The book Machine Learning is written by two prominent researchers in the field of Artificial Intelligence, Tom Mitchell and Michael I. Jordan. The book provides a comprehensive overview of the field of machine learning, covering both the theoretical foundations and practical applications of the subject. It is divided into four parts: the first part explores the fundamental concepts and algorithms of machine learning, including linear regression logistic regression decision trees and neural networks. The second part delves into more advanced topics such as support vector machines and Bayesian inference. The third part discusses the challenges of applying machine learning to real-world problems, including issues related to data preprocessing and model evaluation. The fourth and final part looks at the future of machine learning and its potential impact on society. Throughout the book, the authors emphasize the importance of understanding the process of technological evolution and developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. They argue that this is essential for the survival of humanity and the unification of people in a world where technology is rapidly changing and becoming increasingly integrated into all aspects of life. The book begins with an introduction to the concept of machine learning, explaining how it differs from traditional computer programming and highlighting its key benefits, such as the ability to automatically extract relevant features from large datasets and adapt to new information.

Книга «Машинное обучение» написана двумя выдающимися исследователями в области искусственного интеллекта, Томом Митчеллом и Майклом И. Джорданом. В книге представлен всесторонний обзор области машинного обучения, охватывающий как теоретические основы, так и практические применения предмета. Она разделена на четыре части: первая часть исследует фундаментальные концепции и алгоритмы машинного обучения, включая деревья решений логистической регрессии линейной регрессии и нейронные сети. Вторая часть углубляется в более продвинутые темы, такие как машины опорных векторов и байесовский вывод. В третьей части обсуждаются проблемы применения машинного обучения к реальным проблемам, включая вопросы, связанные с предварительной обработкой данных и оценкой моделей. В четвертой и заключительной части рассматривается будущее машинного обучения и его потенциальное влияние на общество. На протяжении всей книги авторы подчеркивают важность понимания процесса технологической эволюции и выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания. Они утверждают, что это необходимо для выживания человечества и объединения людей в мире, где технологии быстро меняются и становятся все более интегрированными во все аспекты жизни. Книга начинается с введения в понятие машинного обучения, объясняющего, чем оно отличается от традиционного компьютерного программирования и подчеркивающего его ключевые преимущества, такие как возможность автоматического извлечения соответствующих функций из больших наборов данных и адаптации к новой информации.

livre « Machine arning » a été écrit par deux chercheurs exceptionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tom Mitchell et Michael I. Jordan. livre présente un aperçu complet du domaine de l'apprentissage automatique, couvrant à la fois les bases théoriques et les applications pratiques du sujet. Il est divisé en quatre parties : la première partie explore les concepts fondamentaux et les algorithmes d'apprentissage automatique, y compris les arbres de décision de régression logistique de régression linéaire et les réseaux neuronaux. La deuxième partie s'étend sur des sujets plus avancés tels que les machines vectorielles de référence et la sortie bayésienne. La troisième partie traite des problèmes de l'application de l'apprentissage automatique à des problèmes réels, y compris ceux liés au traitement préalable des données et à l'évaluation des modèles. La quatrième et dernière partie traite de l'avenir de l'apprentissage automatique et de son impact potentiel sur la société. Tout au long du livre, les auteurs soulignent l'importance de comprendre le processus d'évolution technologique et de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Ils affirment que cela est nécessaire à la survie de l'humanité et à l'unification des gens dans un monde où la technologie change rapidement et devient de plus en plus intégrée dans tous les aspects de la vie. livre commence par une introduction à la notion d'apprentissage automatique expliquant en quoi il diffère de la programmation informatique traditionnelle et soulignant ses principaux avantages, tels que la possibilité d'extraire automatiquement les fonctions correspondantes des grands ensembles de données et de s'adapter aux nouvelles informations.

libro «Machine arning» está escrito por dos destacados investigadores en inteligencia artificial, Tom Mitchell y Michael I. Jordan. libro ofrece una amplia visión general del campo del aprendizaje automático, que abarca tanto los fundamentos teóricos como las aplicaciones prácticas del tema. Se divide en cuatro partes: la primera parte explora conceptos fundamentales y algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo árboles de soluciones de regresión logística de regresión lineal y redes neuronales. La segunda parte profundiza en temas más avanzados, como las máquinas vectores de referencia y la inferencia bayesiana. En la tercera parte se examinan los problemas de la aplicación del aprendizaje automático a problemas reales, incluidos los relacionados con el procesamiento previo de datos y la evaluación de modelos. La cuarta y última parte aborda el futuro del aprendizaje automático y su potencial impacto en la sociedad. A lo largo del libro, los autores destacan la importancia de entender el proceso de evolución tecnológica y de generar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Afirman que esto es necesario para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un mundo donde la tecnología cambia rápidamente y se está integrando cada vez más en todos los aspectos de la vida. libro comienza con una introducción al concepto de aprendizaje automático, explicando en qué se diferencia de la programación informática tradicional y destacando sus ventajas clave, como la posibilidad de extraer automáticamente funciones relevantes de grandes conjuntos de datos y adaptarse a la nueva información.

O livro «Aprendizado de máquina» foi escrito por dois notáveis pesquisadores de inteligência artificial, Tom Mitchell e Michael E. Jordan. O livro apresenta uma visão abrangente da área de aprendizagem de máquinas, que abrange tanto os fundamentos teóricos quanto as aplicações práticas da matéria. É dividida em quatro partes: a primeira parte explora conceitos fundamentais e algoritmos de aprendizagem automática, incluindo árvores de soluções de regressão logística de regressão linear e redes neurais. A segunda parte é aprofundada em temas mais avançados, tais como máquinas de suporte vetores e a conclusão baiesa. A terceira parte discute a aplicação do aprendizado de máquinas a problemas reais, incluindo questões relacionadas com o pré-processamento de dados e avaliação de modelos. A quarta e última etapa aborda o futuro do aprendizado de máquinas e seus potenciais efeitos na sociedade. Ao longo do livro, os autores destacam a importância de compreender o processo de evolução tecnológica e de estabelecer um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Eles afirmam que isso é essencial para a sobrevivência da humanidade e a união das pessoas em um mundo onde a tecnologia muda rapidamente e se integra cada vez mais em todos os aspectos da vida. O livro começa com a introdução no conceito de aprendizado de máquina que explica o que é diferente da programação tradicional do computador e enfatiza os seus principais benefícios, como a possibilidade de extração automática de funções relevantes de grandes conjuntos de dados e adaptação a novas informações.

Il libro «Apprendimento automatico» è scritto da due grandi ricercatori di intelligenza artificiale, Tom Mitchell e Michael E. Jordan. Il libro fornisce una panoramica completa del campo dell'apprendimento automatico, che comprende sia le basi teoriche che le applicazioni pratiche della materia. È suddivisa in quattro parti: la prima parte esplora i concetti fondamentali e gli algoritmi di apprendimento automatico, inclusi gli alberi delle soluzioni di regressione logistica lineare e le reti neurali. La seconda parte si approfondisce su temi più avanzati, come le macchine vettori di supporto e la conclusione bayesiana. La terza parte affronta le problematiche relative all'applicazione dell'apprendimento automatico ai problemi reali, tra cui l'elaborazione dei dati e la valutazione dei modelli. La quarta e ultima parte affronta il futuro dell'apprendimento automatico e il suo potenziale impatto sulla società. Durante tutto il libro, gli autori sottolineano l'importanza di comprendere il processo di evoluzione tecnologica e di sviluppare il paradigma personale della percezione del processo di sviluppo della conoscenza moderna. Sostengono che sia necessario per la sopravvivenza dell'umanità e per unire le persone in un mondo in cui la tecnologia cambia rapidamente e diventa sempre più integrata in tutti gli aspetti della vita. Il libro inizia con l'introduzione al concetto di apprendimento automatico, che spiega cosa è diverso dalla programmazione tradizionale per computer e sottolinea i suoi principali vantaggi, come la possibilità di estrarre automaticamente le funzioni appropriate da grandi set di dati e adattarsi alle nuove informazioni.

Das Buch Machine arning wurde von zwei herausragenden Forschern auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz geschrieben, Tom Mitchell und Michael I. Jordan. Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über den Bereich des maschinellen rnens und deckt sowohl die theoretischen Grundlagen als auch die praktischen Anwendungen des Themas ab. Es ist in vier Teile unterteilt: Der erste Teil untersucht grundlegende Konzepte und Algorithmen des maschinellen rnens, einschließlich logistischer Regressionsentscheidungsbäume der linearen Regression und neuronaler Netzwerke. Der zweite Teil vertieft sich in fortgeschrittenere Themen wie Stützvektormaschinen und Bayes'sche Ausgabe. Im dritten Teil werden die Herausforderungen bei der Anwendung von maschinellem rnen auf reale Probleme diskutiert, einschließlich Fragen im Zusammenhang mit der Vorverarbeitung von Daten und der Bewertung von Modellen. Der vierte und letzte Teil befasst sich mit der Zukunft des maschinellen rnens und seinen möglichen Auswirkungen auf die Gesellschaft. Während des gesamten Buches betonen die Autoren, wie wichtig es ist, den Prozess der technologischen Evolution zu verstehen und ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. e argumentieren, dass dies für das Überleben der Menschheit notwendig ist und die Menschen in einer Welt zusammenbringt, in der sich die Technologie schnell verändert und zunehmend in alle Aspekte des bens integriert wird. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept des maschinellen rnens, in der erklärt wird, wie es sich von der traditionellen Computerprogrammierung unterscheidet und seine wichtigsten Vorteile hervorhebt, wie die Möglichkeit, relevante Funktionen automatisch aus großen Datensätzen zu extrahieren und sich an neue Informationen anzupassen.

Machine arning jest napisane przez dwóch wybitnych badaczy sztucznej inteligencji, Tom Mitchell i Michael I. Jordan. Książka zawiera kompleksowy przegląd dziedziny uczenia maszynowego, obejmujący zarówno fundamenty teoretyczne, jak i praktyczne zastosowania przedmiotu. Jest on podzielony na cztery części: pierwsza część bada podstawowe koncepcje i algorytmy uczenia maszynowego, w tym liniowe regresje logistyczne drzewa regresji i sieci neuronowe. Druga część zagłębia się w bardziej zaawansowane tematy, takie jak obsługa maszyn wektorowych i wnioskowanie bayesowskie. W trzeciej części omówiono problemy związane z zastosowaniem uczenia maszynowego do rzeczywistych problemów, w tym kwestie związane z wstępnym przetwarzaniem danych i oceną modeli. Czwarta i ostatnia część poświęcona jest przyszłości uczenia maszynowego i jego potencjalnemu wpływowi na społeczeństwo. W książce autorzy podkreślają znaczenie zrozumienia procesu ewolucji technologicznej i opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Twierdzą, że jest to konieczne dla przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w świecie, w którym technologia szybko się zmienia i staje się bardziej zintegrowana ze wszystkimi aspektami życia. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia do koncepcji uczenia maszynowego, wyjaśniając, jak różni się od tradycyjnego programowania komputerowego i podkreślając jego kluczowe zalety, takie jak możliwość automatycznego wyodrębniania istotnych funkcji z dużych zbiorów danych i dostosowywania się do nowych informacji.

Machine arning נכתב על ידי שני חוקרים בולטים בבינה מלאכותית, טום מיטשל ומייקל ג 'ורדן. הספר מספק סקירה מקיפה של תחום למידת המכונה, המכסה הן יסודות תיאורטיים והן יישומים מעשיים של הנושא. הוא מחולק לארבעה חלקים: החלק הראשון בוחן מושגי למידה בסיסיים של מכונה ואלגוריתמים, כולל עצי רגרסיה לינארית, עצי רגרסיה לוגיסטית ורשתות עצביות. החלק השני מתעמק בנושאים מתקדמים יותר כגון מכונות וקטורי תמיכה והסקה בייסיאנית. החלק השלישי דן בבעיות של למידת מכונה לבעיות אמיתיות, כולל סוגיות הקשורות לעיבוד מראש של נתונים והערכת מודלים. החלק הרביעי והאחרון מסתכל על העתיד של למידת מכונה והשפעתה הפוטנציאלית על החברה. לאורך הספר מדגישים המחברים את החשיבות של הבנת תהליך האבולוציה הטכנולוגית ופיתוח פרדיגמה אישית לתפישת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. הם טוענים שזה הכרחי להישרדות האנושות ולאיחוד של אנשים בעולם שבו הטכנולוגיה משתנה במהירות ומשתלבת יותר בכל היבטי החיים. הספר מתחיל בהקדמה למושג למידת מכונה, ומסביר כיצד הוא שונה מתכנות מחשבים מסורתי ומדגיש את יתרונותיו המרכזיים, כמו היכולת לחלץ באופן אוטומטי פונקציות רלוונטיות ממערכות מידע גדולות ולהתאים את עצמו למידע חדש.''

Makine Öğrenimi, yapay zeka alanında önde gelen iki araştırmacı, Tom Mitchell ve Michael I. Jordan tarafından yazılmıştır. Kitap, hem teorik temelleri hem de konunun pratik uygulamalarını kapsayan makine öğrenimi alanına kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Dört bölüme ayrılmıştır: ilk bölüm, doğrusal regresyon lojistik regresyon karar ağaçları ve sinir ağları dahil olmak üzere temel makine öğrenme kavramlarını ve algoritmalarını araştırmaktadır. İkinci bölüm, destek vektör makineleri ve Bayesian çıkarımı gibi daha ileri konulara girer. Üçüncü bölümde, veri ön işleme ve model değerlendirme ile ilgili konular da dahil olmak üzere, makine öğrenimini gerçek problemlere uygulama sorunları tartışılmaktadır. Dördüncü ve son bölüm, makine öğreniminin geleceğine ve toplum üzerindeki potansiyel etkisine bakar. Kitap boyunca yazarlar, teknolojik evrim sürecini anlamanın ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Bunun, insanlığın hayatta kalması ve teknolojinin hızla değiştiği ve yaşamın her alanına daha fazla entegre olduğu bir dünyada insanların birleşmesi için gerekli olduğunu savunuyorlar. Kitap, geleneksel bilgisayar programlamasından nasıl farklı olduğunu açıklayan ve ilgili işlevleri büyük veri setlerinden otomatik olarak çıkarma ve yeni bilgilere uyum sağlama yeteneği gibi temel avantajlarını vurgulayan makine öğrenimi kavramına bir giriş ile başlar.

التعلم الآلي كتبه باحثان بارزان في الذكاء الاصطناعي، توم ميتشل ومايكل آي جوردان. يقدم الكتاب لمحة عامة شاملة عن مجال التعلم الآلي، ويغطي الأسس النظرية والتطبيقات العملية للموضوع. ينقسم إلى أربعة أجزاء: يستكشف الجزء الأول مفاهيم وخوارزميات التعلم الآلي الأساسية، بما في ذلك أشجار قرار الانحدار اللوجستي الخطي والشبكات العصبية. يتعمق الجزء الثاني في موضوعات أكثر تقدمًا مثل آلات ناقلات الدعم والاستدلال البايزي. يناقش الجزء الثالث مشاكل تطبيق التعلم الآلي على المشكلات الحقيقية، بما في ذلك القضايا المتعلقة بمعالجة البيانات مسبقًا وتقييم النماذج. يبحث الجزء الرابع والأخير في مستقبل التعلم الآلي وتأثيره المحتمل على المجتمع. في جميع أنحاء الكتاب، أكد المؤلفون على أهمية فهم عملية التطور التكنولوجي وتطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة. وهم يجادلون بأن هذا ضروري لبقاء البشرية وتوحيد الناس في عالم تتغير فيه التكنولوجيا بسرعة وتصبح أكثر اندماجًا في جميع جوانب الحياة. يبدأ الكتاب بمقدمة لمفهوم التعلم الآلي، موضحًا كيف يختلف عن برمجة الكمبيوتر التقليدية ويؤكد على مزاياه الرئيسية، مثل القدرة على استخراج الوظائف ذات الصلة تلقائيًا من مجموعات البيانات الكبيرة والتكيف مع المعلومات الجديدة.

머신 러닝은 인공 지능 분야의 저명한 연구원 인 Tom Mitchell과 Michael I. Jordan이 작성했습니다. 이 책은 이론적 기초와 주제의 실제 적용을 모두 다루는 기계 학습 분야에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 첫 번째 부분은 선형 회귀 로지스틱 회귀 의사 결정 트리 및 신경망을 포함한 기본 머신 러닝 개념 및 알고리즘을 탐색합니다. 두 번째 부분은 지원 벡터 기계 및 베이지안 추론과 같은 고급 주제를 탐구합니다. 세 번째 부분은 데이터 사전 처리 및 모델 평가와 관련된 문제를 포함하여 실제 문제에 머신 러닝을 적용하는 문제에 대해 설명합니 네 번째이자 마지막 부분은 머신 러닝의 미래와 사회에 미치는 잠재적 영향을 살펴 봅니다. 이 책 전체에서 저자들은 기술 진화 과정을 이해하고 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인적인 패러다임을 개발하는 것의 중요성을 강조합니다. 그들은 이것이 기술이 빠르게 변화하고 삶의 모든 측면에 더 통합되는 세계에서 인류의 생존과 사람들의 통일에 필요하다고 주장한다. 이 책은 머신 러닝 개념에 대한 소개로 시작하여 기존 컴퓨터 프로그래밍과 어떻게 다른지 설명하고 큰 데이터 세트에서 관련 기능을 자동으로 추출하고 새로운 정보에 적응하는 기능과 같은 주요 장점을 강조합니다.

機械学習は、人工知能の2人の著名な研究者、トム・ミッチェルとマイケル・I・ジョーダンによって書かれています。本書では、理論的基礎と実践的応用の両方を網羅した機械学習の分野の包括的な概要を紹介します。最初の部分は、線形回帰論理回帰決定木やニューラルネットワークを含む基本的な機械学習の概念とアルゴリズムを探求する。第2部では、サポートベクターマシンやベイズ推論など、より高度なトピックを掘り下げます。第3部では、データ前処理やモデル評価に関連する問題を含め、実際の問題に機械学習を適用することの問題について解説します。第4部と最終部では、機械学習の未来とその社会への影響について見ていきます。著者たちは、本書を通じて、技術進化の過程を理解し、現代の知識の発展の技術的プロセスを認識するための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調している。彼らは、技術が急速に変化し、生活のあらゆる面に統合されていく世界において、これが人類の存続と人々の統一のために必要であると主張している。この本は、機械学習の概念の紹介から始まり、従来のコンピュータプログラミングとどのように異なるかを説明し、大きなデータセットから関連する機能を自動的に抽出して新しい情報に適応する機能など、その主な利点を強調しています。

機器學習書由人工智能領域的兩位傑出研究人員Tom Mitchell和Michael I. Jordan撰寫。該書全面概述了機器學習領域，涵蓋了該學科的理論基礎和實際應用。它分為四個部分：第一部分研究機器學習的基本概念和算法，包括線性回歸的邏輯回歸決策樹和神經網絡。第二部分深入研究了更高級的主題，例如基準向量機器和貝葉斯推理。第三部分討論了將機器學習應用於實際問題的問題，包括與數據預處理和模型評估有關的問題。第四部分和最後部分探討了機器學習的未來及其對社會的潛在影響。在整個書中，作者強調了了解技術進化過程和產生對現代知識發展過程感知的個人範式的重要性。他們認為，這是人類生存和人類團結所必需的，在這個世界中，技術正在迅速變化，並日益融入生活的各個方面。該書首先介紹了機器學習的概念，解釋了它與傳統計算機編程的不同之處，並強調了其關鍵優勢，例如能夠從大型數據集中自動提取相關功能並適應新信息。