The book "Development of Intelligent Systems: Introduction to Machine Learning" is a comprehensive guide to creating and implementing intelligent systems using machine learning. It covers everything from the basics of machine learning to advanced topics such as deep learning, natural language processing, and computer vision. The author's extensive experience in developing intelligent systems for large-scale software systems has allowed him to provide practical examples and real-world applications throughout the book. The book begins by introducing the concept of machine learning and its importance in modern technology. It explains how machines can learn from data and make decisions without human intervention, making it an essential tool for automation and decision-making in various industries. The author then delves into the different types of machine learning algorithms, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning, and discusses their strengths and weaknesses. The book also covers data preprocessing, feature selection, and model evaluation, which are critical steps in building successful machine learning models. Additionally, the author provides insights into the challenges of implementing machine learning in real-world scenarios, such as dealing with missing data, handling imbalanced datasets, and avoiding overfitting.

Книга «Разработка интеллектуальных систем: введение в машинное обучение» представляет собой всеобъемлющее руководство по созданию и внедрению интеллектуальных систем с использованием машинного обучения. Он охватывает все - от основ машинного обучения до продвинутых тем, таких как глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Большой опыт автора в разработке интеллектуальных систем для крупномасштабных программных комплексов позволил ему на протяжении всей книги приводить практические примеры и реальные приложения. Книга начинается с введения понятия машинного обучения и его значения в современных технологиях. Он объясняет, как машины могут учиться на данных и принимать решения без участия человека, что делает его важным инструментом для автоматизации и принятия решений в различных отраслях. Затем автор углубляется в различные типы алгоритмов машинного обучения, включая контролируемое, неконтролируемое и дополнительное обучение, и обсуждает их сильные и слабые стороны. Книга также охватывает предварительную обработку данных, выбор признаков и оценку моделей, которые являются критическими шагами в построении успешных моделей машинного обучения. Кроме того, автор дает представление о проблемах внедрения машинного обучения в реальных сценариях, таких как работа с отсутствующими данными, обработка несбалансированных наборов данных и избежание переобучения.

livre « Development of Smart Systems : Introduction to Machine arning » est un guide complet pour la création et la mise en œuvre de systèmes intelligents utilisant Machine arning. Il couvre tout, des bases de l'apprentissage automatique aux sujets avancés tels que l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. La grande expérience de l'auteur dans le développement de systèmes intelligents pour des complexes logiciels à grande échelle lui a permis de donner des exemples pratiques et des applications réelles tout au long du livre. livre commence par l'introduction de la notion d'apprentissage automatique et de son importance dans les technologies modernes. Il explique comment les machines peuvent apprendre des données et prendre des décisions sans intervention humaine, ce qui en fait un outil essentiel pour l'automatisation et la prise de décision dans différents secteurs. L'auteur explore ensuite les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage contrôlé, non contrôlé et complémentaire, et discute de leurs forces et faiblesses. livre couvre également le prétraitement des données, la sélection des caractéristiques et l'évaluation des modèles, qui sont des étapes critiques dans la construction de modèles d'apprentissage automatique réussis. En outre, l'auteur donne un aperçu des problèmes de mise en œuvre de l'apprentissage automatique dans des scénarios réels, tels que le traitement des données manquantes, le traitement des ensembles de données déséquilibrés et l'évitement de l'apprentissage.

libro «Desarrollo de sistemas inteligentes: introducción al aprendizaje automático» es una guía completa para la creación e implementación de sistemas inteligentes mediante el aprendizaje automático. Abarca todo, desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta temas avanzados como el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. La amplia experiencia del autor en el desarrollo de sistemas inteligentes para complejos de software a gran escala le permitió dar ejemplos prácticos y aplicaciones reales a lo largo del libro. libro comienza con la introducción del concepto de aprendizaje automático y su significado en la tecnología moderna. Explica cómo las máquinas pueden aprender de los datos y tomar decisiones sin la participación humana, lo que la convierte en una herramienta importante para la automatización y la toma de decisiones en diferentes industrias. A continuación, el autor profundiza en diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje controlado, incontrolado y complementario, y discute sus fortalezas y debilidades. libro también cubre el pre-procesamiento de datos, la selección de características y la evaluación de modelos que son pasos críticos en la construcción de modelos exitosos de aprendizaje automático. Además, el autor da una idea de los problemas de implementación del aprendizaje automático en escenarios reales, como trabajar con datos faltantes, procesar conjuntos de datos desequilibrados y evitar el re-aprendizaje.

O livro «Desenvolvimento de sistemas inteligentes: introdução ao aprendizado de máquinas» é um guia abrangente para a criação e implementação de sistemas inteligentes usando o aprendizado de máquinas. Ele abrange tudo, desde o aprendizado de máquinas até temas avançados, como o aprendizado profundo, o tratamento da linguagem natural e a visão computacional. A grande experiência do autor em desenvolver sistemas inteligentes para complexos de software em grande escala permitiu que ele apresentasse exemplos práticos e aplicações reais ao longo do livro. O livro começa com a introdução do conceito de aprendizado de máquina e sua importância na tecnologia moderna. Ele explica como as máquinas podem aprender com dados e tomar decisões sem a participação humana, tornando-o uma ferramenta importante para a automação e a tomada de decisões em vários setores. Em seguida, o autor se aprofunda em vários tipos de algoritmos de aprendizagem automática, incluindo treinamento controlado, descontrolado e complementar, e discute seus pontos fortes e fracos. O livro também abrange o pré-processamento de dados, a seleção de sinais e a avaliação de modelos que são passos críticos na construção de modelos de aprendizado de máquina bem sucedidos. Além disso, o autor dá uma ideia dos desafios de implementar o aprendizado de máquina em cenários reais, como lidar com dados ausentes, processar conjuntos de dados desequilibrados e evitar reaproveitamento.

Lo sviluppo di sistemi intelligenti: introduzione all'apprendimento automatico è una guida completa per la creazione e l'implementazione di sistemi intelligenti con apprendimento automatico. Esso comprende tutto, dalle basi dell'apprendimento automatico ai temi avanzati, come l'apprendimento profondo, l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione informatica. La grande esperienza dell'autore nello sviluppo di sistemi intelligenti per software su larga scala gli ha permesso di fornire esempi pratici e applicazioni reali durante tutto il libro. Il libro inizia introducendo il concetto di apprendimento automatico e il suo significato nelle tecnologie moderne. Spiega come le macchine possono imparare dai dati e prendere decisioni senza coinvolgere l'uomo, rendendolo uno strumento importante per l'automazione e la presa di decisioni in diversi settori. L'autore approfondisce i vari tipi di algoritmi di apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento controllato, incontrollato e supplementare, e ne discute i punti di forza e di debolezza. Il libro include anche l'elaborazione preliminare dei dati, la selezione dei segni e la valutazione dei modelli che costituiscono un passo critico nella costruzione di modelli di apprendimento automatico di successo. Inoltre, l'autore fornisce una panoramica dei problemi legati all'implementazione dell'apprendimento automatico in scenari reali, come ad esempio l'utilizzo dei dati mancanti, l'elaborazione di set di dati non bilanciati ed evitare la riqualificazione.

Das Buch „Intelligent Systems Development: A Introduction to Machine arning“ (Entwicklung intelligenter Systeme: Eine Einführung in das maschinelle rnen) ist eine umfassende Anleitung zur Erstellung und Implementierung intelligenter Systeme mittels maschinellem rnen. Es deckt alles ab, von den Grundlagen des maschinellen rnens bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Deep arning, natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision. Die große Erfahrung des Autors in der Entwicklung intelligenter Systeme für große Softwaresysteme ermöglichte es ihm, während des gesamten Buches praktische Beispiele und reale Anwendungen zu geben. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept des maschinellen rnens und seiner Bedeutung in der modernen Technologie. Er erklärt, wie Maschinen ohne menschliches Zutun aus Daten lernen und Entscheidungen treffen können, was ihn zu einem wichtigen Werkzeug für die Automatisierung und Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen macht. Der Autor geht dann auf verschiedene Arten von maschinellen rnalgorithmen ein, einschließlich kontrolliertem, unkontrolliertem und ergänzendem rnen, und diskutiert ihre Stärken und Schwächen. Das Buch behandelt auch die Vorverarbeitung von Daten, die Auswahl von Merkmalen und die Bewertung von Modellen, die kritische Schritte beim Aufbau erfolgreicher Machine-arning-Modelle sind. Darüber hinaus gibt der Autor einen Einblick in die Herausforderungen der Einführung von maschinellem rnen in realen Szenarien wie dem Umgang mit fehlenden Daten, dem Umgang mit unausgewogenen Datensätzen und der Vermeidung von Umschulungen.

Rozwój inteligentnych systemów: Wprowadzenie do uczenia maszynowego to kompleksowy przewodnik po budowaniu i wdrażaniu inteligentnych systemów z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Obejmuje wszystko, od podstaw uczenia maszynowego po zaawansowane tematy, takie jak głębokie uczenie się, przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa. Bogate doświadczenie autora w opracowywaniu inteligentnych systemów kompleksów oprogramowania wielkoskalowego pozwoliło mu na podanie praktycznych przykładów i zastosowań w życiu rzeczywistym w całej książce. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia koncepcji uczenia maszynowego i jego znaczenia w nowoczesnej technologii. Wyjaśnia, jak maszyny mogą uczyć się od danych i podejmować decyzje bez udziału ludzi, co czyni je ważnym narzędziem do automatyzacji i podejmowania decyzji w różnych branżach. Następnie autor zagłębia się w różne typy algorytmów uczenia maszynowego, w tym nadzorowane, niezabezpieczone i dodatkowe uczenie się oraz omawia ich mocne i słabe strony. Książka obejmuje również wstępne przetwarzanie danych, selekcję funkcji i ocenę modeli, które są kluczowymi krokami w budowaniu udanych modeli uczenia maszynowego. Ponadto autor zapewnia wgląd w wyzwania związane z wdrażaniem uczenia maszynowego w realnych scenariuszach, takich jak radzenie sobie z brakującymi danymi, obsługa niezrównoważonych zbiorów danych i unikanie przekwalifikowania.

Intelligent Systems Development: A Introduction to Machine arning הוא מדריך מקיף לבניית ויישום מערכות אינטליגנטיות באמצעות למידת מכונה. הוא מכסה הכל החל ביסודות למידת מכונה וכלה בנושאים מתקדמים כגון למידה עמוקה, עיבוד שפה טבעית וראיית מחשב. ניסיונו הרב של הסופר בפיתוח מערכות אינטליגנטיות למתחמי תוכנה בקנה מידה גדול איפשר לו לתת דוגמאות מעשיות ויישומים אמיתיים לאורך כל הספר. הספר מתחיל בהקדמה של המושג למידת מכונה ומשמעותו בטכנולוגיה המודרנית. הוא מסביר כיצד מכונות יכולות ללמוד ממידע ולקבל החלטות ללא קלט אנושי, מה שהופך אותו לכלי חשוב לאוטומציה וקבלת החלטות בתעשיות. לאחר מכן, המחבר מתעמק בסוגים שונים של אלגוריתמים ללימוד מכונה, כולל פיקוח, למידה ללא השגחה ולמידה נוספת, ודן בחוזקות ובחולשות שלהם. הספר עוסק גם בעיבוד נתונים, בחירת מאפיינים והערכת מודלים, שהם צעדים קריטיים בבניית מודלים מוצלחים ללימוד מכונה. בנוסף לכך, המחבר מספק תובנה לאתגרים של יישום למידת מכונה בתרחישים של העולם האמיתי, כמו התמודדות עם נתונים חסרים, טיפול במידע לא מאוזן, והימנעות מאימון מחדש.''

Akıllı stem Geliştirme: Makine Öğrenimine Giriş, makine öğrenimini kullanarak akıllı sistemler oluşturmak ve uygulamak için kapsamlı bir kılavuzdur. Makine öğreniminin temellerinden derin öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü gibi ileri konulara kadar her şeyi kapsar. Yazarın büyük ölçekli yazılım kompleksleri için akıllı sistemler geliştirme konusundaki kapsamlı deneyimi, kitap boyunca pratik örnekler ve gerçek yaşam uygulamaları sunmasına izin verdi. Kitap, makine öğrenimi kavramının ve modern teknolojideki anlamının tanıtılmasıyla başlıyor. Makinelerin verilerden nasıl öğrenebileceğini ve insan girdisi olmadan karar verebileceğini açıklıyor, bu da onu endüstriler arasında otomasyon ve karar verme için önemli bir araç haline getiriyor. Yazar daha sonra denetlenen, denetlenmeyen ve ek öğrenme dahil olmak üzere farklı makine öğrenme algoritmaları türlerini araştırır ve güçlü ve zayıf yönlerini tartışır. Kitap ayrıca, başarılı makine öğrenimi modelleri oluşturmada kritik adımlar olan veri ön işleme, özellik seçimi ve model değerlendirmesini de kapsar. Buna ek olarak, yazar, eksik verilerle uğraşmak, dengesiz veri kümelerini ele almak ve yeniden eğitimden kaçınmak gibi gerçek dünya senaryolarında makine öğrenimini uygulamanın zorlukları hakkında bilgi sağlar.

تطوير الأنظمة الذكية: مقدمة للتعلم الآلي هو دليل شامل لبناء وتنفيذ أنظمة ذكية باستخدام التعلم الآلي. يغطي كل شيء من أساسيات التعلم الآلي إلى الموضوعات المتقدمة مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر. سمحت له خبرة المؤلف الواسعة في تطوير أنظمة ذكية لمجمعات البرمجيات واسعة النطاق بإعطاء أمثلة عملية وتطبيقات واقعية في جميع أنحاء الكتاب. يبدأ الكتاب بإدخال مفهوم التعلم الآلي ومعناه في التكنولوجيا الحديثة. يشرح كيف يمكن للآلات التعلم من البيانات واتخاذ القرارات دون مدخلات بشرية، مما يجعلها أداة مهمة للأتمتة واتخاذ القرار عبر الصناعات. ثم يتعمق المؤلف في أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والإضافي، ويناقش نقاط قوتها وضعفها. يغطي الكتاب أيضًا المعالجة المسبقة للبيانات واختيار الميزات وتقييم النماذج، وهي خطوات حاسمة في بناء نماذج التعلم الآلي الناجحة. بالإضافة إلى ذلك، يقدم المؤلف نظرة ثاقبة على تحديات تنفيذ التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي، مثل التعامل مع البيانات المفقودة، والتعامل مع مجموعات البيانات غير المتوازنة، وتجنب إعادة التدريب.

지능형 시스템 개발: 머신 러닝 소개 기계 학습을 사용하여 지능형 시스템을 구축하고 구현하는 포괄적 인 안내서입니다. 머신 러닝의 기본부터 딥 러닝, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 고급 주제에 이르기까지 모든 것을 다룹니다. 대규모 소프트웨어 단지를위한 지능형 시스템 개발에 대한 저자의 광범위한 경험을 통해 책 전체에 걸쳐 실용적인 예와 실제 응용 프로그램을 제공 할 수있었습 이 책은 머신 러닝의 개념과 현대 기술의 의미를 소개하는 것으로 시작합니다. 그는 기계가 데이터를 통해 배우고 사람의 입력없이 의사 결정을 내릴 수있는 방법을 설명하여 산업 전반에 걸친 자동화 및 의사 결정에 중요한 도구입니다 그런 다음 저자는 감독, 감독되지 않은 추가 학습을 포함하여 다양한 유형의 머신 러닝 알고리즘을 탐구하고 강점과 약점에 대해 설명합니다. 이 책은 또한 성공적인 머신 러닝 모델을 구축하는 데 중요한 단계 인 데이터 사전 처리, 기능 선택 및 모델 평가를 다룹니다. 또한 저자는 누락 된 데이터 처리, 불균형 데이터 세트 처리 및 재 훈련 방지와 같은 실제 시나리오에서 머신 러닝을 구현하는 문제에 대한 통찰력을 제공합니다.

Intelligent Systems Development： Introduction to Machine arningは、機械学習を使用してインテリジェントシステムを構築および実装するための包括的なガイドです。機械学習の基礎からディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョンなどの高度なトピックまでを網羅しています。大規模なソフトウェア複合体のためのインテリジェントシステムの開発における著者の豊富な経験は、彼が本を通して実用的な例と実用的なアプリケーションを与えることを可能にしました。この本は、機械学習の概念と現代技術における意味の導入から始まります。彼は、機械がデータから学習し、人間の入力なしに意思決定を行う方法を説明し、業界全体で自動化と意思決定のための重要なツールになります。次に、監督された、監視されていない、追加の学習を含むさまざまな種類の機械学習アルゴリズムを掘り下げ、その長所と短所について議論します。また、機械学習モデルを構築する上で重要なステップであるデータ前処理、フィーチャー選択、モデル評価についても解説しています。さらに、不足しているデータの処理、バランスの取れていないデータセットの処理、再訓練の回避など、現実のシナリオにおける機械学習の実装の課題についての洞察を提供します。

《智能系統開發：機器學習入門》一書是使用機器學習創建和實施智能系統的全面指南。它涵蓋了從機器學習基礎到高級主題（例如深度學習，自然語言處理和計算機視覺）的所有內容。作者在為大型軟件套件開發智能系統方面的豐富經驗使他在整個書中提供了實例和實際應用。本書首先介紹了機器學習的概念及其在現代技術中的意義。他解釋了機器如何在沒有人類參與的情況下學習數據和做出決策，使其成為不同行業自動化和決策的重要工具。然後，作者深入研究了各種類型的機器學習算法，包括受控，無監督和附加學習，並討論了它們的優缺點。該書還涵蓋了數據預處理，特征選擇和模型評估，這是構建成功的機器學習模型的關鍵步驟。此外，作者還介紹了在現實世界場景中引入機器學習的問題，例如處理丟失的數據，處理不平衡的數據集以及避免重新學習。