Book Description: In this book, we explore the concept of data mining and its applications in the field of machine learning. We will focus on the use of Python programming language to develop efficient and explainable algorithms that can be used in various industries such as finance, healthcare, marketing, and more. The book covers topics such as data preprocessing, feature selection, model selection, and model evaluation, as well as the importance of ModelOps in the development and deployment of these models. Additionally, we will discuss the risks associated with data mining and how to manage them effectively. The book is divided into four parts: Part I: Introduction to Data Mining, Part II: Data Preparation, Part III: Model Development, and Part IV: Model Deployment. Each part builds upon the previous one, providing a comprehensive understanding of the process of data mining and its applications.

В этой книге мы исследуем концепцию интеллектуального анализа данных и ее применения в области машинного обучения. Мы сосредоточимся на использовании языка программирования Python для разработки эффективных и объяснимых алгоритмов, которые можно использовать в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение, маркетинг и многое другое. Книга охватывает такие темы, как предварительная обработка данных, выбор функций, выбор модели и оценка модели, а также важность ModelOps в разработке и развертывании этих моделей. Кроме того, мы обсудим риски, связанные с интеллектуальным анализом данных, и способы их эффективного управления. Книга разделена на четыре части: Часть I: Введение в интеллектуальный анализ данных, Часть II: Подготовка данных, Часть III: Разработка модели и Часть IV: Развертывание модели. Каждая часть основывается на предыдущей, обеспечивая всестороннее понимание процесса интеллектуального анализа данных и его приложений.

Dans ce livre, nous explorons le concept d'exploration de données et ses applications dans le domaine de l'apprentissage automatique. Nous nous concentrerons sur l'utilisation du langage de programmation Python pour développer des algorithmes efficaces et compréhensibles qui peuvent être utilisés dans différents secteurs tels que la finance, les soins de santé, le marketing et bien plus encore. livre aborde des sujets tels que le prétraitement des données, le choix des fonctions, le choix du modèle et l'évaluation du modèle, ainsi que l'importance de ModelOps dans le développement et le déploiement de ces modèles. En outre, nous discuterons des risques liés à l'exploration de données et des moyens de les gérer efficacement. livre est divisé en quatre parties : Partie I : Introduction à l'exploration de données, Partie II : Préparation de données, Partie III : Développement de modèles et Partie IV : Déploiement de modèles. Chaque pièce est basée sur la précédente, offrant une compréhension complète du processus d'exploration de données et de ses applications.

En este libro exploramos el concepto de minería de datos y sus aplicaciones en el campo del aprendizaje automático. Nos centraremos en el uso del lenguaje de programación Python para desarrollar algoritmos eficaces y explicables que se pueden utilizar en una variedad de industrias como finanzas, salud, marketing y más. libro abarca temas como el pre-procesamiento de datos, la selección de funciones, la selección de modelos y la evaluación del modelo, así como la importancia de ModelOps en el desarrollo e implementación de estos modelos. Además, discutiremos los riesgos asociados con la minería de datos y cómo gestionarlos de manera eficiente. libro se divide en cuatro partes: Parte I: Introducción a la minería de datos, Parte II: Preparación de datos, Parte III: Desarrollo del modelo y Parte IV: Implementación del modelo. Cada parte se basa en la anterior, proporcionando una comprensión integral del proceso de minería de datos y sus aplicaciones.

In questo libro esploriamo il concetto di analisi intelligente dei dati e la sua applicazione nel campo dell'apprendimento automatico. Ci concentreremo sull'utilizzo del linguaggio di programmazione Python per sviluppare algoritmi efficaci e spiegabili che possono essere utilizzati in diversi settori come finanza, assistenza sanitaria, marketing e altro ancora. Il libro comprende argomenti quali la pre-elaborazione dei dati, la scelta delle funzioni, la selezione del modello e la valutazione del modello, nonché l'importanza della ricerca nello sviluppo e nell'implementazione di questi modelli. Inoltre, discuteremo i rischi associati all'analisi intelligente dei dati e le modalità di gestione efficiente. Il libro è suddiviso in quattro parti: Parte I: Introduzione all'analisi intelligente dei dati, Parte II: Elaborazione dei dati, Parte III: Sviluppo del modello e Parte IV: Distribuzione del modello. Ciascuna parte si basa su quella precedente, fornendo un'ampia comprensione del processo di analisi intelligente dei dati e delle relative applicazioni.

In diesem Buch untersuchen wir das Konzept des Data Mining und seine Anwendungen im Bereich des maschinellen rnens. Wir werden uns auf die Verwendung der Programmiersprache Python konzentrieren, um effektive und erklärbare Algorithmen zu entwickeln, die in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing und mehr verwendet werden können. Das Buch behandelt Themen wie Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl, Modellauswahl und Modellbewertung sowie die Bedeutung von ModelOps bei der Entwicklung und Bereitstellung dieser Modelle. Darüber hinaus werden wir die Risiken im Zusammenhang mit intelligenter Datenanalyse und deren effektives Management diskutieren. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil I: Einführung in Data Mining, Teil II: Datenaufbereitung, Teil III: Modellentwicklung und Teil IV: Modelleinsatz. Jeder Teil baut auf dem vorherigen auf und bietet ein umfassendes Verständnis des Data Mining-Prozesses und seiner Anwendungen.

בספר זה, אנו חוקרים את המושג של כריית נתונים ויישומו ללמידת מכונה. נתמקד בשימוש בשפת התכנות פייתון כדי לפתח אלגוריתמים יעילים ומוסברים שניתן להשתמש בהם בתעשיות כמו פיננסים, בריאות, שיווק ועוד. הספר עוסק בנושאים כגון עיבוד נתונים, בחירת תכונה, בחירת מודלים והערכת מודלים, וחשיבותם של Operations בפיתוח ופריסה של מודלים אלה. בנוסף, נדון בסיכונים הקשורים לכריית נתונים וכיצד לנהל אותה ביעילות. הספר מחולק לארבעה חלקים: Part I: Introduction to Data Mining, Part II: Model Development, and Part IV: Model Pression. כל חלק בונה על החלק הקודם, ומספק הבנה מקיפה של תהליך כריית המידע ויישומיו.''

Bu kitapta, veri madenciliği kavramını ve makine öğrenimine uygulanmasını inceliyoruz. Finans, sağlık, pazarlama ve daha fazlası gibi sektörlerde kullanılabilecek verimli ve açıklanabilir algoritmalar geliştirmek için Python programlama dilini kullanmaya odaklanacağız. Kitap, veri ön işleme, özellik seçimi, model seçimi ve model değerlendirmesi ve ModelOps'un bu modellerin geliştirilmesi ve dağıtımındaki önemi gibi konuları kapsamaktadır. Ayrıca, veri madenciliği ile ilgili riskleri ve nasıl etkili bir şekilde yönetileceğini tartışacağız. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I: Veri Madenciliğine Giriş, Bölüm II: Veri Hazırlama, Bölüm III: Model Geliştirme ve Bölüm IV: Model Dağıtımı. Her bölüm bir öncekine dayanır ve veri madenciliği süreci ve uygulamaları hakkında kapsamlı bir anlayış sağlar.

في هذا الكتاب، نستكشف مفهوم التنقيب عن البيانات وتطبيقه على التعلم الآلي. سنركز على استخدام لغة برمجة Python لتطوير خوارزميات فعالة وقابلة للتفسير يمكن استخدامها عبر صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتسويق والمزيد. يغطي الكتاب مواضيع مثل المعالجة المسبقة للبيانات، واختيار الميزات، واختيار النماذج وتقييم النماذج، وأهمية ModelOps في تطوير ونشر هذه النماذج. بالإضافة إلى ذلك، سنناقش المخاطر المرتبطة بتعدين البيانات وكيفية إدارتها بشكل فعال. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: الجزء الأول: مقدمة لتعدين البيانات، الجزء الثاني: إعداد البيانات، الجزء الثالث: تطوير النموذج، والجزء الرابع: نشر النموذج. يعتمد كل جزء على الجزء السابق، مما يوفر فهمًا شاملاً لعملية استخراج البيانات وتطبيقاتها.

在本書中，我們探討了數據挖掘的概念及其在機器學習領域的應用。我們將專註於使用Python編程語言開發高效且可解釋的算法,這些算法可用於金融、醫療保健、市場營銷等多個行業。該書涵蓋了諸如數據預處理，功能選擇，模型選擇和模型評估以及ModelOps在開發和部署這些模型中的重要性等主題。此外，我們將討論與數據挖掘相關的風險以及如何有效地管理它們。該書分為四個部分：第一部分：數據挖掘簡介，第二部分：數據準備，第三部分：模型開發和第四部分：模型部署。每個部分都基於上一部分，從而可以全面了解數據挖掘過程及其應用程序。