BOOKS - MATLAB Machine Learning Recipes A Problem-Solution Approach, 3rd Edition
MATLAB Machine Learning Recipes A Problem-Solution Approach, 3rd Edition - Michael Paluszek, Stephanie Thomas 2024 PDF | EPUB Apress BOOKS
ECO~18 kg CO²

1 TON

Views
30826

Telegram
 
MATLAB Machine Learning Recipes A Problem-Solution Approach, 3rd Edition
Author: Michael Paluszek, Stephanie Thomas
Year: 2024
Pages: 458
Format: PDF | EPUB
File size: 54.8 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
MATLAB Machine Learning Recipes A ProblemSolution Approach 3rd Edition is a comprehensive guide that provides a wide range of practical recipes for solving machine learning problems using MATLAB. The book covers the latest developments in machine learning algorithms and techniques, including deep learning, natural language processing, computer vision, and more. It offers a problem-solving approach that helps readers learn how to apply these techniques to real-world problems, with step-by-step instructions and examples to guide them through the process. The book begins by introducing the basics of machine learning and the MATLAB environment, providing an overview of the tools and resources available for machine learning. It then delves into the specifics of different algorithms and techniques, such as support vector machines, neural networks, and clustering, explaining how they work and how to implement them in MATLAB. As technology continues to evolve at an unprecedented pace, it is essential to understand the process of technological development and its impact on humanity. The need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge is crucial for survival. This book serves as a valuable resource for those looking to stay ahead of the curve and adapt to the ever-changing landscape of machine learning and AI. One of the key takeaways from this book is the importance of understanding the underlying principles of machine learning and how they can be applied to solve real-world problems.
MATLAB Machine arning Recipes A ProblemSolution Approach 3rd Edition - это всеобъемлющее руководство, которое предоставляет широкий спектр практических рецептов для решения задач машинного обучения с помощью MATLAB. Книга охватывает последние разработки в области алгоритмов и методов машинного обучения, включая глубокое обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение и многое другое. Он предлагает подход к решению проблем, который помогает читателям научиться применять эти методы к реальным проблемам, с пошаговыми инструкциями и примерами, которые помогут им пройти через процесс. Книга начинается с ознакомления с основами машинного обучения и средой MATLAB, предоставляя обзор инструментов и ресурсов, доступных для машинного обучения. Затем он углубляется в специфику различных алгоритмов и методов, таких как машины опорных векторов, нейронные сети и кластеризация, объясняя, как они работают и как их реализовать в MATLAB. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, важно понимать процесс технологического развития и его влияние на человечество. Необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний имеет решающее значение для выживания. Эта книга служит ценным ресурсом для тех, кто хочет быть на опережение и адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту машинного обучения и ИИ. Одним из ключевых выводов из этой книги является важность понимания основополагающих принципов машинного обучения и того, как их можно применять для решения реальных проблем.
MATLAB Machine arning Recipes A ProblemSolution Approach 3rd Edition est un guide complet qui fournit une large gamme de recettes pratiques pour relever les défis de l'apprentissage automatique avec MATLAB. livre couvre les derniers développements dans le domaine des algorithmes et des méthodes d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et bien plus encore. Il propose une approche de résolution de problèmes qui aide les lecteurs à apprendre à appliquer ces méthodes aux problèmes réels, avec des instructions étape par étape et des exemples qui les aideront à traverser le processus. livre commence par une présentation des bases de l'apprentissage automatique et de l'environnement MATLAB, en donnant un aperçu des outils et des ressources disponibles pour l'apprentissage automatique. Il se penche ensuite sur la spécificité de différents algorithmes et techniques tels que les machines vectorielles de référence, les réseaux neuronaux et le clustering, expliquant comment ils fonctionnent et comment les mettre en œuvre dans MATLAB. Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est important de comprendre le processus de développement technologique et son impact sur l'humanité. La nécessité d'un paradigme personnel de perception du processus technologique de développement des connaissances modernes est essentielle à la survie. Ce livre est une ressource précieuse pour ceux qui veulent être en avance et s'adapter au paysage en constante évolution de l'apprentissage automatique et de l'IA. L'une des principales conclusions de ce livre est l'importance de comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et comment ils peuvent être appliqués pour résoudre des problèmes réels.
MATLAB Machine Arning Recupes A ProblemSolution Approach 3rd Edition è una guida completa che fornisce una vasta gamma di ricette pratiche per affrontare le sfide di apprendimento automatico con MATLAB. Il libro comprende gli ultimi sviluppi di algoritmi e tecniche di apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento approfondito, l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione informatica e molto altro ancora. Offre un approccio alla risoluzione dei problemi che aiuta i lettori ad imparare ad applicare questi metodi ai problemi reali, con istruzioni e esempi che li aiutano a superare il processo. Il libro inizia con la conoscenza delle basi dell'apprendimento automatico e dell'ambiente MATLAB, fornendo una panoramica degli strumenti e delle risorse disponibili per l'apprendimento automatico. Poi si approfondisce nella specificità di diversi algoritmi e metodi, come macchine di supporto vettori, reti neurali e clustering, spiegando come funzionano e come implementarli in MATLAB. Poiché la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, è importante comprendere il processo di sviluppo tecnologico e il suo impatto sull'umanità. La necessità di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna è fondamentale per la sopravvivenza. Questo libro è una risorsa preziosa per coloro che vogliono essere in anticipo e adattarsi al panorama dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale in continua evoluzione. Una delle conclusioni chiave di questo libro è l'importanza di comprendere i principi fondamentali dell'apprendimento automatico e come possono essere utilizzati per risolvere i problemi reali.
MATLAB Machine Arning Recipes A ProblemSolution Approach 3rd Edition ist ein umfassendes Handbuch, das eine breite Palette praktischer Rezepte zur Lösung von Machine-arning-Problemen mit MATLAB bietet. Das Buch behandelt die neuesten Entwicklungen in Algorithmen und Methoden des maschinellen rnens, einschließlich Deep arning, natürlicher Sprachverarbeitung, Computer Vision und mehr. Es bietet einen Problemlösungsansatz, der den sern hilft, diese Techniken auf reale Probleme anzuwenden, mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Beispielen, die ihnen helfen, den Prozess zu durchlaufen. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen rnens und der MATLAB-Umgebung und bietet einen Überblick über die für das maschinelle rnen verfügbaren Tools und Ressourcen. Anschließend geht er auf die Besonderheiten verschiedener Algorithmen und Methoden wie Support Vector Machines, neuronale Netze und Clustering ein und erklärt, wie sie funktionieren und wie man sie in MATLAB implementiert. Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es wichtig, den Prozess der technologischen Entwicklung und ihre Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens ist entscheidend für das Überleben. Dieses Buch dient als wertvolle Ressource für diejenigen, die der sich ständig verändernden Landschaft des maschinellen rnens und der KI voraus sein und sich anpassen möchten. Eine der wichtigsten Erkenntnisse aus diesem Buch ist die Bedeutung des Verständnisses der grundlegenden Prinzipien des maschinellen rnens und wie sie zur Lösung realer Probleme eingesetzt werden können.
MATLAB Machine arning Recipes Problem Approach 3rd Edition to kompleksowy przewodnik, który zapewnia szeroką gamę praktycznych receptur na rozwiązywanie problemów z nauką maszyn z MATLAB. Książka obejmuje najnowsze osiągnięcia w zakresie algorytmów i metod uczenia maszynowego, w tym głębokiego uczenia się, przetwarzania języka naturalnego, wizji komputerowej i innych. Oferuje podejście do rozwiązywania problemów, które pomaga czytelnikom nauczyć się stosować te techniki do problemów świata rzeczywistego, z instrukcjami krok po kroku i przykładami, aby poprowadzić je przez proces. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw uczenia maszynowego i środowiska MATLAB, zapewniając przegląd narzędzi i zasobów dostępnych do uczenia maszynowego. Następnie zagłębia się w specyfikę różnych algorytmów i metod, takich jak obsługa maszyn wektorowych, sieci neuronowych i klastrowania, wyjaśniając, jak działają i jak je wdrożyć w MATLAB. Ponieważ technologia nadal rozwija się w bezprecedensowym tempie, ważne jest zrozumienie procesu rozwoju technologicznego i jego wpływu na ludzkość. Potrzeba osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy ma kluczowe znaczenie dla przetrwania. Ta książka służy jako cenny zasób dla tych, którzy chcą pozostać przed krzywą i dostosować się do stale zmieniającego się krajobrazu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Jednym z kluczy do przyjęcia tej książki jest znaczenie zrozumienia podstawowych zasad uczenia maszynowego i tego, jak można je stosować do problemów świata rzeczywistego.
MATLAB Machine Arning Protection A Solution Edition 3 Edition הוא מדריך מקיף המספק מגוון רחב של מתכונים מעשיים לפתרון בעיות למידת מכונה באמצעות MATLAB. הספר סוקר את ההתפתחויות האחרונות באלגוריתמי למידת מכונה ושיטות, כולל למידה עמוקה, עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת ועוד. היא מציעה גישה לפתרון בעיות שעוזרת לקוראים ללמוד איך ליישם את הטכניקות האלה לבעיות בעולם האמיתי, עם הוראות מדרגה אחר שלב ודוגמאות להדריך אותם בתהליך. הספר מתחיל בהצגת היסודות של למידת מכונה וסביבת MATLAB, ומספק סקירה של הכלים והמשאבים הזמינים ללמידת מכונה. לאחר מכן הוא מתעמק בפרטים של אלגוריתמים ושיטות שונים, כגון מכונות וקטורים תומכות, רשתות עצביות וקבוצתיות, ומסביר כיצד הם פועלים וכיצד ליישם אותם ב-MATLAB. כשהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח בקצב חסר תקדים, חשוב להבין את תהליך ההתפתחות הטכנולוגית ואת השפעתה על האנושות. הצורך בפרדיגמה אישית של תפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני הוא קריטי להישרדות. הספר הזה משמש כמשאב רב ערך עבור אלה שרוצים להקדים את העקומה ולהתאים את עצמם לנוף המשתנה מתמיד של למידת מכונה ובינה מלאכותית. אחת המטלות המרכזיות מהספר הזה היא החשיבות של הבנת העקרונות הבסיסיים של למידת מכונה וכיצד ניתן ליישם אותם לבעיות בעולם האמיתי.''
MATLAB Machine arning Yemek Tarifleri A ProblemSolution Approach 3rd Edition, MATLAB ile makine öğrenimi problemlerini çözmek için çok çeşitli pratik tarifler sunan kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve daha fazlası dahil olmak üzere makine öğrenme algoritmaları ve yöntemlerindeki en son gelişmeleri kapsamaktadır. Okuyucuların bu teknikleri gerçek dünya problemlerine nasıl uygulayacaklarını, adım adım talimatlar ve süreç boyunca onlara rehberlik edecek örneklerle öğrenmelerine yardımcı olan bir problem çözme yaklaşımı sunar. Kitap, makine öğreniminin temellerini ve MATLAB ortamını tanıtarak başlıyor ve makine öğrenimi için mevcut araçlara ve kaynaklara genel bir bakış sunuyor. Daha sonra, destek vektör makineleri, sinir ağları ve kümeleme gibi çeşitli algoritmaların ve yöntemlerin özelliklerini inceleyerek, nasıl çalıştıklarını ve bunların MATLAB'da nasıl uygulanacağını açıklar. Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızla gelişmeye devam ederken, teknolojik gelişme sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin kişisel bir algı paradigmasına duyulan ihtiyaç, hayatta kalmak için kritik öneme sahiptir. Bu kitap, eğrinin önünde kalmak ve sürekli değişen makine öğrenimi ve AI manzarasına uyum sağlamak isteyenler için değerli bir kaynak olarak hizmet vermektedir. Bu kitabın en önemli çıkarımlarından biri, makine öğreniminin temel ilkelerini ve bunların gerçek dünya problemlerine nasıl uygulanabileceğini anlamanın önemidir.
MATLAB Machine Carning Recipes A ProblemSolution Approach 3rd Edition هو دليل شامل يوفر مجموعة واسعة من الوصفات العملية لحل مشاكل التعلم الآلي مع MATLAB. يغطي الكتاب آخر التطورات في خوارزميات وطرق التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والمزيد. إنه يقدم نهجًا لحل المشكلات يساعد القراء على تعلم كيفية تطبيق هذه التقنيات على مشاكل العالم الحقيقي، مع تعليمات خطوة بخطوة وأمثلة لتوجيههم خلال العملية. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات التعلم الآلي وبيئة MATLAB، مما يوفر لمحة عامة عن الأدوات والموارد المتاحة للتعلم الآلي. ثم يتعمق في تفاصيل الخوارزميات والطرق المختلفة، مثل آلات ناقلات الدعم والشبكات العصبية والتجميع، موضحًا كيفية عملها وكيفية تنفيذها في MATLAB. ومع استمرار تطور التكنولوجيا بوتيرة لم يسبق لها مثيل، من المهم فهم عملية التطور التكنولوجي وأثرها على البشرية. إن الحاجة إلى نموذج شخصي للإدراك للعملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة أمر بالغ الأهمية للبقاء. يعد هذا الكتاب مصدرًا قيمًا لأولئك الذين يرغبون في البقاء في صدارة المنحنى والتكيف مع المشهد المتغير باستمرار للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تتمثل إحدى النقاط الرئيسية من هذا الكتاب في أهمية فهم المبادئ الأساسية للتعلم الآلي وكيف يمكن تطبيقها على مشاكل العالم الحقيقي.
MATLAB Machine Arning Recipes A ProblemSolution Approach 3rd Edition是一本全面的指南,提供了一系列實用的配方,可通過MATLAB解決機器學習問題。該書涵蓋了機器學習算法和方法的最新發展,包括深度學習,自然語言處理,計算機視覺等。它提供了一種解決問題的方法,可以幫助讀者學習將這些技術應用於實際問題,並提供逐步的指導和示例,以幫助他們完成過程。本書首先介紹了機器學習的基礎知識和MATLAB環境,概述了可用於機器學習的工具和資源。然後,他深入研究了各種算法和方法的細節,例如參考矢量機,神經網絡和聚類,解釋了它們的工作原理以及如何在MATLAB中實現它們。隨著技術繼續以前所未有的速度發展,必須了解技術發展及其對人類的影響。對現代知識發展的過程感知個人範式的需要對於生存至關重要。這本書為那些希望保持領先地位並適應不斷變化的機器學習和AI格局的人們提供了寶貴的資源。本書的主要結論之一是了解機器學習的基本原理以及如何將其應用於解決實際問題的重要性。

You may also be interested in:

Bio-inspired Algorithms in Machine Learning and Deep Learning for Disease Detection
Machine Learning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning
Federated Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Design of Intelligent Applications using Machine Learning and Deep Learning Techniques
Disease Prediction using Machine Learning, Deep Learning and Data Analytics
Learning TensorFlow.js Powerful Machine Learning in javascript
Disease Prediction using Machine Learning, Deep Learning and Data Analytics
Risk Modeling Practical Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning
Building Intelligent Systems Using Machine Learning and Deep Learning Security, Applications and Its Challenges
Building Intelligent Systems Using Machine Learning and Deep Learning Security, Applications and Its Challenges
Machine Learning: Master Supervised and Unsupervised Learning Algorithms with Real Examples (English Edition)
Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Hands-On Unsupervised Learning Using Python: How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Machine Learning with Python A Comprehensive Guide To Algorithms, Deep Learning Techniques, And Practical Applications
Distributional Reinforcement Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)
Machine Learning - A Journey To Deep Learning With Exercises And Answers
Statistical Reinforcement Learning Modern Machine Learning Approaches
Machine Learning and Deep Learning in Real-Time Applications
Machine Learning and Deep Learning in Natural Language Processing
Machine Learning and Deep Learning in Neuroimaging Data Analysis
Machine Learning and Deep Learning in Natural Language Processing
Machine Learning and Deep Learning in Neuroimaging Data Analysis
Machine Component Analysis with MATLAB
Default Loan Prediction Based On Customer Behavior Using Machine Learning And Deep Learning With Python, Second Edition
Python Machine Learning for Beginners Learning from Scratch Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SKlearn and TensorFlow 2.0
Generative AI with Python Harnessing The Power Of Machine Learning And Deep Learning To Build Creative And Intelligent Systems
Machine Learning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning, 2nd Edition (Final Release)
Data Scientist Pocket Guide Over 600 Concepts, Terminologies, and Processes of Machine Learning and Deep Learning Assembled
Learning Genetic Algorithms with Python Empower the Performance of Machine Learning and AI Models with the Capabilities of a Powerful Search Algorithm
Machine Learning. Supervised Learning Techniques and Tools Nonlinear Models Exercises with R, SAS, STATA, EVIEWS and SPSS
Machine Learning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning, 2nd Edition (Final Release)
Programming Machine Learning From Coding to Deep Learning
Machine Learning in Elixir Learning to Learn with Nx and Axon
Machine Learning in Elixir Learning to Learn with Nx and Axon
Data Science Crash Course Thyroid Disease Classification and Prediction Using Machine Learning and Deep Learning with Python GUI, Second Edition
Machine Learning: Fundamental Algorithms for Supervised and Unsupervised Learning With Real-World Applications (Advanced Data Analytics Book 1)
The Panther V in Combat Guderian’s Problem Child (Hitler’s War Machine)
MATLAB Deep Learning Toolbox Reference
Machine Learning for Beginners A Math Guide to Mastering Deep Learning and Business Application. Understand How Artificial Intelligence, Data Science, and Neural Networks Work Through Real Examples