
BOOKS - Machine Learning: A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn: Mastering...

Machine Learning: A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn: Mastering Machine Learning With Python
Author: Hayden Van Der Post
Year: December 2, 2023
Format: PDF
File size: PDF 58 MB
Language: English

Year: December 2, 2023
Format: PDF
File size: PDF 58 MB
Language: English

The book "Machine Learning: A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn" is a comprehensive resource for anyone looking to master the cutting-edge tools reshaping the landscape of data science and artificial intelligence. Whether you're a student, data science professional, or tech enthusiast, this guide provides a structured learning path to help you conquer the complex world of machine learning. With a focus on Python, this book offers a tailored approach to make machine learning more accessible and practical. The book is divided into 10 chapters, each with 5 subpoints that build a complete understanding of the chapter's focus. Each chapter begins with an introduction and summary of key takeaways, making the complex subject matter more accessible. The hands-on exercises reinforce theoretical knowledge and provide practical skills necessary for applying machine learning models. Additionally, expert insights from industry professionals ensure that the knowledge you acquire is not just theoretical but also applicable and informed by real-world experience. The book covers three dominant machine learning libraries: PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn, providing a comprehensive overview of their power and capabilities. You'll learn how to leverage these libraries to solve actual problems and enhance the capabilities of your projects or business. The book also anticipates future needs and challenges in the ever-evolving field of machine learning, keeping you ahead of the curve. The author emphasizes the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for survival in a warring state.
Книга «Машинное обучение: руководство по PyTorch, TensorFlow и Scikit-arn» является всеобъемлющим ресурсом для всех, кто хочет освоить передовые инструменты, изменяющие ландшафт науки о данных и искусственного интеллекта. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, специалистом по Data Science или энтузиастом технологий, это руководство предоставляет структурированный путь обучения, который поможет вам победить сложный мир машинного обучения. С акцентом на Python, эта книга предлагает индивидуальный подход, чтобы сделать машинное обучение более доступным и практичным. Книга разделена на 10 глав, каждая из которых имеет 5 подпунктов, которые выстраивают полное понимание направленности главы. Каждая глава начинается с введения и краткого изложения ключевых выводов, что делает сложную тему более доступной. Практические занятия укрепляют теоретические знания и дают практические навыки, необходимые для применения моделей машинного обучения. Кроме того, экспертные знания от профессионалов отрасли гарантируют, что приобретенные вами знания являются не только теоретическими, но и применимыми и основаны на реальном опыте. Книга охватывает три доминирующие библиотеки машинного обучения: PyTorch, TensorFlow и Scikit-arn, предоставляя всесторонний обзор их мощности и возможностей. Вы узнаете, как использовать эти библиотеки для решения актуальных проблем и расширения возможностей ваших проектов или бизнеса. Книга также предвосхищает будущие потребности и проблемы в постоянно развивающейся области машинного обучения, поддерживая вас на опережение. Автор подчеркивает важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания в воюющем государстве.
livre « Machine arning : Guide sur PyTorch, TensorFlow et Scikit-arn » est une ressource complète pour tous ceux qui veulent apprendre des outils de pointe qui changent le paysage de la science des données et de l'intelligence artificielle. Que vous soyez un étudiant, un spécialiste des sciences des données ou un passionné de technologie, ce guide fournit un parcours d'apprentissage structuré qui vous aidera à vaincre le monde complexe de l'apprentissage automatique. Mettant l'accent sur Python, ce livre propose une approche personnalisée pour rendre l'apprentissage automatique plus accessible et pratique. livre est divisé en 10 chapitres, chacun ayant 5 sous-alinéas qui construisent une compréhension complète de l'orientation du chapitre. Chaque chapitre commence par une introduction et un résumé des principales conclusions, ce qui rend le sujet complexe plus accessible. s exercices pratiques renforcent les connaissances théoriques et fournissent les compétences pratiques nécessaires à l'application des modèles d'apprentissage automatique. En outre, l'expertise des professionnels de l'industrie garantit que les connaissances que vous avez acquises sont non seulement théoriques, mais aussi applicables et basées sur une expérience réelle. livre couvre les trois principales bibliothèques d'apprentissage automatique : PyTorch, TensorFlow et Scikit-arn, offrant un aperçu complet de leur puissance et de leurs capacités. Vous apprendrez comment utiliser ces bibliothèques pour résoudre les problèmes actuels et améliorer les capacités de vos projets ou entreprises. livre anticipe également les besoins et les défis futurs dans le domaine en constante évolution de l'apprentissage automatique, vous aidant à prendre de l'avance. L'auteur souligne l'importance d'élaborer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement de la connaissance moderne comme base de la survie dans un État en guerre.
libro "Machine arning: Manual de PyTorch, TensorFlow y Scikit-arn'es un recurso integral para cualquiera que quiera dominar las herramientas avanzadas que alteran el panorama de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Ya sea que seas un estudiante, un especialista en Ciencia de Datos o un entusiasta de la tecnología, esta guía proporciona un camino de aprendizaje estructurado que te ayudará a vencer el complejo mundo del aprendizaje automático. Con un enfoque en Python, este libro ofrece un enfoque personalizado para hacer el aprendizaje automático más accesible y práctico. libro está dividido en 10 capítulos, cada uno con 5 subpárrafos que construyen una comprensión completa de la orientación del capítulo. Cada capítulo comienza con una introducción y un resumen de las conclusiones clave, lo que hace que un tema complejo sea más accesible. clases prácticas refuerzan los conocimientos teóricos y proporcionan las habilidades prácticas necesarias para aplicar modelos de aprendizaje automático. Además, la experiencia de los profesionales de la industria garantiza que los conocimientos adquiridos no sólo sean teóricos, sino también aplicables y se basen en experiencias reales. libro cubre las tres bibliotecas dominantes del aprendizaje automático: PyTorch, TensorFlow y Scikit-arn, proporcionando una visión completa de su potencia y capacidades. Aprenderá a utilizar estas bibliotecas para resolver problemas actuales y potenciar sus proyectos o negocios. libro también anticipa las necesidades y desafíos futuros en el campo del aprendizaje automático en constante evolución, lo que lo mantiene por delante. autor destaca la importancia de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia en un Estado en guerra.
O livro «Aprendizagem de máquinas: guia de PyTorch, TensorFlow e Scikit-arn» é um recurso abrangente para todos aqueles que desejam aprender ferramentas avançadas que alteram a paisagem da ciência de dados e inteligência artificial. Independentemente de ser um estudante, um especialista em Data Science ou um entusiasta de tecnologia, este manual fornece um caminho de aprendizado estruturado que o ajudará a derrotar o complexo mundo do aprendizado de máquinas. Com foco em Python, este livro oferece uma abordagem individual para tornar o aprendizado de máquina mais acessível e prático. O livro é dividido em 10 capítulos, cada um deles com 5 subtítulos que estabelecem uma compreensão completa da orientação do capítulo. Cada capítulo começa com a introdução e resumo de conclusões essenciais, tornando o tema complexo mais acessível. As aulas práticas fortalecem o conhecimento teórico e fornecem as habilidades práticas necessárias para a aplicação de modelos de aprendizado de máquina. Além disso, o conhecimento especializado dos profissionais do setor garante que o conhecimento que adquiriu não é apenas teórico, mas também aplicável e baseado em experiências reais. O livro abrange três bibliotecas dominantes de aprendizagem de máquinas: PyTorch, TensorFlow e Scikit-arn, fornecendo uma visão abrangente de sua potência e capacidade. Você vai aprender como usar essas bibliotecas para resolver problemas atuais e ampliar a capacidade de seus projetos ou negócios. O livro também antecipa necessidades futuras e problemas em uma área de aprendizado de máquina em constante evolução, mantendo-o à frente. O autor ressalta a importância de criar um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência num estado em guerra.
Il libro «Apprendimento automatico: manuale di PyTorch, TensorFlow e Scikit-arn» è una risorsa completa per tutti coloro che desiderano imparare strumenti avanzati che cambiano il panorama della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale. Che tu sia uno studente, un esperto di Data Science o un appassionato di tecnologia, questo manuale fornisce un percorso di apprendimento strutturato per sconfiggere il complesso mondo dell'apprendimento automatico. Con un focus su Python, questo libro offre un approccio personalizzato per rendere l'apprendimento automatico più accessibile e pratico. Il libro è suddiviso in 10 capitoli, ciascuno dei quali ha 5 punti che costruiscono una piena comprensione dell'orientamento del capitolo. Ogni capitolo inizia con l'introduzione e il riassunto delle conclusioni chiave, rendendo il tema complesso più accessibile. lezioni pratiche rafforzano le conoscenze teoriche e forniscono le competenze pratiche necessarie per l'applicazione dei modelli di apprendimento automatico. Inoltre, le competenze dei professionisti del settore garantiscono che le conoscenze acquisite non siano solo teoriche, ma anche applicabili e basate su esperienze reali. Il libro comprende tre librerie dominanti di apprendimento automatico: PyTorch, TensorFlow e Scikit-arn, fornendo una panoramica completa della loro potenza e capacità. Scopri come utilizzare queste librerie per risolvere i problemi attuali e aumentare le opportunità dei progetti o delle aziende. Il libro anticipa anche le esigenze e i problemi futuri nell'ambito dell'apprendimento automatico in continua evoluzione, mantenendovi in anticipo. L'autore sottolinea l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna come base di sopravvivenza in uno stato in guerra.
Das Buch Machine arning: Ein itfaden für PyTorch, TensorFlow und Scikit-arn ist eine umfassende Ressource für alle, die fortgeschrittene Werkzeuge beherrschen möchten, die die Landschaft der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz verändern. Ob e ein Student, ein Data Science-Spezialist oder ein Technologie-Enthusiast sind, dieser itfaden bietet einen strukturierten rnpfad, der Ihnen hilft, die komplexe Welt des maschinellen rnens zu überwinden. Mit einem Schwerpunkt auf Python bietet dieses Buch einen maßgeschneiderten Ansatz, um maschinelles rnen zugänglicher und praktischer zu machen. Das Buch ist in 10 Kapitel unterteilt, von denen jedes 5 Unterpunkte hat, die ein vollständiges Verständnis der Ausrichtung des Kapitels aufbauen. Jedes Kapitel beginnt mit einer Einführung und einer Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse, die das komplexe Thema zugänglicher macht. Praktische Übungen stärken das theoretische Wissen und vermitteln die praktischen Fähigkeiten, die für die Anwendung von Machine-arning-Modellen erforderlich sind. Darüber hinaus stellt das Expertenwissen von Branchenexperten sicher, dass das von Ihnen erworbene Wissen nicht nur theoretisch, sondern auch anwendbar ist und auf realen Erfahrungen basiert. Das Buch umfasst drei dominierende Bibliotheken für maschinelles rnen: PyTorch, TensorFlow und Scikit-arn und bietet einen umfassenden Überblick über ihre Kapazitäten und Fähigkeiten. e lernen, wie e diese Bibliotheken nutzen können, um aktuelle Probleme zu lösen und Ihre Projekte oder Ihr Unternehmen zu stärken. Das Buch antizipiert auch zukünftige Bedürfnisse und Herausforderungen im sich ständig weiterentwickelnden Bereich des maschinellen rnens und hält e auf dem Laufenden. Der Autor betont die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben in einem kriegführenden Staat.
''
"Machine arning: A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-arn" (Makine Öğrenimi: PyTorch, TensorFlow ve Scikit-arn'e Bir Kılavuz) kitabı, veri bilimi ve yapay zekanın manzarasını değiştiren gelişmiş araçlara hakim olmak isteyen herkes için kapsamlı bir kaynaktır. İster bir öğrenci, ister bir Veri Bilimi uzmanı veya teknoloji meraklısı olun, bu kılavuz makine öğreniminin karmaşık dünyasını yenmenize yardımcı olacak yapılandırılmış bir öğrenme yolu sunar. Python'a odaklanan bu kitap, makine öğrenimini daha erişilebilir ve pratik hale getirmek için kişiselleştirilmiş bir yaklaşım sunuyor. Kitap, her biri bölümün yönünü tam olarak anlayan 5 alt paragrafa sahip 10 bölüme ayrılmıştır. Her bölüm, temel bulguların bir giriş ve özeti ile başlar ve karmaşık konuyu daha erişilebilir hale getirir. Uygulamalı alıştırmalar teorik bilgileri güçlendirir ve makine öğrenme modellerini uygulamak için gereken pratik becerileri sağlar. Buna ek olarak, endüstri profesyonellerinden gelen uzman bilgisi, edindiğiniz bilginin sadece teorik değil, aynı zamanda uygulanabilir ve gerçek dünya deneyimine dayalı olmasını sağlar. Kitap üç baskın makine öğrenme kütüphanesini kapsar: PyTorch, TensorFlow ve Scikit-arn, güç ve yeteneklerine kapsamlı bir genel bakış sağlar. Acil sorunları çözmek ve projelerinizin veya işinizin yeteneklerini genişletmek için bu kütüphaneleri nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Kitap ayrıca, sürekli gelişen makine öğrenimi alanındaki gelecekteki ihtiyaçları ve zorlukları öngörerek sizi eğrinin önünde tutar. Yazar, savaşan bir devlette hayatta kalmanın temeli olarak modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır.
يعد كتاب "التعلم الآلي: دليل إلى PyTorch و TensorFlow و Scikit-arn'مصدرًا شاملاً لأي شخص يريد إتقان الأدوات المتقدمة التي تغير مشهد علم البيانات والذكاء الاصطناعي. سواء كنت طالبًا أو متخصصًا في علوم البيانات أو متحمسًا للتكنولوجيا، يوفر هذا الدليل مسار تعلم منظم لمساعدتك على التغلب على عالم التعلم الآلي المعقد. مع التركيز على Python، يقدم هذا الكتاب نهجًا مخصصًا لجعل التعلم الآلي أكثر سهولة وعملية. ينقسم الكتاب إلى 10 فصول، يحتوي كل منها على 5 فقرات فرعية تبني فهمًا كاملاً لاتجاه الفصل. يبدأ كل فصل بمقدمة وموجز للنتائج الرئيسية، مما يجعل الموضوع المعقد أكثر سهولة. تعزز التمارين العملية المعرفة النظرية وتوفر المهارات العملية اللازمة لتطبيق نماذج التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك، تضمن المعرفة المتخصصة من المتخصصين في الصناعة أن المعرفة التي تكتسبها ليست نظرية فحسب، بل قابلة للتطبيق أيضًا وتستند إلى خبرة العالم الحقيقي. يغطي الكتاب ثلاث مكتبات مهيمنة للتعلم الآلي: PyTorch و TensorFlow و Scikit-arn، مما يوفر نظرة عامة شاملة على قوتها وقدراتها. ستتعلم كيفية استخدام هذه المكتبات لحل المشكلات الملحة وتوسيع قدرات مشاريعك أو أعمالك. يتوقع الكتاب أيضًا الاحتياجات والتحديات المستقبلية في مجال التعلم الآلي المتطور باستمرار، مما يبقيك في المقدمة. ويشدد المؤلف على أهمية وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس للبقاء في حالة حرب.
