BOOKS - Elements of Data Science, Machine Learning, and Artificial Intelligence Using...
Elements of Data Science, Machine Learning, and Artificial Intelligence Using R - Frank Emmert-Streib, Salissou Moutari, Matthias Dehmer 2023 PDF Springer BOOKS
ECO~19 kg CO²

2 TON

Views
60006

Telegram
 
Elements of Data Science, Machine Learning, and Artificial Intelligence Using R
Author: Frank Emmert-Streib, Salissou Moutari, Matthias Dehmer
Year: 2023
Pages: 582
Format: PDF
File size: 22.2 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Elements of Data Science Machine Learning and Artificial Intelligence Using R The world we live in today is constantly evolving and changing at an incredible pace. With the rapid advancement of technology, it's no surprise that data science, machine learning, and artificial intelligence have become essential tools for businesses, governments, and individuals alike. These fields have revolutionized how we approach problems and make decisions, from healthcare to finance to transportation. However, with great power comes great responsibility, and it's important to understand the process of technology evolution to ensure that these powerful tools are used ethically and responsibly. The book "Elements of Data Science Machine Learning and Artificial Intelligence Using R" provides readers with a comprehensive overview of these fields, covering topics such as data preprocessing, visualization, statistical modeling, and deep learning. The authors emphasize the importance of understanding the underlying principles of each technique and how they can be applied to real-world problems. They also highlight the need for responsible use of AI, recognizing both its potential benefits and risks.
Элементы Data Science Машинное обучение и искусственный интеллект с использованием R Мир, в котором мы живем сегодня, постоянно развивается и меняется невероятными темпами. С быстрым развитием технологий неудивительно, что наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект стали важными инструментами для бизнеса, правительств и отдельных лиц. Эти области произвели революцию в том, как мы подходим к проблемам и принимаем решения, от здравоохранения до финансов и транспорта. Однако с большой силой приходит большая ответственность, и важно понимать процесс эволюции технологий, чтобы гарантировать, что эти мощные инструменты используются этически и ответственно. Книга «Elements of Data Science Machine arning and Artificial Intelligence Using R» предоставляет читателям всесторонний обзор этих областей, охватывая такие темы, как предварительная обработка данных, визуализация, статистическое моделирование и глубокое обучение. Авторы подчеркивают важность понимания основополагающих принципов каждой техники и того, как их можно применить к реальным проблемам. Они также подчеркивают необходимость ответственного использования ИИ, признавая как его потенциальные преимущества, так и риски.
Data Science Elements L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle en utilisant R monde dans lequel nous vivons aujourd'hui évolue constamment et change à un rythme incroyable. Avec l'évolution rapide de la technologie, il n'est pas surprenant que la science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle soient devenus des outils importants pour les entreprises, les gouvernements et les individus. Ces domaines ont révolutionné la façon dont nous abordons les problèmes et prenons des décisions, des soins de santé aux finances en passant par les transports. Cependant, une grande responsabilité vient avec force, et il est important de comprendre le processus d'évolution de la technologie pour s'assurer que ces outils puissants sont utilisés de manière éthique et responsable. livre « Elements of Data Science Machine Arning and Artificial Intelligence Using R » offre aux lecteurs un aperçu complet de ces domaines, couvrant des sujets tels que le prétraitement des données, la visualisation, la modélisation statistique et l'apprentissage en profondeur. s auteurs soulignent l'importance de comprendre les principes fondamentaux de chaque technique et comment ils peuvent être appliqués aux problèmes réels. Ils soulignent également la nécessité d'une utilisation responsable de l'IA, reconnaissant à la fois ses avantages potentiels et ses risques.
Elementos Data Science aprendizaje automático y la inteligencia artificial usando R mundo en el que vivimos hoy está en constante evolución y cambiando a un ritmo increíble. Con el rápido desarrollo de la tecnología, no es de extrañar que la ciencia de los datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se hayan convertido en herramientas importantes para las empresas, los gobiernos y los individuos. Estas áreas han revolucionado la forma en que abordamos los problemas y tomamos decisiones, desde la salud hasta las finanzas y el transporte. n embargo, con gran fuerza llega una gran responsabilidad y es importante entender el proceso de evolución de la tecnología para asegurar que estas poderosas herramientas se utilicen de forma ética y responsable. libro Elements of Data Science Machine arning and Artificial Intelligence Using R ofrece a los lectores una visión global de estas áreas, cubriendo temas como el pre-procesamiento de datos, visualización, modelado estadístico y aprendizaje profundo. autores subrayan la importancia de comprender los principios fundamentales de cada técnica y cómo se pueden aplicar a los problemas reales. También subrayan la necesidad de un uso responsable de la IA, reconociendo tanto sus posibles beneficios como sus riesgos.
Gli elementi Data Science Apprendimento automatico e intelligenza artificiale con R Il mondo in cui viviamo oggi è in continua evoluzione e cambia a un ritmo incredibile. Con il rapido sviluppo della tecnologia, non sorprende che la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale siano diventati strumenti importanti per le imprese, i governi e gli individui. Queste aree hanno rivoluzionato il modo in cui affrontiamo i problemi e prendiamo decisioni, dalla sanità alla finanza e ai trasporti. Ma con grande forza arriva una grande responsabilità, ed è importante comprendere l'evoluzione della tecnologia per garantire che questi potenti strumenti siano utilizzati eticamente e responsabilmente. Il libro Elements of Data Science Machine arning and Artistical Intelligence Using R fornisce ai lettori una panoramica completa di queste aree, tra cui l'elaborazione preliminare dei dati, la visualizzazione, la simulazione statistica e l'apprendimento approfondito. Gli autori sottolineano l'importanza di comprendere i principi fondamentali di ogni tecnica e come possono essere applicati ai problemi reali. Essi sottolineano anche la necessità di utilizzare l'IA in modo responsabile, riconoscendone sia i potenziali vantaggi che i rischi.
Data Science Elements Maschinelles rnen und künstliche Intelligenz mit R Die Welt, in der wir heute leben, entwickelt sich ständig weiter und verändert sich in einem unglaublichen Tempo. Mit der rasanten Entwicklung der Technologie ist es nicht verwunderlich, dass Datenwissenschaft, maschinelles rnen und künstliche Intelligenz zu wichtigen Werkzeugen für Unternehmen, Regierungen und Einzelpersonen geworden sind. Diese Bereiche haben die Art und Weise revolutioniert, wie wir Probleme angehen und Entscheidungen treffen, von der Gesundheitsversorgung über die Finanzen bis hin zum Transport. Mit großer Kraft kommt jedoch eine große Verantwortung, und es ist wichtig, den Prozess der Technologieentwicklung zu verstehen, um sicherzustellen, dass diese leistungsstarken Werkzeuge ethisch und verantwortungsvoll eingesetzt werden. Das Buch „Elements of Data Science Machine Arning and Artificial Intelligence Using R“ bietet den sern einen umfassenden Überblick über diese Bereiche und deckt Themen wie Datenvorverarbeitung, Visualisierung, statistische Modellierung und Deep arning ab. Die Autoren betonen, wie wichtig es ist, die Grundprinzipien jeder Technik zu verstehen und wie sie auf reale Probleme angewendet werden können. e betonen auch die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen Einsatzes von KI und erkennen sowohl ihre potenziellen Vorteile als auch ihre Risiken an.
Data Science Elements Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja przy użyciu R Świat, w którym żyjemy obecnie, stale ewoluuje i zmienia się w niesamowitym tempie. Dzięki szybkiemu rozwojowi technologii nie dziwi fakt, że nauka danych, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja stały się ważnymi narzędziami dla przedsiębiorstw, rządów i osób fizycznych. Obszary te zrewolucjonizowały sposób, w jaki podchodzimy do problemów i podejmujemy decyzje, począwszy od opieki zdrowotnej, a skończywszy na finansowaniu transportu. Jednak z wielką mocą przychodzi wielka odpowiedzialność, i ważne jest, aby zrozumieć ewolucję technologii, aby zapewnić, że te potężne narzędzia są używane etycznie i odpowiedzialnie. Książka „Elements of Data Science Machine arning and Artificial Intelligence Using R” zapewnia czytelnikom kompleksowy przegląd tych dziedzin, obejmujący tematy takie jak preprocessing danych, wizualizacja, modelowanie statystyczne i głębokie uczenie się. Autorzy podkreślają, jak ważne jest zrozumienie podstawowych zasad każdej techniki i jak można je stosować do rzeczywistych problemów. Podkreślają również potrzebę odpowiedzialnego wykorzystywania sztucznej inteligencji, uznając zarówno jej potencjalne korzyści, jak i ryzyko.
Data Science Elements Machine למידה ובינה מלאכותית באמצעות R העולם שאנו חיים בו היום הוא כל הזמן מתפתח ומשתנה בקצב מדהים. עם ההתפתחות המהירה של הטכנולוגיה, אין זה מפתיע שמדעי המידע, למידת המכונה והבינה המלאכותית הפכו לכלים חשובים עבור עסקים, ממשלות ויחידים. תחומים אלה חוללו מהפכה בדרך בה אנו ניגשים לבעיות ומקבלים החלטות, החל בשירותי הבריאות וכלה במימון לתחבורה. עם זאת, עם כוח רב מגיעה אחריות גדולה, וחשוב להבין את התפתחות הטכנולוגיה כדי להבטיח שהכלים החזקים האלה יהיו בשימוש אתי ואחראי. הספר ”Elements of Data Science Machine Arning and Artificial Intelligence Using R” מספק לקוראים סקירה מקיפה של תחומים אלה, המסקרים נושאים כגון עיבוד מראש של נתונים, הדמיה, מודלים סטטיסטיים ולמידה עמוקה. המחברים מדגישים את החשיבות של הבנת עקרונות היסוד של כל טכניקה וכיצד ניתן ליישם אותם לבעיות אמיתיות. הם גם מבליטים את הצורך להשתמש בבינה מלאכותית באחריות, תוך הכרה ביתרונותיה ובסיכוניהם האפשריים.''
Veri Bilimi Öğeleri Makine öğrenimi ve R kullanarak yapay zeka Bugün yaşadığımız dünya sürekli olarak inanılmaz bir hızla gelişiyor ve değişiyor. Teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zekanın işletmeler, hükümetler ve bireyler için önemli araçlar haline gelmesi şaşırtıcı değildir. Bu alanlar, sağlık hizmetlerinden finansa ve ulaşıma kadar sorunlara nasıl yaklaştığımızı ve karar verdiğimizi değiştirdi. Bununla birlikte, büyük güçle büyük sorumluluk gelir ve bu güçlü araçların etik ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için teknolojinin evrimini anlamak önemlidir. "Elements of Data Science Machine arning and Artificial Intelligence Using R" kitabı, okuyuculara veri ön işleme, görselleştirme, istatistiksel modelleme ve derin öğrenme gibi konuları kapsayan bu alanlara kapsamlı bir genel bakış sunar. Yazarlar, her tekniğin temel ilkelerini ve gerçek problemlere nasıl uygulanabileceklerini anlamanın önemini vurgulamaktadır. Ayrıca, hem potansiyel faydalarını hem de risklerini kabul ederek AI'yı sorumlu bir şekilde kullanma ihtiyacını vurgulamaktadır.
التعلم الآلي لعناصر علوم البيانات والذكاء الاصطناعي باستخدام R يتطور العالم الذي نعيش فيه اليوم باستمرار ويتغير بوتيرة لا تصدق. مع التطور السريع للتكنولوجيا، ليس من المستغرب أن تصبح علوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أدوات مهمة للشركات والحكومات والأفراد. لقد أحدثت هذه المجالات ثورة في كيفية تعاملنا مع المشاكل واتخاذ القرارات، من الرعاية الصحية إلى التمويل إلى النقل. ومع ذلك، مع القوة العظمى تأتي مسؤولية كبيرة، ومن المهم فهم تطور التكنولوجيا لضمان استخدام هذه الأدوات القوية بشكل أخلاقي ومسؤول. يوفر كتاب «عناصر التطوير الآلي لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي باستخدام R» للقراء نظرة عامة شاملة على هذه المجالات، حيث يغطي موضوعات مثل المعالجة المسبقة للبيانات، والتصور، والنمذجة الإحصائية، والتعلم العميق. يؤكد المؤلفون على أهمية فهم المبادئ الأساسية لكل تقنية وكيف يمكن تطبيقها على المشاكل الحقيقية. كما يسلطون الضوء على الحاجة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، مع إدراك فوائده المحتملة ومخاطره.
數據科學元素使用R的機器學習和人工智能我們今天生活的世界以驚人的速度不斷發展和變化。隨著技術的飛速發展,數據科學、機器學習和人工智能成為企業、政府和個人的重要工具也就不足為奇了。這些領域徹底改變了我們如何處理問題和決策,從醫療保健到金融和運輸。然而,隨著巨大的力量,承擔了很大的責任,重要的是要了解技術的演變過程,以確保這些強大的工具在道德和負責任地使用。該書「使用數據科學機器進行挖掘和人工智能R的元素」為讀者提供了對這些領域的全面概述,涵蓋了諸如數據預處理,可視化,統計建模和深度學習等主題。作者強調了解每種技術的基本原理以及如何將其應用於實際問題的重要性。他們還強調需要負責任地使用AI,同時認識到其潛在優勢和風險。

You may also be interested in:

Graph-Powered Analytics and Machine Learning with TigerGraph Driving Business Outcomes with Connected Data (9th Early Release)
Graph-Powered Analytics and Machine Learning with TigerGraph Driving Business Outcomes with Connected Data (10th Early Release)
AI for Data Science Artificial Intelligence Frameworks and Functionality for Deep Learning, Optimization, and Beyond
Ultimate MLOps for Machine Learning Models Use Real Case Studies to Efficiently Build, Deploy, and Scale Machine Learning Pipelines with MLOps
Ultimate MLOps for Machine Learning Models Use Real Case Studies to Efficiently Build, Deploy, and Scale Machine Learning Pipelines with MLOps
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Scientific Python Toolkits: A practical guide to implementing supervised and unsupervised machine learning algorithms in Python
Health Analytics with R Learning Data Science Using Examples from Healthcare and Direct-to-Consumer Genetics
Football Analytics with Python & R Learning Data Science Through the Lens of Sports (Final)
Learning Data Science Programming and Statistics Fundamentals Using Python (7th Early Release)
Football Analytics with Python & R Learning Data Science Through the Lens of Sports (Final)
Fundamentals of Machine & Deep Learning A Complete Guide on Python Coding for Machine and Deep Learning with Practical Exercises for Learners (Sachan Book 102)
Hacker|s Guide to Machine Learning with Python Hands-on guide to solving real-world Machine Learning problems with Scikit-Learn, TensorFlow 2, and Keras
Python Machine Learning A Hands-On Beginner|s Guide to Effectively Understand Artificial Neural Networks and Machine Learning Using Python
Python Machine Learning Is The Complete Guide To Everything You Need To Know About Python Machine Learning Keras, Numpy, Scikit Learn, Tensorflow, With Useful Exercises and examples
Machine Learning for Emotion Analysis in Python: Build AI-powered tools for analyzing emotion using natural language processing and machine learning
Python Machine Learning Understand Python Libraries (Keras, NumPy, Scikit-lear, TensorFlow) for Implementing Machine Learning Models in Order to Build Intelligent Systems
Machine Learning for Healthcare Systems: Foundations and Applications (River Publishers Series in Computing and Information Science and Technology)
Machine Learning Algorithm for Fatigue Fields in Additive Manufacturing (Werkstofftechnische Berichte | Reports of Materials Science and Engineering)
Knowledge-Guided Machine Learning Accelerating Discovery Using Scientific Knowledge and Data
Data Engineering for Machine Learning Pipelines From Python Libraries to ML Pipelines and Cloud Platforms
The Art of Machine Learning: A Hands-On Guide to Machine Learning with R
The Art of Machine Learning A Hands-On Guide to Machine Learning with R
Machine Learning Q and AI 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI
Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI
The Art of Machine Learning A Hands-On Guide to Machine Learning with R
Machine Learning Q and AI 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI
The Decision Maker|s Handbook to Data Science AI and Data Science for Non-Technical Executives, Managers, and Founders, 3rd Edition
The Decision Maker|s Handbook to Data Science AI and Data Science for Non-Technical Executives, Managers, and Founders, 3rd Edition
Big Data and Social Science Data Science Methods and Tools for Research and Practice, 2nd Edition
Learn Data Science Fundamentals A Beginner|s Guide To Data Science Programs, Analysis And Visualization
Data Analytics: Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
Data Analytics Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
DATA SCIENCE WITH PYTHON Complete Guide To Understanding Data Analytics And Data Science With Python Programming
Why Data Science Projects Fail: The Harsh Realities of Implementing AI and Analytics, without the Hype (Chapman and Hall CRC Data Science Series)
Ultimate Data Science Programming in Python Master data science libraries with 300+ programs, 2 projects, and EDA GUI tools
Ultimate Data Science Programming in Python Master data science libraries with 300+ programs, 2 projects, and EDA GUI tools
Machine Learning with Rust A practical attempt to explore Rust and its libraries across popular Machine Learning techniques
Machine Learning with Python Comprehensive Beginner’s Guide to Machine Learning in Python with Exercises and Case Studies
Python Machine Learning: Leveraging Python for Implementing Machine Learning Algorithms and Applications (2023 Guide)
Practical Automated Machine Learning on Azure Using Azure Machine Learning to Quickly Build AI Solutions, First Edition