Book Description: The book "Machine Learning in Elixir: Learning to Learn with Nx and Axon" is a comprehensive guide to machine learning using the Elixir programming language. The book covers the basics of machine learning, including supervised and unsupervised learning, and provides practical examples of how to implement these concepts using the Nx and Axon frameworks. The book also explores the use of machine learning in real-world applications, such as image recognition and natural language processing. - Long Description: The book "Machine Learning in Elixir: Learning to Learn with Nx and Axon" is a must-read for anyone looking to gain a deep understanding of machine learning and its applications in the field of Artificial Intelligence. The book begins by introducing the concept of machine learning and its importance in today's technology landscape. It then delves into the details of supervised and unsupervised learning, providing readers with a solid foundation in the subject matter. The book covers the basics of machine learning, including linear regression, logistic regression, decision trees, random forests, clustering, and neural networks. Each topic is presented in an easy-to-understand format, with practical examples provided throughout to help readers grasp the concepts.

Книга «Machine arning in Elixir: arning to arn with Nx and Axon» является всеобъемлющим руководством по машинному обучению с использованием языка программирования Elixir. Книга охватывает основы машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, и содержит практические примеры того, как реализовать эти концепции с помощью фреймворков Nx и Axon. Книга также исследует использование машинного обучения в реальных приложениях, таких как распознавание изображений и обработка естественного языка. - Длинное описание: Книга «Машинное обучение в Elixir: обучение обучению с помощью Nx и Axon» является обязательной к прочтению для всех, кто хочет получить глубокое понимание машинного обучения и его приложений в области искусственного интеллекта. Книга начинается с представления концепции машинного обучения и его важности в современном технологическом ландшафте. Затем он углубляется в детали контролируемого и неконтролируемого обучения, предоставляя читателям прочную основу в предмете. Книга охватывает основы машинного обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса, кластеризацию и нейронные сети. Каждая тема представлена в простом для понимания формате, с практическими примерами, приведенными повсюду, чтобы помочь читателям понять концепции.

''