza, pregiudizio e giustizia.

Das Hauptziel des Buches ist es, einen umfassenden Überblick über die grundlegenden Konzepte und Methoden des maschinellen rnens zu geben und die Verbindungen zwischen ihnen hervorzuheben. Es deckt die mathematischen Grundlagen des maschinellen rnens ab, einschließlich linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Kalkül, und erklärt, wie diese Konzepte auf Probleme der realen Welt angewendet werden können. Das Buch diskutiert auch die Herausforderungen des Umgangs mit großen Datensätzen, des Umgangs mit fehlenden Daten und der Lösung von Umschulungs- und Unterlernproblemen. Darüber hinaus werden die ethischen Implikationen des Einsatzes von maschinellem rnen in verschiedenen Bereichen wie Gesundheit, Finanzen und Bildung untersucht. Das Buch gliedert sich in vier Teile: Teil I enthält eine Einführung in das maschinelle rnen, einschließlich der Geschichte des Feldes, des aktuellen Stands der Technik sowie der wichtigsten Konzepte und Methoden, die in der Praxis verwendet werden. Teil II befasst sich mit den mathematischen Grundlagen des maschinellen rnens und behandelt Themen wie lineare Regression, Hauptkomponentenanalyse und neuronale Netze. Teil III befasst sich mit praktischen Anwendungen des maschinellen rnens in Computer Vision, natürlicher Sprachverarbeitung und anderen Bereichen. Schließlich werden in Teil IV ethische Überlegungen zum maschinellen rnen erörtert, einschließlich Fragen im Zusammenhang mit Datenschutz, Voreingenommenheit und Fairness.

Głównym celem książki jest kompleksowy przegląd podstawowych koncepcji i metod uczenia maszynowego oraz podkreślenie powiązań między nimi. Obejmuje matematyczne podstawy uczenia maszynowego, w tym algebrę liniową, teorię prawdopodobieństwa i obliczenia, i wyjaśnia, jak te pojęcia mogą być stosowane do problemów świata rzeczywistego. W książce omówiono również wyzwania związane z pracą z dużymi zbiorami danych, obsługą brakujących danych oraz rozwiązaniem kwestii przekwalifikowania i podejmowania działań. Ponadto zajmuje się etycznymi konsekwencjami korzystania z uczenia maszynowego w różnych dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna, finanse i edukacja. Książka podzielona jest na cztery części: Część I zawiera wprowadzenie do uczenia maszynowego, w tym historię dziedziny, stan wiedzy oraz kluczowe koncepcje i metody stosowane w praktyce. Część II zagłębia się w matematyczne podstawy uczenia maszynowego, obejmujące takie tematy jak regresja liniowa, analiza głównych komponentów i sieci neuronowe. Część III bada praktyczne zastosowania uczenia maszynowego w wizji komputerowej, przetwarzaniu języka naturalnego i innych dziedzinach. Wreszcie część IV omawia kwestie etyczne dotyczące uczenia maszynowego, w tym kwestie związane z prywatnością, stronniczością i sprawiedliwością.

מטרתו העיקרית של הספר היא לתת סקירה מקיפה של מושגי היסוד ושיטות למידת מכונה ולהדגיש את הקשרים ביניהם. היא מכסה את היסודות המתמטיים של למידת מכונה, כולל אלגברה לינארית, תורת ההסתברות, וחדו "א, ומסבירה איך מושגים אלה יכולים להיות מיושמים לבעיות בעולם האמיתי. הספר דן גם באתגרים של עבודה עם מערכות מידע גדולות, טיפול בנתונים חסרים, והתייחסות לאימון מחדש וחוסר הכשרה. בנוסף, היא עוסקת בהשלכות האתיות של שימוש בלמידת מכונה בתחומים שונים כגון בריאות, מימון וחינוך. הספר מחולק לארבעה חלקים: חלק I מכיל הקדמה ללימוד מכונה, כולל ההיסטוריה של התחום, מצב האמנות, ומושגי מפתח ושיטות בשימוש בפועל. חלק II מתעמק ביסודות המתמטיים של למידת מכונה, ומכסה נושאים כגון רגרסיה לינארית, ניתוח רכיבים עיקריים ורשתות עצביות. חלק III בוחן יישומים מעשיים של למידת מכונה בראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית ותחומים אחרים. לבסוף, חלק 4 דן בשיקולים אתיים של למידת מכונה, כולל סוגיות הקשורות לפרטיות, הטיה והון עצמי.''

Kitabın temel amacı, makine öğreniminin temel kavram ve yöntemlerine kapsamlı bir genel bakış sunmak ve aralarındaki bağlantıları vurgulamaktır. Lineer cebir, olasılık teorisi ve kalkülüs dahil olmak üzere makine öğreniminin matematiksel temellerini kapsar ve bu kavramların gerçek dünya problemlerine nasıl uygulanabileceğini açıklar. Kitap ayrıca büyük veri kümeleriyle çalışmanın, eksik verileri işlemenin ve yeniden eğitim ve yetersiz eğitimi ele almanın zorluklarını tartışıyor. Ayrıca, makine öğreniminin sağlık, finans ve eğitim gibi çeşitli alanlarda kullanılmasının etik etkilerini ele almaktadır. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, alanın tarihi, sanatın durumu ve pratikte kullanılan temel kavramlar ve yöntemler dahil olmak üzere makine öğrenimine bir giriş içerir. Bölüm II, lineer regresyon, temel bileşen analizi ve sinir ağları gibi konuları kapsayan makine öğreniminin matematiksel temellerini inceler. Bölüm III, makine öğreniminin bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve diğer alanlardaki pratik uygulamalarını inceler. Son olarak, Bölüm IV, gizlilik, önyargı ve eşitlik ile ilgili konular da dahil olmak üzere makine öğreniminin etik hususlarını tartışmaktadır.

الغرض الرئيسي من الكتاب هو تقديم لمحة عامة شاملة عن المفاهيم والأساليب الأساسية للتعلم الآلي والتأكيد على الروابط بينها. تغطي الأسس الرياضية للتعلم الآلي، بما في ذلك الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات وحساب التفاضل والتكامل، وتشرح كيف يمكن تطبيق هذه المفاهيم على مشاكل العالم الحقيقي. يناقش الكتاب أيضًا تحديات العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة، والتعامل مع البيانات المفقودة، ومعالجة إعادة التدريب وقلة التدريب. بالإضافة إلى ذلك، يعالج الآثار الأخلاقية لاستخدام التعلم الآلي في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتمويل والتعليم. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: يحتوي الجزء الأول على مقدمة للتعلم الآلي، بما في ذلك تاريخ المجال، وأحدث الفن، والمفاهيم والأساليب الرئيسية المستخدمة في الممارسة. يتعمق الجزء الثاني في الأسس الرياضية للتعلم الآلي، حيث يغطي موضوعات مثل الانحدار الخطي وتحليل المكونات الرئيسية والشبكات العصبية. يدرس الجزء الثالث التطبيقات العملية للتعلم الآلي في رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ومجالات أخرى. أخيرًا، يناقش الجزء الرابع الاعتبارات الأخلاقية للتعلم الآلي، بما في ذلك القضايا المتعلقة بالخصوصية والتحيز والإنصاف.

이 책의 주요 목적은 기계 학습의 기본 개념과 방법에 대한 포괄적 인 개요를 제공하고 그들 사이의 연결을 강조하는 것입니다. 그녀는 선형 대수, 확률 이론 및 미적분학을 포함한 기계 학습의 수학적 기초를 다루며 이러한 개념이 실제 문제에 어떻게 적용될 수 있는지 설명합니다. 이 책은 또한 대규모 데이터 세트로 작업하고 누락 된 데이터를 처리하며 재교육 및 교육 부족을 해결하는 문제에 대해서도 설명합니다. 또한 의료, 금융 및 교육과 같은 다양한 분야에서 기계 학습을 사용할 때의 윤리적 영향을 다룹니다. 이 책은 네 부분으로 나뉩니다. 파트 I에는 현장의 역사, 최신 상태, 실제로 사용되는 주요 개념과 방법을 포함하여 기계 학습에 대한 소개가 포함되어 있습니다. 파트 II는 선형 회귀, 주요 구성 요소 분석 및 신경망과 같은 주제를 다루는 기계 학습의 수학적 기초를 탐구합니다. 파트 III은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 기타 분야에서 머신 러닝의 실제 응용 프로그램을 검토합니 마지막으로, 파트 IV는 개인 정보 보호, 편견 및 형평성과 관련된 문제를 포함하여 머신 러닝의 윤리적 고려 사항에 대해 논의

本書の主な目的は、機械学習の基本的な概念と方法の包括的な概要を示し、それらの間の接続を強調することです。線形代数学、確率論、微分などの機械学習の数学的基礎をカバーし、これらの概念が現実の問題にどのように応用できるかを説明している。また、大きなデータセットを扱うこと、欠落しているデータを扱うこと、再訓練や訓練を受けることに取り組むことの課題についても解説しています。さらに、医療、金融、教育などのさまざまな分野で機械学習を使用することの倫理的な意味合いに取り組んでいます。この本は4つの部分に分かれています。パートIには、フィールドの歴史、最先端の技術、実際に使用されるキーコンセプトや方法など、機械学習の紹介が含まれています。パートIIは機械学習の数学的基礎を掘り下げ、線形回帰、主成分分析、ニューラルネットワークなどのトピックをカバーします。パートIIIは、コンピュータビジョン、自然言語処理、およびその他の分野における機械学習の実用的な応用を検討しています。最後に、パートIVでは、プライバシー、バイアス、エクイティに関する問題を含む機械学習の倫理的な考慮事項について議論します。

本書的主要目的是全面概述機器學習的基本概念和方法，並強調兩者之間的聯系。它涵蓋了機器學習的數學基礎，包括線性代數，概率論和微積分，並解釋了如何將這些概念應用於現實世界的問題。該書還討論了處理大型數據集，處理丟失的數據以及解決再培訓和學習不足的問題。此外，它還研究了在醫療保健，金融和教育等各個領域使用機器學習的倫理影響。該書分為四個部分：第一部分包含機器學習的介紹，包括該領域的歷史，技術的現狀以及實踐中使用的關鍵概念和技術。第二部分深入研究了機器學習的數學基礎，涵蓋了線性回歸，主成分分析和神經網絡等主題。第三部分探討了機器學習在計算機視覺，自然語言處理和其他領域的實際應用。最後，第四部分討論了機器學習的倫理因素，包括與隱私，偏見和公平有關的問題。