BOOKS - Applied Machine Learning: A practical guide from Novice to Pro.
Applied Machine Learning: A practical guide from Novice to Pro. - Chigozie Anyasor July 4, 2024 PDF  BOOKS
ECO~23 kg CO²

3 TON

Views
69751

Telegram
 
Applied Machine Learning: A practical guide from Novice to Pro.
Author: Chigozie Anyasor
Year: July 4, 2024
Format: PDF
File size: PDF 24 MB
Language: English



Pay with Telegram STARS
Applied Machine Learning: A Practical Guide from Novice to Pro Introduction: Machine learning (ML) has become an integral part of our daily lives, from virtual assistants to self-driving cars. However, many people still believe that ML models can act autonomously, which hinders innovation in the field of artificial intelligence (AI). This misconception has led to a lack of understanding of the true potential of ML and its practical applications. In reality, ML models require integration within a comprehensive system encompassing inputs, processing, and outputs. This book, "Applied Machine Learning: A Practical Guide from Novice to Pro aims to reshape your understanding of ML and its practical applications.
Прикладное машинное обучение: практическое руководство от новичка до Pro Введение: Машинное обучение (ML) стало неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, от виртуальных помощников до самоуправляемых автомобилей. Однако многие по-прежнему считают, что ML-модели могут действовать автономно, что препятствует инновациям в области искусственного интеллекта (ИИ). Это заблуждение привело к непониманию истинного потенциала ML и его практического применения. В действительности, модели ML требуют интеграции в рамках комплексной системы, охватывающей входы, обработку и выходы. Эта книга «Прикладное машинное обучение: практическое руководство от новичка до профессионала» призвана изменить ваше понимание ML и его практических применений.
Machine Machine arning appliquée : guide pratique du débutant à Pro Introduction : Machine arning (ML) est devenu une partie intégrante de notre vie quotidienne, des assistants virtuels aux voitures autonomes. Cependant, beaucoup pensent encore que les modèles ML peuvent agir de manière autonome, ce qui entrave l'innovation dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Cette illusion a conduit à une incompréhension du véritable potentiel du ML et de son application pratique. En réalité, les modèles ML nécessitent une intégration au sein d'un système complexe couvrant les entrées, le traitement et les sorties. Ce livre, « L'apprentissage machine appliqué : un guide pratique d'un débutant à un professionnel », est conçu pour changer votre compréhension de ML et de ses applications pratiques.
Aprendizaje automático aplicado: guía práctica de principiante a pro Introducción: aprendizaje automático (ML) se ha convertido en una parte integral de nuestra vida cotidiana, desde asistentes virtuales hasta autos autogestionados. n embargo, muchos todavía creen que los modelos ML pueden actuar de forma autónoma, lo que impide la innovación en inteligencia artificial (IA). Esta idea errónea llevó a una incomprensión del verdadero potencial del LM y su aplicación práctica. En realidad, los modelos ML requieren una integración dentro de un sistema integral que abarque las entradas, el procesamiento y las salidas. Este libro, «Machine arning: una guía práctica de principiante a profesional», está diseñado para cambiar su comprensión del ML y sus aplicaciones prácticas.
Aprendizagem de máquina aplicada: guia prático de novato a Pro Introdução: Aprendizado de máquina (ML) tornou-se parte integrante da nossa vida diária, desde assistentes virtuais até carros autônomos. No entanto, muitos ainda acreditam que os modelos ML podem funcionar de forma autônoma, o que impede a inovação da inteligência artificial (IA). Este equívoco levou à incompreensão do verdadeiro potencial do ML e sua aplicação prática. Na verdade, os modelos ML exigem integração dentro de um sistema integrado que abrange entradas, processamento e saídas. Este livro «Aprendizagem de Máquina Aplicada: Guia Prático de Iniciante a Profissional» tem como objetivo alterar a sua compreensão do ML e suas aplicações práticas.
Apprendimento automatico applicato: manuale pratico da principiante a Pro Introduzione: Apprendimento automatico (ML) è diventato parte integrante della nostra vita quotidiana, dagli assistenti virtuali alle auto autosufficienti. Ma molti continuano a pensare che i modelli ML possano agire autonomamente, ostacolando l'innovazione dell'intelligenza artificiale (IA). Questo inganno ha portato a un'incomprensione del vero potenziale di ML e della sua applicazione pratica. In realtà, i modelli ML richiedono l'integrazione all'interno di un sistema completo che comprende ingressi, elaborazioni e uscite. Questo libro «Apprendimento automatico applicato: manuale pratico da principiante a professionista» è progettato per cambiare la vostra comprensione di ML e delle sue applicazioni pratiche.
Applied Machine arning: Ein praktischer itfaden vom Anfänger bis zum Profi Einführung: Machine arning (ML) ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken, vom virtuellen Assistenten bis zum selbstfahrenden Auto. Viele glauben jedoch immer noch, dass ML-Modelle autonom agieren können, was Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) behindert. Dieses Missverständnis führte zu einem Missverständnis des wahren Potenzials von ML und seiner praktischen Anwendung. In Wirklichkeit erfordern ML-Modelle eine Integration innerhalb eines umfassenden Systems, das Ein-, Verarbeitungs- und Ausgänge umfasst. Dieses Buch, Applied Machine arning: Ein praktischer itfaden vom Anfänger bis zum Profi, soll Ihr Verständnis von ML und seinen praktischen Anwendungen verändern.
Applied Machine arning: Praktyczny przewodnik od początkującego do Pro Wprowadzenie: Uczenie maszynowe (ML) stało się integralną częścią naszego codziennego życia, od wirtualnych asystentów po samochody samojezdne. Jednak wielu nadal uważa, że modele ML mogą działać autonomicznie, utrudniając innowacje w sztucznej inteligencji (AI). Błędne przekonanie doprowadziło do braku zrozumienia prawdziwego potencjału ML i jego praktycznego zastosowania. W rzeczywistości modele ML wymagają integracji w złożonym systemie obejmującym wejścia, przetwarzanie i wyjścia. Ta książka, Applied Machine arning: Praktyczny przewodnik od początkującego do profesjonalnego, ma na celu przekształcenie zrozumienia ML i jego praktycznych zastosowań.
למידת מכונה שימושית: מדריך מעשי ממתחילים למבוא פרו: למידת מכונה (ML) הפכה לחלק בלתי נפרד מחיי היומיום שלנו, מעוזרים וירטואליים למכוניות שנוהגות בעצמן. עם זאת, רבים עדיין מאמינים שמודלים של ML יכולים לפעול באופן עצמאי, מה שמפריע לחדשנות בבינה מלאכותית (AI). תפיסה מוטעית זו הובילה לחוסר הבנה של הפוטנציאל האמיתי של ML ושל היישום המעשי שלה. למעשה, מודלי ML דורשים אינטגרציה בתוך מערכת מורכבת המכסה קלט, עיבוד ותפוקות. ספר זה, Applied Machine arning: A Practical Guide from Beginner to Professional, שואף לשנות את הבנתך על ML ועל יישומיו המעשיים.''
Uygulamalı Makine Öğrenimi: Başlangıçtan Pro'ya Pratik Bir Rehber Giriş: Makine öğrenimi (ML), sanal asistanlardan kendi kendini süren arabalara kadar günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Bununla birlikte, birçoğu hala ML modellerinin otonom olarak çalışabileceğine ve yapay zekada (AI) inovasyonu engelleyebileceğine inanıyor. Bu yanlış anlama, ML'nin gerçek potansiyelinin ve pratik uygulamasının anlaşılmamasına yol açtı. Aslında, ML modelleri, girişleri, işlemleri ve çıktıları kapsayan karmaşık bir sistem içinde entegrasyon gerektirir. Bu kitap, Uygulamalı Makine Öğrenimi: Başlangıçtan Profesyonelliğe Pratik Bir Rehber, ML ve pratik uygulamaları hakkındaki anlayışınızı dönüştürmeyi amaçlamaktadır.
التعلم الآلي التطبيقي: دليل عملي من المبتدئين إلى المحترفين المقدمة: أصبح التعلم الآلي (ML) جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، من المساعدين الافتراضيين إلى السيارات ذاتية القيادة. ومع ذلك، لا يزال الكثيرون يعتقدون أن نماذج ML يمكن أن تعمل بشكل مستقل، مما يعيق الابتكار في الذكاء الاصطناعي (AI). أدى هذا المفهوم الخاطئ إلى عدم فهم إمكانات ML الحقيقية وتطبيقها العملي. في الواقع، تتطلب نماذج ML التكامل داخل نظام معقد يغطي المدخلات والتجهيز والمخرجات. يهدف هذا الكتاب، التعلم الآلي التطبيقي: دليل عملي من مبتدئ إلى محترف، إلى تغيير فهمك لـ ML وتطبيقاتها العملية.
응용 기계 학습: 초보자에서 프로 소개까지의 실용 가이드: 기계 학습 (ML) 은 가상 어시스턴트에서 자율 주행 자동차에 이르기까지 일상 생활에서 없어서는 안될 부분이되었습니다. 그러나 많은 사람들은 여전히 ML 모델이 자율적으로 작동하여 인공 지능 (AI) 의 혁신을 방해 할 수 있다고 생각합니다. 이러한 오해로 인해 ML의 진정한 잠재력과 실제 적용에 대한 이해가 부족했습니다. 실제로 ML 모델은 입력, 처리 및 출력을 다루는 복잡한 시스템 내에 통합이 필요합니다. 이 책인 Applied Machine arning: 초보자에서 전문가까지의 실용 가이드는 ML과 실제 응용 프로그램에 대한 이해를 변화시키는 것을 목표로합니다.
Applied Machine arning:初心者からプロまでの実用的なガイドはじめに:機械学習(ML)は、バーチャルアシスタントから自動運転車まで、私たちの日常生活の不可欠な部分となっています。しかしながら、多くの人は、人工知能(AI)の革新を妨げ、MLモデルが自律的に動作できると信じています。この誤解は、MLの真の可能性と実用化への理解の欠如につながった。実際、MLモデルには、入力、処理、出力をカバーする複雑なシステム内での統合が必要です。本書「Applied Machine arning: A Practical Guide from Beginner to Professional」は、MLとその実用的なアプリケーションの理解を変革することを目的としています。
應用機器學習:從初學者到專業人士的實用指南:機器學習(ML)已成為我們日常生活不可或缺的一部分,從虛擬助手到自動駕駛汽車。但是,許多人仍然認為ML模型可以自主運行,從而阻礙了人工智能(AI)的創新。這種誤解導致人們對ML的真正潛力及其實際應用缺乏了解。實際上,ML模型需要在涵蓋輸入,處理和輸出的綜合系統中集成。本書「應用機器學習:從初學者到專業人員的實用指南」旨在改變您對ML及其實際應用的理解。

You may also be interested in:

The Definitive Guide to Machine Learning Operations in AWS Machine Learning Scalability and Optimization with AWS
Microsoft Azure AI A Beginner’s Guide Explore Azure Applied AI Services, Azure Cognitive Services and Azure Machine Learning
Machine Learning for Materials Discovery: Numerical Recipes and Practical Applications (Machine Intelligence for Materials Science)
Python for Data Science A Practical Guide to Master Python Programming and System Administration. Discover The Essentials of Machine Learning and Artificial Intelligent Using Python Code
Applied Machine Learning for Smart Data Analysis (Computational Intelligence in Engineering Problem Solving)
Applied Machine Learning Solutions with Python Production-ready ML Projects Using Cutting-edge Libraries
Applied Text Analysis with Python Enabling Language Aware Data Products with Machine Learning
Machine Learning For Beginners A Comprehensive Beginners Guide To Machine Learning, No Experience Required!
Machine Learning Step-by-Step Guide To Implement Machine Learning Algorithms with Python
Practical Full Stack Machine Learning A Guide to Build Reliable, Reusable, and Production-Ready Full Stack ML Solutions
Practical Machine Learning in R
Practical Machine Learning in R
Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data (Princeton Series in Modern Observational Astronomy, 1)
Python Machine Learning The Ultimate Beginners’ Guide for Building Intelligent Systems with Python, Raspberry Pi, and TensorFlow. Includes Practical Step-by-Step Techniques and Exercises
Practical Machine Learning with H2O
Practical Machine Learning with Spark
Learn Python Programming for Beginners: The Best Step-by-Step Guide for Coding with Python, Great for Kids and Adults. Includes Practical Exercises on Data Analysis, Machine Learning and More.
Practical Machine Learning in R (2021 Update)
Practical Machine Learning in R 1st Edition
Practical Machine Learning Illustrated with KNIME
Practical Machine Learning Illustrated with KNIME
Practical Machine Learning Innovations in Recommendation
Python for Beginners A Step by Step Guide to Python Programming, Data Science, and Predictive Model. A Practical Introduction to Machine Learning with Python
Practical Machine Learning with R Tutorials and Case Studies
Easily Practical Machine Learning Algorithms with Python
Practical Machine Learning for Data Analysis Using Python
Practical Machine Learning with R Tutorials and Case Studies
Practical MLOps Operationalizing Machine Learning Models
Practical Simulations for Machine Learning (Early Release)
Data Scientist Pocket Guide Over 600 Concepts, Terminologies, and Processes of Machine Learning and Deep Learning Assembled
Practical Machine Learning for Computer Vision (Early Release)
Mastering Excel VBA and Machine Learning A Complete, Step-by-Step Guide To Learn and Master Excel VBA and Machine Learning From Scratch
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
Practical MLOps Operationalizing Machine Learning Models (Early Release)
Low-Code AI: A Practical Project-Driven Introduction to Machine Learning
Machine Learning for Materials Discovery Numerical Recipes and Practical Applications
Machine Learning with Python Advanced Guide in Machine Learning with Python
Machine Learning with Python 3 in 1 Beginners Guide + Step by Step Methods + Advanced Methods and Strategies to Learn Machine Learning with Python
Low-Code AI A Practical Project-Driven Introduction to Machine Learning (Final)