Book Description: The book "40 Algorithms Every Data Scientist Should Know" is a comprehensive guide that provides an overview of the most important algorithms in machine learning and artificial intelligence. The book covers a wide range of topics, from basic linear regression to more advanced techniques such as neural networks and deep learning. It is designed to help data scientists navigate the complex landscape of AI and ML algorithms and provide them with the tools they need to succeed in their field. The book begins by discussing the importance of understanding the historical context of AI and ML algorithms, highlighting how these technologies have evolved over time and the key milestones that have shaped the industry. It then delves into the fundamentals of machine learning, explaining how algorithms work and how they are used in real-world applications. From there, it covers a variety of algorithms, including decision trees, clustering, and support vector machines, providing examples of how each algorithm can be applied in practice. The book also explores the challenges of working with large datasets and the importance of model selection, highlighting the need for data scientists to understand the strengths and weaknesses of different algorithms and how to choose the right one for the job. Additionally, it touches on the ethical considerations of using AI and ML, such as bias and privacy concerns, and provides guidance on how to address these issues in a responsible manner. Throughout the book, the author emphasizes the need for data scientists to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This involves not only understanding the algorithms themselves but also the broader context of technology evolution and its impact on society.

Книга «40 алгоритмов, которые должен знать каждый специалист по анализу данных» представляет собой всеобъемлющее руководство, в котором представлен обзор наиболее важных алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Книга охватывает широкий круг тем, от базовой линейной регрессии до более продвинутых техник, таких как нейронные сети и глубокое обучение. Он призван помочь специалистам по обработке данных ориентироваться в сложном ландшафте алгоритмов ИИ и ML и предоставить им инструменты, необходимые для успеха в своей области. Книга начинается с обсуждения важности понимания исторического контекста алгоритмов AI и ML, подчеркивая, как эти технологии развивались с течением времени и ключевые вехи, которые сформировали отрасль. Затем он углубляется в основы машинного обучения, объясняя, как работают алгоритмы и как они используются в реальных приложениях. Оттуда он охватывает множество алгоритмов, включая деревья решений, кластеризацию и векторные машины поддержки, предоставляя примеры того, как каждый алгоритм может быть применен на практике. Книга также исследует проблемы работы с большими наборами данных и важность выбора модели, подчеркивая необходимость для специалистов по данным понимать сильные и слабые стороны различных алгоритмов и то, как выбрать подходящий для работы. Кроме того, он затрагивает этические соображения использования ИИ и МЛ, такие как предвзятость и проблемы конфиденциальности, и предоставляет руководство о том, как ответственно решать эти проблемы. На протяжении всей книги автор подчеркивает необходимость для data scientists разработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. Это включает в себя не только понимание самих алгоритмов, но также и более широкий контекст эволюции технологий и ее влияния на общество.

livre « 40 algorithmes que chaque analyste de données doit connaître » est un guide complet qui donne un aperçu des plus importants algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. livre couvre un large éventail de sujets, allant de la régression linéaire de base à des techniques plus avancées telles que les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. Il vise à aider les professionnels du traitement des données à naviguer dans le paysage complexe des algorithmes d'IA et de ML et à leur fournir les outils dont ils ont besoin pour réussir dans leur domaine. livre commence par une discussion sur l'importance de comprendre le contexte historique des algorithmes AI et ML, soulignant comment ces technologies ont évolué au fil du temps et les étapes clés qui ont façonné l'industrie. Il se penche ensuite sur les bases de l'apprentissage automatique, expliquant comment fonctionnent les algorithmes et comment ils sont utilisés dans les applications réelles. De là, il couvre de nombreux algorithmes, y compris des arbres de décision, des machines de clustering et des machines de support vectoriel, fournissant des exemples de la façon dont chaque algorithme peut être mis en pratique. livre explore également les défis de travailler avec de grands ensembles de données et l'importance de choisir un modèle, soulignant la nécessité pour les professionnels des données de comprendre les forces et les faiblesses des différents algorithmes et la façon de choisir celui qui convient. De plus, il traite des considérations éthiques liées à l'utilisation de l'IA et de la LM, comme les préjugés et les préoccupations en matière de protection de la vie privée, et fournit des conseils sur la façon de traiter ces questions de façon responsable. Tout au long du livre, l'auteur souligne la nécessité pour les scientifiques de données de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Cela inclut non seulement la compréhension des algorithmes eux-mêmes, mais aussi le contexte plus large de l'évolution de la technologie et de son impact sur la société.

libro «40 algoritmos que cada especialista en análisis de datos debe conocer» es una guía integral que ofrece una visión general de los algoritmos más importantes del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. libro abarca una amplia gama de temas, desde la regresión lineal básica hasta técnicas más avanzadas como las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Está diseñado para ayudar a los profesionales de procesamiento de datos a navegar por el complejo panorama de los algoritmos IA y ML y proporcionarles las herramientas necesarias para tener éxito en su campo. libro comienza discutiendo la importancia de entender el contexto histórico de los algoritmos AI y ML, destacando cómo estas tecnologías han evolucionado a lo largo del tiempo y los hitos clave que han dado forma a la industria. Luego se profundiza en los fundamentos del aprendizaje automático, explicando cómo funcionan los algoritmos y cómo se utilizan en aplicaciones reales. A partir de ahí abarca muchos algoritmos, incluyendo árboles de decisión, clustering y máquinas de soporte vectorial, proporcionando ejemplos de cómo cada algoritmo se puede poner en práctica. libro también explora los desafíos de trabajar con grandes conjuntos de datos y la importancia de elegir un modelo, destacando la necesidad de que los especialistas en datos comprendan las fortalezas y debilidades de los diferentes algoritmos y cómo elegir el adecuado para trabajar. Además, aborda consideraciones éticas sobre el uso de IA y ML, como el sesgo y los problemas de privacidad, y proporciona orientación sobre cómo abordar estos problemas de manera responsable. A lo largo del libro, el autor subraya la necesidad de que los científicos de datos desarrollen un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Esto incluye no sólo la comprensión de los algoritmos en sí, sino también el contexto más amplio de la evolución de la tecnología y su impacto en la sociedad.

Il libro «40 algoritmi che ogni analista di dati deve conoscere» è una guida completa che fornisce una panoramica degli algoritmi più importanti di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Il libro comprende una vasta gamma di temi, dalla regressione lineare di base alle tecniche più avanzate, come le reti neurali e l'apprendimento approfondito. È progettato per aiutare gli esperti di elaborazione dei dati a navigare nel complesso panorama degli algoritmi IA e ML e fornire loro gli strumenti necessari per avere successo nel proprio campo. Il libro inizia con una discussione sull'importanza di comprendere il contesto storico degli algoritmi AI e ML, sottolineando come queste tecnologie si sono evolute nel tempo e le fasi cardine che hanno formato il settore. Poi si approfondisce nelle basi dell'apprendimento automatico, spiegando come funzionano gli algoritmi e come vengono utilizzati nelle applicazioni reali. Da lì copre molti algoritmi, tra cui alberi di soluzioni, clustering e vettori macchine di supporto, fornendo esempi di come ogni algoritmo può essere applicato in pratica. Il libro esplora anche i problemi dei dataset di grandi dimensioni e l'importanza della scelta del modello, sottolineando la necessità per gli esperti di dati di comprendere i punti di forza e i punti deboli di diversi algoritmi e come scegliere il modello adatto. Inoltre, coinvolge considerazioni etiche sull'uso di IA e ML, come pregiudizi e problemi di privacy, e fornisce una guida su come affrontare questi problemi in modo responsabile. Durante tutto il libro, l'autore sottolinea la necessità per data scientists di sviluppare un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Ciò include non solo la comprensione degli algoritmi stessi, ma anche un contesto più ampio dell'evoluzione della tecnologia e del suo impatto sulla società.

Das Buch „40 Algorithmen, die jeder Datenwissenschaftler kennen sollte“ ist ein umfassendes Handbuch, das einen Überblick über die wichtigsten Algorithmen für maschinelles rnen und künstliche Intelligenz gibt. Das Buch deckt eine breite Palette von Themen ab, von grundlegender linearer Regression bis hin zu fortgeschritteneren Techniken wie neuronalen Netzen und Deep arning. Es soll Datenspezialisten helfen, durch die komplexe Landschaft von KI und ML-Algorithmen zu navigieren und ihnen die Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, um in ihrem Bereich erfolgreich zu sein. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über die Bedeutung des Verständnisses des historischen Kontexts von AI und ML-Algorithmen und betont, wie sich diese Technologien im Laufe der Zeit entwickelt haben und welche wichtigen Meilensteine die Branche geprägt haben. Anschließend geht er tiefer in die Grundlagen des maschinellen rnens ein und erklärt, wie Algorithmen funktionieren und wie sie in realen Anwendungen eingesetzt werden. Von dort aus deckt es eine Vielzahl von Algorithmen ab, darunter Entscheidungsbäume, Clustering und Vektorunterstützungsmaschinen, und liefert Beispiele dafür, wie jeder Algorithmus in der Praxis angewendet werden kann. Das Buch untersucht auch die Herausforderungen des Umgangs mit großen Datensätzen und die Bedeutung der Modellauswahl und betont die Notwendigkeit für Datenspezialisten, die Stärken und Schwächen verschiedener Algorithmen zu verstehen und die richtige Wahl für den Job zu treffen. Darüber hinaus werden ethische Überlegungen zur Verwendung von KI und ML wie Voreingenommenheit und Datenschutzbedenken angesprochen und itlinien für einen verantwortungsvollen Umgang mit diesen Problemen bereitgestellt. Während des gesamten Buches betont der Autor die Notwendigkeit für Datenwissenschaftler, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Dazu gehört nicht nur das Verständnis der Algorithmen selbst, sondern auch der breitere Kontext der Technologieentwicklung und ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft.

''

"Her Veri Bilimcisinin Bilmesi Gereken 40 Algoritma" kitabı, en önemli makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarına genel bir bakış sağlayan kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, temel doğrusal regresyondan sinir ağları ve derin öğrenme gibi daha gelişmiş tekniklere kadar çok çeşitli konuları kapsamaktadır. Veri bilimcilerinin AI ve ML algoritmalarının karmaşık manzarasında gezinmelerine ve kendi alanlarında başarılı olmak için ihtiyaç duydukları araçları sağlamalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Kitap, AI ve ML algoritmalarının tarihsel bağlamını anlamanın önemini tartışarak, bu teknolojilerin zaman içinde nasıl geliştiğini ve endüstriyi şekillendiren önemli kilometre taşlarını vurgulayarak başlıyor. Daha sonra, algoritmaların nasıl çalıştığını ve gerçek dünya uygulamalarında nasıl kullanıldığını açıklayan makine öğreniminin temellerini araştırıyor. Buradan, karar ağaçları, kümeleme ve vektör destek makineleri de dahil olmak üzere birçok algoritmayı kapsar ve her algoritmanın pratikte nasıl uygulanabileceğine dair örnekler sunar. Kitap aynı zamanda büyük veri kümeleriyle çalışmanın zorluklarını ve model seçiminin önemini araştırıyor, veri bilimcilerinin farklı algoritmaların güçlü ve zayıf yönlerini anlamaları ve iş için doğru olanı nasıl seçmeleri gerektiğini vurguluyor. Ek olarak, önyargı ve gizlilik endişeleri gibi AI ve ML kullanımının etik hususlarını ele alır ve bu endişelerin sorumlu bir şekilde nasıl ele alınacağı konusunda rehberlik eder. Kitap boyunca yazar, veri bilimcilerinin modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmeleri gerektiğini vurgulamaktadır. Bu sadece algoritmaları anlamayı değil, aynı zamanda teknolojinin evriminin ve toplum üzerindeki etkisinin daha geniş bağlamını da içerir.

كتاب «40 خوارزمية يجب أن يعرفها كل عالم بيانات» هو دليل شامل يقدم نظرة عامة على أهم خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يغطي الكتاب مجموعة واسعة من الموضوعات، من الانحدار الخطي الأساسي إلى التقنيات الأكثر تقدمًا مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق. ويهدف إلى مساعدة علماء البيانات على التنقل في المشهد المعقد لخوارزميات الذكاء الاصطناعي و ML وتزويدهم بالأدوات التي يحتاجونها للنجاح في مجالهم. يبدأ الكتاب بمناقشة أهمية فهم السياق التاريخي لخوارزميات الذكاء الاصطناعي و ML، وتسليط الضوء على كيفية تطور هذه التقنيات بمرور الوقت والمعالم الرئيسية التي شكلت الصناعة. ثم يتعمق في أساسيات التعلم الآلي، موضحًا كيفية عمل الخوارزميات وكيفية استخدامها في تطبيقات العالم الحقيقي. من هناك، يغطي العديد من الخوارزميات، بما في ذلك أشجار القرار، والتجمع، وآلات دعم المتجهات، مما يوفر أمثلة على كيفية تطبيق كل خوارزمية في الممارسة العملية. يستكشف الكتاب أيضًا تحديات العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة وأهمية اختيار النموذج، مما يسلط الضوء على حاجة علماء البيانات لفهم نقاط القوة والضعف في الخوارزميات المختلفة وكيفية اختيار الخوارزمية المناسبة للوظيفة. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يتناول الاعتبارات الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي و ML، مثل التحيز وشواغل الخصوصية، ويوفر إرشادات حول كيفية معالجة هذه الشواغل بمسؤولية. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد المؤلف على الحاجة إلى علماء البيانات لتطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. وهذا لا يشمل فقط فهم الخوارزميات نفسها، ولكن أيضًا السياق الأوسع لتطور التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع.

「每個數據分析人員需要知道的40種算法」書是一本全面的指南，概述了最重要的機器學習和人工智能算法。該書涵蓋了從基本線性回歸到更高級技術（例如神經網絡和深度學習）的廣泛主題。它旨在幫助數據處理專業人員導航AI和ML算法的復雜格局，並為他們提供在該領域取得成功所需的工具。該書首先討論了了解AI和ML算法的歷史背景的重要性，強調了這些技術如何隨著時間的推移以及塑造該行業的關鍵裏程碑而發展。然後，他深入研究機器學習的基礎，解釋算法是如何工作的，以及它們如何在現實世界中的應用中使用。從那裏開始，它涵蓋了許多算法，包括決策樹，聚類和支持向量機，提供了如何在實踐中應用每種算法的示例。該書還探討了處理大型數據集的挑戰以及選擇模型的重要性，強調了數據專業人員需要了解各種算法的優缺點以及如何選擇適合工作的方法。此外，它還涉及使用AI和ML的道德考慮，例如偏見和隱私問題，並為如何負責任地解決這些問題提供了指導。在整個書中，作者強調數據科學家需要開發個人範例，以感知現代知識發展的過程過程。這不僅包括了解算法本身，還包括技術演變及其對社會的影響的更廣泛背景。