The author explores the possibilities of machine learning through practical examples and exercises. The book "Machine Learning Through the Lens of Excel Examples and Exercises" by Хун Чжоу is a comprehensive guide to understanding the concepts and applications of machine learning, using practical examples and exercises to illustrate the principles of this rapidly evolving field. As technology continues to advance at an unprecedented pace, it is essential to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, and to recognize the importance of uniting people in a world filled with conflict and division. The book begins by introducing the fundamentals of machine learning, including supervised and unsupervised learning, neural networks, and deep learning. These concepts are presented in an accessible and simplified format, making it easy for readers to grasp the basics of machine learning without feeling overwhelmed. The author then delves into more advanced topics such as natural language processing, computer vision, and reinforcement learning, showcasing the versatility and power of machine learning in various industries and applications. Throughout the book, the author emphasizes the need for a human-centered approach to machine learning, highlighting the importance of ethical considerations and social responsibility in the development and deployment of AI systems. This includes discussions on data privacy, bias, and the potential consequences of AI misuse. By acknowledging these critical issues, the author encourages readers to think critically about the impact of machine learning on society and to approach the technology with caution and awareness. The book also features numerous examples and exercises that allow readers to apply their newfound knowledge of machine learning to real-world scenarios.

Автор исследует возможности машинного обучения на практических примерах и упражнениях. Книга «Machine arning Through the ns of Excel Examples and Exercises» издательства Хун Чжоу является всеобъемлющим руководством к пониманию концепций и применений машинного обучения, используя практические примеры и упражнения для иллюстрации принципов этой быстро развивающейся области. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, важно разработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний и признать важность объединения людей в мире, наполненном конфликтами и разногласиями. Книга начинается с введения основ машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, нейронные сети и глубокое обучение. Эти концепции представлены в доступном и упрощенном формате, что позволяет читателям легко понять основы машинного обучения, не чувствуя себя перегруженными. Затем автор углубляется в более продвинутые темы, такие как обработка естественного языка, компьютерное зрение и обучение с подкреплением, демонстрируя универсальность и мощь машинного обучения в различных отраслях и приложениях. На протяжении всей книги автор подчеркивает необходимость человекоцентричного подхода к машинному обучению, подчеркивая важность этических соображений и социальной ответственности при разработке и развертывании систем ИИ. Это включает в себя дискуссии о конфиденциальности данных, предвзятости и потенциальных последствиях неправильного использования ИИ. Признавая эти критические проблемы, автор призывает читателей критически задуматься о влиянии машинного обучения на общество и подходить к технологии с осторожностью и осознанностью. В книге также представлены многочисленные примеры и упражнения, которые позволяют читателям применить свои новообретенные знания машинного обучения к реальным сценариям.

L'auteur explore les possibilités d'apprentissage automatique à partir d'exemples pratiques et d'exercices. livre « Machine arning Through the ns of Excel Exemples and Exercices » de Hong Zhou est un guide complet pour comprendre les concepts et les applications de l'apprentissage automatique, en utilisant des exemples pratiques et des exercices pour illustrer les principes de ce domaine en évolution rapide. Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est important de développer un paradigme personnel de perception du processus technologique de développement des connaissances modernes et de reconnaître l'importance de rassembler les gens dans un monde rempli de conflits et de divisions. livre commence par l'introduction des bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage avec et sans professeur, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. Ces concepts sont présentés dans un format accessible et simplifié, ce qui permet aux lecteurs de comprendre facilement les bases de l'apprentissage automatique sans se sentir surchargés. L'auteur explore ensuite des sujets plus avancés tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'apprentissage renforcé, démontrant la polyvalence et la puissance de l'apprentissage automatique dans diverses industries et applications. Tout au long du livre, l'auteur souligne la nécessité d'une approche centrée sur l'être humain de l'apprentissage automatique, soulignant l'importance des considérations éthiques et de la responsabilité sociale dans la conception et le déploiement des systèmes d'IA. Cela comprend des discussions sur la confidentialité des données, les préjugés et les conséquences potentielles d'une utilisation abusive de l'IA. Conscient de ces problèmes critiques, l'auteur encourage les lecteurs à réfléchir de manière critique à l'impact de l'apprentissage automatique sur la société et à aborder la technologie avec prudence et conscience. livre présente également de nombreux exemples et exercices qui permettent aux lecteurs d'appliquer leurs nouvelles connaissances de l'apprentissage automatique à des scénarios réels.

autor explora las posibilidades del aprendizaje automático a través de ejemplos prácticos y ejercicios. libro «Machine arning Through the ns of Excel Ejemplos and Exercises» de la editorial Hong Zhou es una guía integral para entender los conceptos y aplicaciones del aprendizaje automático, utilizando ejemplos prácticos y ejercicios para ilustrar los principios de este campo en rápida evolución. A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es importante desarrollar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno y reconocer la importancia de unir a las personas en un mundo lleno de conflictos y divisiones. libro comienza con la introducción de los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje con y sin maestro, las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Estos conceptos se presentan en un formato accesible y simplificado, lo que permite a los lectores entender fácilmente los fundamentos del aprendizaje automático sin sentirse abrumados. A continuación, el autor profundiza en temas más avanzados como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador y el aprendizaje con refuerzos, demostrando la versatilidad y el poder del aprendizaje automático en diferentes industrias y aplicaciones. A lo largo del libro, el autor subraya la necesidad de un enfoque centrado en el hombre en el aprendizaje automático, destacando la importancia de las consideraciones éticas y la responsabilidad social en el diseño y despliegue de sistemas de IA. Esto incluye discusiones sobre privacidad de datos, sesgos y posibles consecuencias del uso indebido de IA. Reconociendo estos problemas críticos, el autor anima a los lectores a reflexionar de manera crítica sobre el impacto del aprendizaje automático en la sociedad y a abordar la tecnología con cautela y conciencia. libro también presenta numerosos ejemplos y ejercicios que permiten a los lectores aplicar su nuevo conocimiento del aprendizaje automático a escenarios reales.

''

Yazar, pratik örnekler ve alıştırmalarla makine öğreniminin olanaklarını araştırıyor. Hong Zhou'nun "Excel Örnekleri ve Alıştırmaları Merceğinden Makine Öğrenimi" kitabı, hızla gelişen bu alanın ilkelerini göstermek için vaka çalışmaları ve alıştırmalar kullanarak makine öğrenimi kavramlarını ve uygulamalarını anlamak için kapsamlı bir kılavuzdur. Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızla gelişmeye devam ederken, modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmek ve insanları çatışmalar ve anlaşmazlıklarla dolu bir dünyada birleştirmenin önemini kabul etmek önemlidir. Kitap, denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme, sinir ağları ve derin öğrenme dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini tanıtarak başlıyor. Bu kavramlar, okuyucuların bunalmış hissetmeden makine öğreniminin temellerini kolayca anlamalarını sağlayan erişilebilir ve basitleştirilmiş bir biçimde sunulmaktadır. Yazar daha sonra doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve pekiştirmeli öğrenme gibi daha ileri konulara girerek, endüstriler ve uygulamalar arasında makine öğreniminin çok yönlülüğünü ve gücünü göstermektedir. Kitap boyunca, yazar, yapay zeka sistemlerinin tasarımı ve dağıtımında etik düşüncelerin ve sosyal sorumluluğun önemini vurgulayarak, makine öğrenimine insan merkezli bir yaklaşımın gerekliliğini vurgulamaktadır. Bu, veri gizliliği, önyargı ve AI'nın kötüye kullanımının potansiyel sonuçları hakkındaki tartışmaları içerir. Bu kritik konuların farkında olan yazar, okuyucuları makine öğreniminin toplum üzerindeki etkisi hakkında eleştirel düşünmeye ve teknolojiye dikkat ve farkındalıkla yaklaşmaya teşvik ediyor. Kitap ayrıca, okuyucuların yeni keşfedilen makine öğrenme bilgilerini gerçek dünya senaryolarına uygulamalarına izin veren çok sayıda örnek ve alıştırma içermektedir.

يستكشف المؤلف إمكانيات التعلم الآلي من خلال الأمثلة العملية والتمارين. كتاب «التعلم الآلي من خلال عدسة أمثلة وتمارين الإكسل» لهونغ تشو هو دليل شامل لفهم مفاهيم وتطبيقات التعلم الآلي، باستخدام دراسات الحالة والتمارين لتوضيح مبادئ هذا المجال سريع التطور. ومع استمرار تطور التكنولوجيا بوتيرة لم يسبق لها مثيل، من المهم وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة والاعتراف بأهمية توحيد الشعوب في عالم مليء بالصراعات والخلافات. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، والشبكات العصبية، والتعلم العميق. يتم تقديم هذه المفاهيم بتنسيق يسهل الوصول إليه ومبسط، مما يسمح للقراء بفهم أساسيات التعلم الآلي بسهولة دون الشعور بالإرهاق. ثم يتعمق المؤلف في موضوعات أكثر تقدمًا مثل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والتعلم المعزز، مما يدل على تنوع وقوة التعلم الآلي عبر الصناعات والتطبيقات. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد المؤلف على الحاجة إلى نهج محوره الإنسان للتعلم الآلي، مع التأكيد على أهمية الاعتبارات الأخلاقية والمسؤولية الاجتماعية في تصميم ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك مناقشات حول خصوصية البيانات والتحيز والعواقب المحتملة لسوء استخدام الذكاء الاصطناعي. وإدراكًا لهذه القضايا الحاسمة، يشجع المؤلف القراء على التفكير بشكل نقدي في تأثير التعلم الآلي على المجتمع والتعامل مع التكنولوجيا بحذر ووعي. يعرض الكتاب أيضًا العديد من الأمثلة والتمارين التي تسمح للقراء بتطبيق معرفة التعلم الآلي المكتشفة حديثًا على سيناريوهات العالم الحقيقي.