. Book Description: In today's fast-paced and ever-changing world, it is essential to stay up-to-date with the latest advancements in machine learning and artificial intelligence (AI) to remain competitive in the job market. This book provides an end-to-end guide to developing practical machine learning solutions using Python and IBM Watson. From the basics of machine learning to real-world case studies, this comprehensive guide covers everything you need to know to get started with machine learning and AI. The book begins by introducing the fundamentals of machine learning and AI before delving into the technical aspects of these fields. It then explores the use of popular Python packages such as scikit-learn, TensorFlow, and Keras to build machine learning solutions from scratch. Additionally, it discusses the various IBM Watson machine learning tools for computer vision and natural language processing applications and offers expert-led best practices for putting machine learning solutions into production environments. Throughout the book, the authors emphasize the importance of understanding the technological process of developing modern knowledge and its impact on humanity. They also highlight the need for a personal paradigm for perceiving the technological process and how it can be used to unify people during times of war and conflict. The book is divided into four parts: Part I provides an overview of machine learning and AI, including their history, current trends, and future developments.

.Описание книги: В современном быстро меняющемся мире важно быть в курсе последних достижений в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ), чтобы оставаться конкурентоспособным на рынке труда. В этой книге представлено сквозное руководство по разработке практических решений для машинного обучения с использованием Python и IBM Watson.От основ машинного обучения до реальных тематических исследований, это всеобъемлющее руководство охватывает все, что вам нужно знать, чтобы начать работу с машинным обучением и АИ. Книга начинается с введения основ машинного обучения и ИИ, прежде чем углубиться в технические аспекты этих областей. Затем он исследует использование популярных пакетов Python, таких как scikit-learn, TensorFlow и Keras, для создания решений машинного обучения с нуля. Кроме того, в нем обсуждаются различные инструменты машинного обучения IBM Watson для приложений компьютерного зрения и обработки естественного языка и предлагаются передовые практики под руководством экспертов для внедрения решений машинного обучения в производственные среды. На протяжении всей книги авторы подчеркивают важность понимания технологического процесса развития современного знания и его влияния на человечество. Они также подчеркивают необходимость личной парадигмы восприятия технологического процесса и того, как его можно использовать для объединения людей во время войн и конфликтов. Книга разделена на четыре части: в части I представлен обзор машинного обучения и ИИ, включая их историю, текущие тенденции и будущие разработки.

.Décision du livre : Dans le monde en mutation rapide d'aujourd'hui, il est important de se tenir au courant des dernières avancées dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA) afin de rester compétitif sur le marché du travail. Ce livre présente un guide de bout en bout pour développer des solutions pratiques pour l'apprentissage automatique en utilisant Python et IBM Watson. livre commence par l'introduction des bases de l'apprentissage automatique et de l'IA avant d'approfondir les aspects techniques de ces domaines. Il explore ensuite l'utilisation de paquets Python populaires tels que scikit-learn, TensorFlow et Keras pour créer des solutions d'apprentissage automatique à partir de zéro. En outre, il traite des différents outils d'apprentissage automatique IBM Watson pour les applications de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel et propose les meilleures pratiques, sous la direction d'experts, pour mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique dans les environnements de production. Tout au long du livre, les auteurs soulignent l'importance de comprendre le processus technologique du développement de la connaissance moderne et son impact sur l'humanité. Ils soulignent également la nécessité d'un paradigme personnel pour la perception du processus technologique et la façon dont il peut être utilisé pour rassembler les gens en temps de guerre et de conflit. livre est divisé en quatre parties : la partie I donne un aperçu de l'apprentissage automatique et de l'IA, y compris leur histoire, les tendances actuelles et les développements futurs.

Descripción del libro: En un mundo en rápida evolución, es importante mantenerse al día con los últimos avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para mantenerse competitivo en el mercado laboral. Este libro presenta una guía transversal para el desarrollo de soluciones prácticas de aprendizaje automático utilizando Python e IBM Watson. Desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta los estudios de caso reales, esta guía integral cubre todo lo que necesita saber para comenzar con el aprendizaje automático y la IA. libro comienza con la introducción de las bases del aprendizaje automático y la IA antes de profundizar en los aspectos técnicos de estas áreas. A continuación, explora el uso de los populares paquetes Python, como scikit-learn, TensorFlow y Keras, para crear soluciones de aprendizaje automático desde cero. Además, analiza las diferentes herramientas de aprendizaje automático de IBM Watson para aplicaciones de visión informática y procesamiento de lenguaje natural y propone buenas prácticas bajo la dirección de expertos para introducir soluciones de aprendizaje automático en entornos de producción. A lo largo del libro, los autores destacan la importancia de comprender el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno y su impacto en la humanidad. También destacan la necesidad de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico y cómo se puede utilizar para unir a las personas durante las guerras y los conflictos. libro se divide en cuatro partes: la parte I presenta una visión general del aprendizaje automático y la IA, incluyendo su historia, tendencias actuales y desarrollos futuros.

Livro: Em um mundo em rápida mudança, é importante estar informado sobre os avanços recentes na aprendizagem de máquinas e inteligência artificial (IA) para se manter competitivo no mercado de trabalho. Este livro oferece um guia transversal para o desenvolvimento de soluções práticas para o aprendizado de máquinas usando Python e IBM Watson.Desde os fundamentos do aprendizado de máquinas até estudos de caso reais, este guia abrangente abrange tudo o que você precisa saber para começar a trabalhar com o aprendizado de máquinas e AI. O livro começa com a introdução dos fundamentos do aprendizado de máquina e da IA antes de se aprofundar nos aspectos técnicos dessas áreas. Em seguida, ele explora o uso de pacotes populares Python, como scikit-learn, TensorFlow e Keras, para criar soluções de aprendizado de máquina do zero. Além disso, discute várias ferramentas de aprendizado de máquina IBM Watson para aplicações de visão de computador e processamento de linguagem natural e oferece as melhores práticas lideradas por especialistas para introduzir soluções de aprendizagem de máquinas em ambientes de produção. Ao longo do livro, os autores destacam a importância de compreender o processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno e seus efeitos na humanidade. Eles também ressaltam a necessidade de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico e como ele pode ser usado para unir as pessoas durante guerras e conflitos. O livro é dividido em quatro partes: a parte I apresenta uma visão geral do aprendizado de máquinas e da IA, incluindo seu histórico, as tendências atuais e os desenvolvimentos futuros.

Book book: In un mondo in continua evoluzione, è importante essere consapevoli degli ultimi progressi nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale (IA) per rimanere competitivi nel mercato del lavoro. Questo libro fornisce una guida completa allo sviluppo di soluzioni pratiche per l'apprendimento automatico con Python e IBM Watson.Da basi di apprendimento automatico a studi di caso reali, questa guida completa comprende tutto ciò che è necessario sapere per iniziare a lavorare con apprendimento automatico e AI. Il libro inizia con l'introduzione delle basi dell'apprendimento automatico e dell'IA prima di approfondire gli aspetti tecnici di queste aree. Poi esplora l'uso dei pacchetti più popolari di Python, come scikit-learn, TensorFlow e Keras, per creare soluzioni di apprendimento automatico da zero. Inoltre, si discutono i vari strumenti di apprendimento automatico di IBM Watson per applicazioni di visione informatica e gestione del linguaggio naturale e si propongono procedure ottimali guidate da esperti per l'introduzione di soluzioni di apprendimento automatico negli ambienti di produzione. Durante tutto il libro, gli autori sottolineano l'importanza di comprendere il processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna e il suo impatto sull'umanità. Essi sottolineano anche la necessità di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico e di come esso possa essere utilizzato per unire le persone durante guerre e conflitti. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I presenta una panoramica dell'apprendimento automatico e dell'IA, inclusa la loro storia, le tendenze attuali e gli sviluppi futuri.

.Buchbeschreibung: In der heutigen schnelllebigen Welt ist es wichtig, über die neuesten Fortschritte im Bereich des maschinellen rnens und der künstlichen Intelligenz (KI) auf dem Laufenden zu bleiben, um auf dem Arbeitsmarkt wettbewerbsfähig zu bleiben. Dieses Buch bietet einen umfassenden itfaden zur Entwicklung praktischer Lösungen für maschinelles rnen mit Python und IBM Watson.Von den Grundlagen des maschinellen rnens bis hin zu realen Fallstudien deckt dieser umfassende itfaden alles ab, was e wissen müssen, um mit maschinellem rnen und KI zu beginnen. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen rnens und der KI, bevor es in die technischen Aspekte dieser Bereiche eintaucht. Anschließend erforscht er die Verwendung beliebter Python-Pakete wie scikit-learn, TensorFlow und Keras, um maschinelle rnlösungen von Grund auf zu erstellen. Darüber hinaus werden die verschiedenen Machine-arning-Tools von IBM Watson für Computer-Vision-Anwendungen und die Verarbeitung natürlicher Sprache diskutiert und von Experten geleitete Best Practices für die Implementierung von Machine-arning-Lösungen in Produktionsumgebungen vorgeschlagen. Während des gesamten Buches betonen die Autoren die Bedeutung des Verständnisses des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens und seiner Auswirkungen auf die Menschheit. e betonen auch die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses und wie er verwendet werden kann, um Menschen in Zeiten von Kriegen und Konflikten zusammenzubringen. Das Buch gliedert sich in vier Teile: Teil I gibt einen Überblick über maschinelles rnen und KI, einschließlich ihrer Geschichte, aktuellen Trends und zukünftigen Entwicklungen.

.Book Opis: W dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie ważne jest, aby pamiętać o najnowszych osiągnięciach w nauce maszyn i sztucznej inteligencji (AI), aby zachować konkurencyjność na rynku pracy. Od podstaw uczenia maszynowego do studiów przypadku w świecie rzeczywistym, ten kompleksowy przewodnik obejmuje wszystko, co musisz wiedzieć, aby rozpocząć uczenie maszynowe i AI. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji przed zagłębieniem się w techniczne aspekty tych obszarów. Następnie bada za pomocą popularnych pakietów Pythona, takich jak scikit-learn, TensorFlow i Keras, aby budować rozwiązania uczenia maszynowego od podstaw. Ponadto, omawia różne narzędzia do uczenia maszynowego IBM Watson dla wizji komputerowej i aplikacji do przetwarzania języków naturalnych oraz oferuje najlepsze praktyki kierowane przez ekspertów w zakresie wdrażania rozwiązań do uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych. W całej książce autorzy podkreślają znaczenie zrozumienia procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy i jej wpływu na ludzkość. Podkreślają również potrzebę osobistego paradygmatu postrzegania procesów i tego, w jaki sposób można go wykorzystać do łączenia ludzi podczas wojen i konfliktów. Książka podzielona jest na cztery części: Część I zawiera przegląd uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, w tym ich historii, aktualnych trendów i przyszłych wydarzeń.

. תיאור הספר: בעולמנו המשתנה במהירות, חשוב לזכור את ההתקדמות האחרונה בלימוד מכונה ובבינה מלאכותית (AI) כדי להישאר תחרותיים בשוק העבודה. מהיסוד של לימוד מכונה למחקרי מקרים בעולם האמיתי, המדריך המקיף הזה מכסה את כל מה שאתם צריכים לדעת כדי להתחיל בלימוד מכונה ובבינה מלאכותית. הספר מתחיל בכך שהוא מציג את היסודות של למידת מכונה ובינה מלאכותית לפני שהוא מתעמק בהיבטים הטכניים של תחומים אלה. לאחר מכן הוא חוקר באמצעות חבילות פייתון פופולריות כגון Scikit-arch, TensorFlow ו-Karas כדי לבנות פתרונות למידת מכונה מאפס. בנוסף, היא דנה בכלי הלמידה השונים של IBM ווטסון לראיית מחשב ויישומי עיבוד שפה טבעיים ומציעה פרקטיקות מיומנות למימוש פתרונות למידת מכונה בסביבות הייצור. לאורך הספר מדגישים המחברים את חשיבות הבנת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני והשפעתו על האנושות. הם גם מדגישים את הצורך בפרדיגמה אישית של תפיסת התהליך וכיצד ניתן להשתמש בו כדי לאחד אנשים במהלך מלחמות וסכסוכים. הספר מחולק לארבעה חלקים: חלק I מספק סקירה של למידת מכונה ובינה מלאכותית, כולל ההיסטוריה שלהם, המגמות הנוכחיות והתפתחויות עתידיות.''

.Günümüzün hızla değişen dünyasında, işgücü piyasasında rekabetçi kalabilmek için makine öğrenimi ve yapay zeka (AI) alanındaki en son gelişmelerden haberdar olmak önemlidir. Makine öğreniminin temellerinden gerçek dünya vaka çalışmalarına kadar, bu kapsamlı kılavuz, makine öğrenimi ve AI ile başlamak için bilmeniz gereken her şeyi kapsar. Kitap, bu alanların teknik yönlerini incelemeden önce makine öğrenimi ve AI'nın temellerini tanıtarak başlıyor. Daha sonra, sıfırdan makine öğrenimi çözümleri oluşturmak için scikit-learn, TensorFlow ve Keras gibi popüler Python paketlerini kullanarak araştırıyor. Buna ek olarak, IBM Watson'ın bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme uygulamaları için çeşitli makine öğrenme araçlarını tartışıyor ve üretim ortamlarında makine öğrenme çözümlerini uygulamak için uzman tarafından yönetilen en iyi uygulamaları sunuyor. Kitap boyunca yazarlar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamanın önemini vurgulamaktadır. Ayrıca, süreç algısının kişisel bir paradigmasına duyulan ihtiyacı ve savaş ve çatışmalar sırasında insanları bir araya getirmek için nasıl kullanılabileceğini vurgulamaktadır. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, geçmişleri, mevcut eğilimleri ve gelecekteki gelişmeleri de dahil olmak üzere makine öğrenimi ve AI'ya genel bir bakış sunar.

وصف الكتاب: في عالم اليوم سريع التغير، من المهم مواكبة أحدث التطورات في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) من أجل البقاء قادرًا على المنافسة في سوق العمل. من أساسيات التعلم الآلي إلى دراسات الحالة الواقعية، يغطي هذا الدليل الشامل كل ما تحتاج إلى معرفته للبدء في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي قبل الخوض في الجوانب التقنية لهذه المجالات. ثم يستكشف استخدام حزم Python الشهيرة مثل scikit-learn و TensorFlow و Keras لبناء حلول التعلم الآلي من الصفر. بالإضافة إلى ذلك، يناقش أدوات التعلم الآلي المختلفة لشركة IBM Watson لرؤية الكمبيوتر وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية ويقدم أفضل الممارسات التي يقودها الخبراء لتنفيذ حلول التعلم الآلي في بيئات الإنتاج. يؤكد المؤلفون في جميع أنحاء الكتاب على أهمية فهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة وتأثيرها على البشرية. كما يشددون على الحاجة إلى نموذج شخصي لتصور العملية وكيف يمكن استخدامها للجمع بين الناس أثناء الحروب والصراعات. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: يقدم الجزء الأول نظرة عامة على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تاريخهما والاتجاهات الحالية والتطورات المستقبلية.

.Book 설명: 오늘날 급변하는 세상에서 노동 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 머신 러닝 및 인공 지능 (AI) 의 최신 발전을 파악하는 것이 중요합니다. 머신 러닝의 기본에서 실제 사례 연구에 이르기까지이 포괄적 인 가이드는 머신 러닝 및 AI로 시작하기 위해 알아야 할 모든 것을 다룹니다. 이 책은 머신 러닝과 AI의 기본 사항을 소개하기 전에 이러한 영역의 기술적 측면을 탐구합니다. 그런 다음 scikit-learning, TensorFlow 및 Keras와 같은 인기있는 파이썬 패키지를 사용하여 머신 러닝 솔루션을 처음부터 구축합니다. 또한 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 응용 프로그램을위한 IBM Watson의 다양한 머신 러닝 도구에 대해 설명하고 생산 환경에서 머신 러닝 솔루션을 구현하기위한 전문가 주도 모범 사례를 제 이 책 전체에서 저자들은 현대 지식 개발의 기술 과정과 인류에 미치는 영향을 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 또한 프로세스 인식의 개인적인 패러다임의 필요성과 전쟁과 갈등 중에 사람들을한데 모으는 방법을 강조합니다. 이 책은 네 부분으로 나뉩니다. 파트 I은 이력, 현재 트렌드 및 향후 개발을 포함하여 머신 러닝 및 AI에 대한 개요를 제공합니다.

。Book Description：今日の急速に変化する世界では、労働市場で競争力を維持するために、機械学習と人工知能（AI）の最新の進歩を維持することが重要です。機械学習の基礎から実際のケーススタディまで、この包括的なガイドは機械学習とAIを始めるために知っておくべきことをすべて網羅しています。この本は、機械学習とAIの基礎を紹介し、これらの分野の技術的側面を掘り下げることから始まります。その後、scikit-learn、 TensorFlow、 Kerasなどの人気のあるPythonパッケージを使用して、機械学習ソリューションをゼロから構築します。さらに、IBM Watsonのコンピュータビジョンおよび自然言語処理アプリケーション向けのさまざまな機械学習ツールについて説明し、生産環境で機械学習ソリューションを実装するためのエキスパート主導のベストプラクティスを提供しています。著者たちは、本書を通じて、現代の知識の発展の技術的プロセスとその人類への影響を理解することの重要性を強調している。彼らはまた、プロセス認識の個人的なパラダイムの必要性を強調し、戦争や紛争の間に人々を集めるためにどのように使用することができます。この本は4つの部分に分かれています。パートIは機械学習とAIの概要を提供しています。