The book "Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn" provides a comprehensive guide to machine learning and deep learning using the Python programming language and the PyTorch framework, as well as the scikit-learn library. The book covers the basics of machine learning algorithms for classification problems, including classifiers based on scikit-learn data preprocessing and compression, as well as modern methods for evaluating models and combining various models for ensemble training. The need to study and understand the process of technology evolution is crucial for the survival of humanity and the unity of people in a warring state. As technology continues to advance at an unprecedented rate, it is essential that we develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This paradigm will enable us to adapt to the rapid changes in technology and stay relevant in the ever-evolving landscape of innovation. The book begins by introducing the fundamentals of machine learning, including supervised and unsupervised learning, and the importance of data preprocessing and feature selection. It then delves into the basics of classification algorithms, such as logistic regression, decision trees, random forests, and support vector machines. These algorithms are explained in an accessible and simplified format, making them easy to understand for readers with little or no prior experience in machine learning. The book also explores the use of deep learning techniques, such as convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), for solving complex problems in computer vision, natural language processing, and other areas. The authors provide practical examples of how these techniques can be applied to real-world problems, demonstrating their effectiveness in solving challenging tasks.

Книга «Машинное обучение с помощью PyTorch и Scikit-arn» содержит исчерпывающее руководство по машинному обучению и глубокому обучению с использованием языка программирования Python и фреймворка PyTorch, а также библиотеки scikit-learn. Книга охватывает основы алгоритмов машинного обучения для задач классификации, включая классификаторы на основе предварительной обработки и сжатия данных scikit-learn, а также современные методы оценки моделей и объединения различных моделей для обучения ансамблей. Необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий имеет решающее значение для выживания человечества и единства людей в воюющем государстве. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, важно, чтобы мы разработали личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. Эта парадигма позволит нам адаптироваться к быстрым изменениям в технологиях и оставаться актуальными в постоянно развивающемся ландшафте инноваций. Книга начинается с представления основ машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, а также важности предварительной обработки данных и выбора признаков. Затем он углубляется в основы алгоритмов классификации, таких как логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса и машины опорных векторов. Эти алгоритмы объясняются в доступном и упрощенном формате, что делает их легко понятными для читателей с небольшим опытом или без него в машинном обучении. Книга также исследует использование методов глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), для решения сложных задач в компьютерном зрении, обработке естественного языка и других областях. Авторы приводят практические примеры того, как эти методики могут быть применены к реальным проблемам, демонстрируя их эффективность в решении сложных задач.

livre « L'apprentissage automatique avec PyTorch et Scikit-arn » contient un guide complet sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond en utilisant le langage de programmation Python et le cadre PyTorch, ainsi que la bibliothèque scikit-learn. livre couvre les bases des algorithmes d'apprentissage automatique pour les tâches de classification, y compris les classificateurs basés sur le prétraitement et la compression des données scikit-learn, ainsi que les méthodes modernes d'évaluation des modèles et de combinaison de différents modèles pour la formation des ensembles. La nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution des technologies est essentielle à la survie de l'humanité et à l'unité des hommes dans un État en guerre. Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est important que nous développions un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Ce paradigme nous permettra de nous adapter à l'évolution rapide des technologies et de rester pertinents dans le paysage en constante évolution de l'innovation. livre commence par présenter les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage avec et sans professeur, ainsi que l'importance du prétraitement des données et du choix des caractéristiques. Il s'oriente ensuite vers les bases des algorithmes de classification tels que la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires et les machines vectorielles de référence. Ces algorithmes sont expliqués dans un format accessible et simplifié, ce qui les rend facilement compréhensibles pour les lecteurs peu ou pas d'expérience dans l'apprentissage automatique. livre explore également l'utilisation de techniques d'apprentissage profond telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour résoudre des problèmes complexes dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et d'autres domaines. s auteurs donnent des exemples pratiques de la façon dont ces techniques peuvent être appliquées à des problèmes réels, démontrant leur efficacité dans la résolution de problèmes complexes.

libro Aprendizaje automático con PyTorch y Scikit-arn contiene una guía exhaustiva sobre aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizando el lenguaje de programación Python y el framework PyTorch, así como la biblioteca scikit-learn. libro cubre los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje automático para las tareas de clasificación, incluyendo clasificadores basados en el pre-procesamiento y compresión de datos scikit-learn, así como métodos modernos para evaluar modelos y combinar diferentes modelos para enseñar conjuntos. La necesidad de estudiar y comprender el proceso de evolución de la tecnología es crucial para la supervivencia de la humanidad y la unidad de los seres humanos en un Estado en guerra. A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es importante que desarrollemos un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. Este paradigma nos permitirá adaptarnos a los rápidos cambios tecnológicos y seguir siendo relevantes en un panorama de innovación en constante evolución. libro comienza con la presentación de los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje con y sin maestro, así como la importancia del procesamiento previo de datos y la selección de rasgos. Luego se profundiza en los fundamentos de los algoritmos de clasificación, como la regresión logística, los árboles de decisión, los bosques aleatorios y las máquinas de vectores de referencia. Estos algoritmos se explican en un formato accesible y simplificado, lo que los hace fácilmente comprensibles para lectores con poca o ninguna experiencia en el aprendizaje automático. libro también explora el uso de técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales perforadas (CNN) y las redes neuronales recurrativas (RNN), para resolver problemas complejos en la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y otras áreas. autores ofrecen ejemplos prácticos de cómo se pueden aplicar estas técnicas a problemas reales, demostrando su eficacia en la resolución de problemas complejos.

Il libro «Apprendimento automatico con PyTorch e Scikit-arn» contiene una guida completa all'apprendimento automatico e all'apprendimento approfondito utilizzando il linguaggio di programmazione Python e il framework del PyTorch e la libreria scikit-learn. Il libro comprende le basi degli algoritmi di apprendimento automatico per le attività di classificazione, inclusi i classificatori basati sulla pre-elaborazione e la compressione dei dati scikit-learn, nonché le tecniche avanzate per valutare i modelli e combinare modelli diversi per l'apprendimento dei gruppi. La necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia è fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità e dell'unità umana in uno stato in guerra. Dato che la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, è importante sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Questo paradigma ci permetterà di adattarci ai rapidi cambiamenti tecnologici e di rimanere aggiornati in un panorama di innovazione in continua evoluzione. Il libro inizia con la presentazione delle basi dell'apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento con e senza insegnante, e l'importanza della pre-elaborazione dei dati e la scelta dei segni. Poi si approfondisce nelle basi degli algoritmi di classificazione come regressione logistica, alberi di soluzioni, foreste casuali e macchine vettori di supporto. Questi algoritmi vengono spiegati in formato accessibile e semplificato, rendendoli facilmente comprensibili per i lettori con o senza poca esperienza nell'apprendimento automatico. Il libro esplora anche l'uso di tecniche di apprendimento approfondito, come le reti neurali compresse (CNN) e le reti neurali ricettive (RNN), per affrontare complesse sfide nella visione dei computer, nell'elaborazione del linguaggio naturale e in altre aree. Gli autori forniscono esempi pratici di come queste tecniche possano essere applicate a problemi reali, dimostrando la loro efficacia nell'affrontare sfide complesse.

Das Buch „Maschinelles rnen mit PyTorch und Scikit-arn“ enthält eine umfassende Anleitung zum maschinellen rnen und Deep arning mit der Programmiersprache Python und dem Framework PyTorch sowie der Scikit-arn-Bibliothek. Das Buch behandelt die Grundlagen maschineller rnalgorithmen für Klassifizierungsaufgaben, einschließlich Klassifikatoren auf der Grundlage der Vorverarbeitung und Datenkompression von Scikit-arn, sowie moderne Methoden zur Bewertung von Modellen und zur Kombination verschiedener Modelle für das Ensembletraining. Die Notwendigkeit, den Prozess der technologischen Evolution zu studieren und zu verstehen, ist entscheidend für das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einem kriegführenden Staat. Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es wichtig, dass wir ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens entwickeln. Dieses Paradigma wird es uns ermöglichen, uns an schnelle technologische Veränderungen anzupassen und in einer sich ständig weiterentwickelnden Innovationslandschaft relevant zu bleiben. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen rnens, einschließlich des rnens mit und ohne hrer, sowie der Bedeutung der Vorverarbeitung von Daten und der Auswahl von Merkmalen. Es geht dann tiefer in die Grundlagen von Klassifikationsalgorithmen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume, zufällige Wälder und Stützvektormaschinen. Diese Algorithmen werden in einem zugänglichen und vereinfachten Format erklärt, was sie für ser mit wenig oder keiner Erfahrung im maschinellen rnen leicht verständlich macht. Das Buch untersucht auch den Einsatz von Deep-arning-Techniken wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs), um komplexe Probleme in der Computervision, der Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen zu lösen. Die Autoren geben praktische Beispiele dafür, wie diese Techniken auf reale Probleme angewendet werden können, und demonstrieren ihre Wirksamkeit bei der Lösung komplexer Probleme.

Machine arning z PyTorch i Scikit-arn zawiera kompleksowy przewodnik do uczenia się maszynowego i głębokiego uczenia się za pomocą języka programowania Python i PyTorch, a także biblioteki scikit-learn. Książka obejmuje podstawy algorytmów uczenia maszynowego dla problemów klasyfikacyjnych, w tym klasyfikatorów opartych na wstępnym przetwarzaniu i kompresji danych scikit-learn, a także nowoczesne metody oceny modeli i łączenia różnych modeli dla zespołów szkoleniowych. Potrzeba badania i zrozumienia ewolucji technologii jest kluczowa dla przetrwania ludzkości i jedności ludzi w stanie wojującym. Ponieważ technologia nadal ewoluuje w bezprecedensowym tempie, ważne jest, abyśmy opracowali osobisty paradygmat postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Ten paradygmat umożliwi nam dostosowanie się do szybkich zmian technologicznych i pozostanie istotny w stale rozwijającym się krajobrazie innowacji. Książka rozpoczyna się od przedstawienia podstaw uczenia maszynowego, w tym nadzorowanego i niezabezpieczonego uczenia się, oraz znaczenia wstępnego przetwarzania danych i wyboru funkcji. Następnie zagłębia się w podstawy algorytmów klasyfikacyjnych, takich jak regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, losowe lasy i obsługa maszyn wektorowych. Algorytmy te są wyjaśnione w dostępnym i uproszczonym formacie, dzięki czemu są łatwe do zrozumienia dla czytelników z niewielkim lub zerowym doświadczeniem w nauce maszyn. Książka bada również wykorzystanie technik głębokiego uczenia się, takich jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i powtarzające się sieci neuronowe (RNN) do rozwiązywania złożonych problemów w wizji komputerowej, naturalnym przetwarzaniu języka i innych dziedzinach. Autorzy przedstawiają praktyczne przykłady tego, jak techniki te mogą być stosowane do rzeczywistych problemów, wykazując ich skuteczność w rozwiązywaniu złożonych problemów.

''

PyTorch ve Scikit-arn ile Makine Öğrenimi, Python programlama dili ve PyTorch çerçevesinin yanı sıra scikit-learn kütüphanesini kullanarak makine öğrenimi ve derin öğrenme için kapsamlı bir kılavuz içerir. Kitap, ön işleme ve scikit-learn verilerinin sıkıştırılmasına dayanan sınıflandırıcılar ve modelleri değerlendirmek ve eğitim toplulukları için çeşitli modelleri birleştirmek için modern yöntemler de dahil olmak üzere sınıflandırma problemleri için makine öğrenme algoritmalarının temellerini kapsar. Teknolojinin evrimini inceleme ve anlama ihtiyacı, insanlığın hayatta kalması ve savaşan bir durumdaki insanların birliği için çok önemlidir. Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızla gelişmeye devam ederken, modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmemiz önemlidir. Bu paradigma, teknolojideki hızlı değişimlere uyum sağlamamıza ve sürekli gelişen bir inovasyon ortamında alakalı kalmamıza izin verecektir. Kitap, denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme ve veri ön işleme ve özellik seçiminin önemi de dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini sunarak başlar. Daha sonra lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve destek vektör makineleri gibi sınıflandırma algoritmalarının temellerini inceler. Bu algoritmalar, erişilebilir ve basitleştirilmiş bir biçimde açıklanarak, makine öğrenimi konusunda çok az deneyime sahip veya hiç deneyimi olmayan okuyucular için anlaşılmasını kolaylaştırır. Kitap ayrıca, bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve diğer alanlardaki karmaşık sorunları çözmek için evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) gibi derin öğrenme tekniklerinin kullanımını araştırıyor. Yazarlar, bu tekniklerin gerçek problemlere nasıl uygulanabileceğine dair pratik örnekler sunarak karmaşık problemlerin çözümünde etkinliklerini göstermektedir.

يوفر التعلم الآلي باستخدام PyTorch و Scikit-arn دليلًا شاملاً للتعلم الآلي والتعلم العميق باستخدام لغة برمجة Python وإطار PyTorch، بالإضافة إلى مكتبة scikit-learn. يغطي الكتاب أساسيات خوارزميات التعلم الآلي لمشاكل التصنيف، بما في ذلك المصنفات القائمة على المعالجة الأولية وضغط بيانات تعلم scikit، بالإضافة إلى الأساليب الحديثة لتقييم النماذج والجمع بين النماذج المختلفة لمجموعات التدريب. إن الحاجة إلى دراسة وفهم تطور التكنولوجيا أمر بالغ الأهمية لبقاء البشرية ووحدة الناس في دولة متحاربة. مع استمرار تطور التكنولوجيا بوتيرة غير مسبوقة، من المهم أن نطور نموذجًا شخصيًا لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. سيسمح لنا هذا النموذج بالتكيف مع التغيرات السريعة في التكنولوجيا والبقاء على صلة بمشهد الابتكار المتطور باستمرار. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وأهمية المعالجة المسبقة للبيانات واختيار الميزات. ثم يتعمق في أساسيات خوارزميات التصنيف مثل الانحدار اللوجستي وأشجار القرار والغابات العشوائية وآلات ناقلات الدعم. يتم شرح هذه الخوارزميات بتنسيق يسهل الوصول إليه ومبسط، مما يسهل فهمها للقراء الذين لديهم خبرة قليلة أو معدومة في التعلم الآلي. يستكشف الكتاب أيضًا استخدام تقنيات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لحل المشكلات المعقدة في رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ومجالات أخرى. يقدم المؤلفون أمثلة عملية لكيفية تطبيق هذه التقنيات على المشكلات الحقيقية، مما يدل على فعاليتها في حل المشكلات المعقدة.

「使用PyTorch和Scikit-arn進行機器學習」一書提供了有關Python編程語言和PyTorch框架以及scikit-learn庫的機器學習和深度學習的詳盡指南。該書涵蓋了用於分類任務的機器學習算法的基礎，包括基於預處理和數據壓縮的分類器scikit-learn，以及用於評估模型和組合各種模型以進行合奏訓練的現代方法。研究和了解技術發展進程的必要性對於人類的生存和交戰國人民的團結至關重要。隨著技術繼續以前所未有的速度發展，我們必須發展一種個人範式，以便了解技術進程如何發展現代知識。這種範式將使我們能夠適應技術的快速變化，並在不斷發展的創新格局中保持相關性。本書首先介紹了機器學習的基本知識，包括與老師和老師一起學習，以及數據預處理和特征選擇的重要性。然後，他深入研究了分類算法的基礎，例如邏輯回歸，決策樹，隨機森林和參考向量機器。這些算法以易於訪問和簡化的格式進行解釋，這使得在機器學習中很少或沒有經驗的讀者很容易理解。該書還探討了深度學習技術（例如卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN））的使用，以解決計算機視覺，自然語言處理和其他領域的復雜問題。作者舉例說明了如何將這些技術應用於實際問題，證明了它們在解決復雜問題方面的有效性。