BOOKS - Practical Machine Learning Illustrated with KNIME
Practical Machine Learning Illustrated with KNIME - Yu Geng, Qin Li, Geng Yang, Wan Qiu 2024 PDF Springer BOOKS
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
84156

Telegram
 
Practical Machine Learning Illustrated with KNIME
Author: Yu Geng, Qin Li, Geng Yang, Wan Qiu
Year: 2024
Pages: 312
Format: PDF
File size: 37.5 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Practical Machine Learning Illustrated with KNIME In today's rapidly evolving technological landscape, it is crucial to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. As we delve deeper into the digital age, the need for developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge becomes increasingly important. This book, "Practical Machine Learning Illustrated with KNIME serves as a guide for professionals and students from diverse backgrounds to harness the power of Machine Learning (ML) without the burden of learning Python or extensive coding experience. With KNIME, a low-code platform, readers can focus on their objectives instead of struggling with technicalities. Part I: Introduction to AI Technology The first part of this textbook provides a solid foundation in essential knowledge, laying the groundwork for a comprehensive understanding of AI and ML. It covers the following topics: 1. Artificial Intelligence (AI) and its significance in modern society 2. The history of AI and its evolution over time 3. Types of AI: rule-based systems, decision trees, and neural networks 4. The role of ML in AI and its applications 5.
Практическое машинное обучение Иллюстрировано с KNIME В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте крайне важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. По мере того как мы углубляемся в цифровую эпоху, все большее значение приобретает необходимость выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Эта книга, «Practical Machine arning Illustrated with KNIME» служит руководством для профессионалов и студентов из разных слоев общества, чтобы использовать возможности машинного обучения (ML) без бремени изучения Python или обширного опыта программирования. С KNIME, платформой с низким кодом, читатели могут сосредоточиться на своих целях, а не бороться с техническими особенностями. Часть I: Введение в технологии ИИ Первая часть этого учебника обеспечивает прочную основу для необходимых знаний, закладывая основу для всестороннего понимания ИИ и МЛ. Он охватывает следующие темы: 1. Искусственный интеллект (ИИ) и его значение в современном обществе 2. История ИИ и его эволюция с течением времени 3. Типы ИИ: основанные на правилах системы, деревья решений и нейронные сети 4. Роль ML в ИИ и его приложениях 5.
Apprentissage machine pratique Illustré par KNIME Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. Au fur et à mesure que nous nous approfondissons dans l'ère numérique, la nécessité d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes prend de plus en plus d'importance. Ce livre, « Practical Machine Arning Illustrated with KNIME », sert de guide aux professionnels et aux étudiants de différents horizons pour exploiter les possibilités d'apprentissage automatique (ML) sans le fardeau d'apprendre Python une vaste ou vaste expérience de programmation. Avec KNIME, une plate-forme à faible code, les lecteurs peuvent se concentrer sur leurs objectifs plutôt que de lutter contre les caractéristiques techniques. Partie I : Introduction aux technologies de l'IA La première partie de ce manuel fournit une base solide pour les connaissances nécessaires, jetant les bases d'une compréhension globale de l'IA et du ML. Il couvre les sujets suivants : 1. L'intelligence artificielle (IA) et son importance dans la société moderne 2. L'histoire de l'IA et son évolution dans le temps 3. Types d'IA : systèmes basés sur des règles, arbres de décision et réseaux neuronaux 4. rôle de ML dans l'IA et ses annexes 5.
Práctica Machine arning Ilustrado con KNIME En el panorama tecnológico en rápida evolución actual, es fundamental comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. A medida que nos adentramos en la era digital, la necesidad de desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno adquiere cada vez más importancia. Este libro, «Practical Machine arning Illustrated with KNIME» sirve como guía para que profesionales y estudiantes de diferentes orígenes aprovechen las oportunidades de aprendizaje automático (ML) sin la carga de aprender Python o una amplia experiencia de programación. Con KNIME, una plataforma de código bajo, los lectores pueden centrarse en sus objetivos en lugar de luchar contra las características técnicas. Parte I: Introducción a la tecnología de IA La primera parte de este tutorial proporciona una base sólida para los conocimientos necesarios, sentando las bases para una comprensión integral de la IA y el ML. Abarca los siguientes temas: 1. Inteligencia Artificial (IA) y su importancia en la sociedad actual 2. Historia de la IA y su evolución a lo largo del tiempo 3. Tipos de IA: sistemas basados en reglas, árboles de decisión y redes neuronales 4. Papel de ML en IA y sus aplicaciones 5.
Apprendimento automatico pratico Illustrato con KNIME In un panorama tecnologico in continua evoluzione, è fondamentale comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sull'umanità. Mentre ci stiamo approfondendo nell'era digitale, la necessità di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna diventa sempre più importante. Questo libro, «Practical Machine arning Illustrated with KNIME», è un manuale per professionisti e studenti provenienti da diversi settori della società per sfruttare le opportunità di apprendimento automatico (ML) senza l'onere di studiare Python o un'ampia esperienza di programmazione. Con KNIME, piattaforma a basso codice, i lettori possono concentrarsi sui loro obiettivi piuttosto che combattere le caratteristiche tecniche. Parte I: Introduzione all'IA La prima parte di questo manuale fornisce una base solida per le conoscenze necessarie, ponendo le basi per una piena comprensione dell'intelligenza artificiale e dell'ML. Riguarda i seguenti argomenti: 1. Intelligenza artificiale (IA) e il suo significato nella società moderna 2. La storia dell'IA e la sua evoluzione nel corso del tempo 3. I tipi di IA includono sistemi basati su regole, alberi di soluzioni e reti neurali 4. Il ruolo di ML nell'IA e nelle sue applicazioni 5.
Praktisches maschinelles rnen Illustriert mit KNIME In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist es entscheidend, den technologischen Evolutionsprozess und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Während wir uns in das digitale Zeitalter vertiefen, wird es immer wichtiger, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Dieses Buch, „Practical Machine arning Illustrated with KNIME“, dient als itfaden für Fachleute und Studenten mit unterschiedlichem Hintergrund, um die Möglichkeiten des maschinellen rnens (ML) zu nutzen, ohne die t des Erlernens von Python oder umfangreicher Programmiererfahrung. Mit KNIME, einer Low-Code-Plattform, können sich die ser auf ihre Ziele konzentrieren, anstatt mit technischen Merkmalen zu kämpfen. Teil I: Einführung in KI-Technologien Der erste Teil dieses Tutorials bietet eine solide Grundlage für das notwendige Wissen und legt die Grundlage für ein umfassendes Verständnis von KI und ML. Es umfasst die folgenden Themen: 1. Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Bedeutung in der modernen Gesellschaft 2. Die Geschichte der KI und ihre Entwicklung im Laufe der Zeit 3 KI-Typen: regelbasierte Systeme, Entscheidungsbäume und neuronale Netze 4. Die Rolle von ML in der KI und ihren Anwendungen 5.
Praktyczne uczenie maszynowe ilustrowane KNIME W dzisiejszym szybko rozwijającym się krajobrazie technologicznym konieczne jest zrozumienie ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkość. W miarę jak pogłębiamy erę cyfrową, coraz ważniejsza staje się potrzeba opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Ta książka, „Praktyczne Machine arning ilustrowane z KNIME”, służy jako przewodnik dla profesjonalistów i studentów z różnych środowisk, aby skorzystać z możliwości uczenia maszynowego (ML) bez ciężaru nauki Pythona lub obszerne doświadczenie programowania. Dzięki KNIME, platformie niskiego kodu, czytelnicy mogą skupić się na swoich celach, a nie zmagać się z technikami. Część I: Wprowadzenie do technologii AI Pierwsza część tego podręcznika stanowi solidny fundament niezbędnej wiedzy, stanowiąc fundament kompleksowego zrozumienia sztucznej inteligencji i ML. Obejmuje on następujące tematy: 1. Sztuczna inteligencja (AI) i jej znaczenie we współczesnym społeczeństwie 2. Historia AI i jej ewolucja w czasie 3. Typy AI: systemy oparte na zasadach, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe 4. Rola ML w AI i jego zastosowaniach 5.
Hands-on Machine arning Illustrated עם KNIME בנוף הטכנולוגי המתפתח במהירות של ימינו, חיוני להבין את התפתחות הטכנולוגיה ואת השפעתה על האנושות. ככל שאנו מעמיקים בעידן הדיגיטלי, הצורך לפתח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני הופך להיות יותר ויותר חשוב. ספר זה, ”Practical Machine Arning Illustrated with KNIME”, משמש כמדריך לאנשי מקצוע וסטודנטים מרקעים מגוונים לנצל יכולות למידת מכונה (ML) ללא נטל למידת פייתון או חוויית תכנות נרחבת. עם KNIME, פלטפורמת קוד נמוך, הקוראים יכולים להתמקד במטרות שלהם במקום להיאבק בפרטים טכניים. חלק I: מבוא לטכנולוגיות בינה מלאכותית החלק הראשון של ספר לימוד זה מספק בסיס מוצק לידע הדרוש, הנחת היסודות להבנה מקיפה של AI ו ML. הוא מכסה את הנושאים הבאים: 1. בינה מלאכותית (AI) ומשמעותה בחברה המודרנית 2. ההיסטוריה של הבינה המלאכותית והאבולוציה שלה לאורך זמן 3. סוגי בינה מלאכותית: מערכות מבוססות שלטון, עצי החלטה, ורשתות עצביות 4. תפקיד ה-ML ב-AI והיישומים שלו 5.''
KNIME ile Uygulamalı Makine Öğrenimi Günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında, teknolojinin evrimini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak zorunludur. Dijital çağda derinleştikçe, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirme ihtiyacı giderek daha önemli hale geliyor. Bu kitap, "KNIME ile Resimli Pratik Makine arning", Python öğrenme yükü veya kapsamlı programlama deneyimi olmadan makine öğrenme (ML) yeteneklerinden yararlanmak için farklı geçmişlere sahip profesyoneller ve öğrenciler için bir rehber olarak hizmet vermektedir. Düşük kodlu bir platform olan KNIME ile okuyucular, teknik ayrıntılarla mücadele etmek yerine hedeflerine odaklanabilirler. Bölüm I: AI Teknolojilerine Giriş Bu ders kitabının ilk kısmı, AI ve ML'nin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasının temelini oluşturan gerekli bilgi için sağlam bir temel sağlar. Aşağıdaki konuları kapsar: 1. Yapay zeka (AI) ve modern toplumdaki önemi 2. Yapay zekanın tarihçesi ve zaman içindeki gelişimi 3. Yapay zeka türleri: kural tabanlı sistemler, karar ağaçları ve sinir ağları 4. AI ve uygulamalarında ML'nin rolü 5.
التعلم الآلي العملي المصور مع KNIME في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، من الضروري فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. مع تعمقنا في العصر الرقمي، أصبحت الحاجة إلى تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة ذات أهمية متزايدة. يعمل هذا الكتاب، «التعلم الآلي العملي المصور مع KNIME»، كدليل للمحترفين والطلاب من خلفيات متنوعة للاستفادة من قدرات التعلم الآلي (ML) دون عبء تعلم بايثون أو خبرة برمجة واسعة. مع KNIME، وهي منصة منخفضة الكود، يمكن للقراء التركيز على أهدافهم بدلاً من الكفاح مع الجوانب الفنية. الجزء الأول: مقدمة لتقنيات الذكاء الاصطناعي يوفر الجزء الأول من هذا الكتاب المدرسي أساسًا متينًا للمعرفة اللازمة، ويضع الأساس لفهم شامل للذكاء الاصطناعي و ML. وهو يغطي المواضيع التالية: 1. الذكاء الاصطناعي (AI) وأهميته في المجتمع الحديث 2. تاريخ الذكاء الاصطناعي وتطوره بمرور الوقت 3. أنواع الذكاء الاصطناعي: الأنظمة القائمة على القواعد، وأشجار القرار، والشبكات العصبية 4. دور ML في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته 5.
實用機器學習用KNIME說明在當今快速發展的技術格局中,了解技術演變過程及其對人類的影響至關重要。隨著我們進入數字時代,人們越來越需要對當代知識的技術發展形成個人的觀念。本書「使用KNIME進行實用機器的插圖」為來自不同背景的專業人員和學生提供了指南,以利用機器學習(ML)的機會,而無需學習Python或廣泛的編程經驗。通過低代碼平臺KNIME,讀者可以專註於自己的目標而不是解決技術問題。第一部分:人工智能技術的介紹本教科書的第一部分為必要知識提供了堅實的基礎,為全面了解AI和ML奠定了基礎。它涵蓋以下主題:1。人工智能(AI)及其在現代社會中的重要性2。AI的歷史及其隨時間的演變3。AI類型:基於規則的系統,決策樹和神經網絡4。ML在AI及其應用5中的作用。

You may also be interested in:

Practical Machine Learning with R Tutorials and Case Studies
Python Programming, Deep Learning 3 Books in 1 A Complete Guide for Beginners, Python Coding for AI, Neural Networks, & Machine Learning, Data Science/Analysis with Practical Exercises for Learners
Hyperparameter Tuning for Machine and Deep Learning with R: A Practical Guide
Online Machine Learning A Practical Guide with Examples in Python
Online Machine Learning A Practical Guide with Examples in Python
Applied Machine Learning A practical guide from Novice to Pro
Applied Machine Learning: A practical guide from Novice to Pro.
Practical Machine Learning for Computer Vision (Early Release)
Python Machine Learning The Ultimate Guide for Beginners to Machine Learning with Python, Programming and Deep Learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, and Data Science
Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Machine Learning for Materials Discovery Numerical Recipes and Practical Applications
Vectorization A Practical Guide to Efficient Implementations of Machine Learning Algorithms
Low-Code AI: A Practical Project-Driven Introduction to Machine Learning
Practical MLOps Operationalizing Machine Learning Models (Early Release)
Machine Learning for Materials Discovery Numerical Recipes and Practical Applications
Low-Code AI A Practical Project-Driven Introduction to Machine Learning (Final)
Low-Code AI A Practical Project-Driven Introduction to Machine Learning (Final)
Practical Guide to Machine Learning, NLP, and Generative AI Libraries, Algorithms, and Applications
Multi-Criteria Decision-Making and Optimum Design with Machine Learning A Practical Guide
Linux Fundamentals A Practical Guide for Data Scientists, Machine Learning Engineers, and IT Professionals
Multi-Criteria Decision-Making and Optimum Design with Machine Learning A Practical Guide
Practical Time Series Analysis Prediction with Statistics and Machine Learning (Early Release)
Building Machine Learning Systems Using Python Practice to Train Predictive Models and Analyze Machine Learning Results
Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps (English Edition)
Machine Learning for Beginners An Introductory Guide to Learn and Understand Artificial Intelligence, Neural Networks and Machine Learning
Machine Learning for Business The Ultimate Artificial Intelligence & Machine Learning for Managers, Team Leaders and Entrepreneurs
Serverless Machine Learning with Amazon Redshift ML: Create, train, and deploy machine learning models using familiar SQL commands
Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS: Accelerate the development of machine learning applications following architectural best practices
Machine Learning Master Machine Learning Fundamentals for Beginners, Business Leaders and Aspiring Data Scientists
Machine Learning The Ultimate Guide to Understand AI Big Data Analytics and the Machine Learning’s Building Block Application in Modern Life
Machine Learning A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn Mastering Machine Learning With Python
Machine Learning A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn Mastering Machine Learning With Python
Machine Learning for Beginners Build and deploy Machine Learning systems using Python, 2nd Edition
Machine Learning with Core ML 2 and Swift A beginner-friendly guide to integrating machine learning into your apps
Robust Machine Learning: Distributed Methods for Safe AI (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Machine Learning: A Guide to PyTorch, TensorFlow, and Scikit-Learn: Mastering Machine Learning With Python
Programming Machine Learning Machine Learning Basics Concepts + Artificial Intelligence + Python Programming + Python Machine Learning
Programming Machine Learning Machine Learning Basics Concepts + Artificial Intelligence + Python Programming + Python Machine Learning
Computer Programming This Book Includes Machine Learning for Beginners, Machine Learning with Python, Deep Learning with Python, Python for Data Analysis
Programming With Python 4 Manuscripts - Deep Learning With Keras, Convolutional Neural Networks In Python, Python Machine Learning, Machine Learning With Tensorflow