Book Description: Hands-On Unsupervised Learning Using Python How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data In today's fast-paced technological landscape, it is essential to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. As we delve into the realm of artificial intelligence (AI), we must recognize the significance of unsupervised learning in shaping the future of machine learning. Unsupervised learning has emerged as a promising approach to tackle the challenges of working with unlabeled data, which accounts for most of the world's data. This book, "Hands-On Unsupervised Learning Using Python offers practical insights and techniques to leverage unsupervised learning in real-world applications. The author, Ankur Patel, takes you on a journey to explore the next frontier in AI research - unsupervised learning. He provides a comprehensive understanding of this cutting-edge technology and demonstrates how to apply it using two popular Python frameworks, scikit-learn and TensorFlow with Keras. With hands-on examples and code, you will learn to identify patterns in unlabeled data, detect anomalies, perform automatic feature engineering and selection, and generate synthetic datasets.

Практическое неконтролируемое обучение с использованием Python Как создавать прикладные решения для машинного обучения на основе немаркированных данных В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. Углубляясь в область искусственного интеллекта (ИИ), мы должны признать значение неконтролируемого обучения в формировании будущего машинного обучения. Обучение без учителя стало многообещающим подходом для решения проблем работы с немаркированными данными, на которые приходится большая часть мировых данных. Эта книга «Практическое обучение без учителя с использованием Python» предлагает практические идеи и методы для использования обучения без учителя в реальных приложениях. Автор, Анкур Патель, проводит вас в путешествие, чтобы исследовать следующий рубеж в исследованиях ИИ - неконтролируемое обучение. Он дает исчерпывающее понимание этой передовой технологии и демонстрирует, как ее применять, используя два популярных фреймворка на Python, scikit-learn и TensorFlow с Keras. С помощью практических примеров и кода вы научитесь определять шаблоны в немаркированных данных, обнаруживать аномалии, выполнять автоматическую разработку и выбор функций, а также генерировать синтетические наборы данных.

Apprentissage pratique non contrôlé en utilisant Python Comment créer des solutions d'apprentissage automatique basées sur des données non marquées Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est important de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. En approfondissant le domaine de l'intelligence artificielle (IA), nous devons reconnaître l'importance de l'apprentissage incontrôlé dans la formation de l'avenir de l'apprentissage automatique. L'apprentissage sans professeur est devenu une approche prometteuse pour relever les défis du travail avec des données non marquées, qui représentent la plupart des données mondiales. Ce livre « L'apprentissage pratique sans professeur en utilisant Python » propose des idées et des méthodes pratiques pour utiliser l'enseignement sans professeur dans des applications réelles. L'auteur, Ankur Patel, vous guide dans un voyage pour explorer la prochaine frontière dans la recherche en IA - l'apprentissage incontrôlé. Il donne une compréhension exhaustive de cette technologie de pointe et montre comment l'appliquer en utilisant deux cadres populaires sur Python, scikit-learn et TensorFlow avec Keras. Avec des exemples pratiques et du code, vous apprendrez à définir des modèles dans des données non marquées, à détecter des anomalies, à développer et sélectionner automatiquement des fonctions, et à générer des ensembles de données synthétiques.

Aprendizaje práctico e incontrolable utilizando Python Cómo crear soluciones de aprendizaje automático basadas en datos no marcados En el panorama tecnológico en rápida evolución actual, es importante comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. Al profundizar en el campo de la inteligencia artificial (IA), debemos reconocer la importancia del aprendizaje incontrolado en la formación del futuro aprendizaje automático. Aprender sin un profesor se ha convertido en un enfoque prometedor para resolver los problemas de trabajar con datos no marcados, que representan la mayor parte de los datos del mundo. Este libro, «Aprendizaje práctico sin maestro usando Python», ofrece ideas y métodos prácticos para usar el aprendizaje sin maestro en aplicaciones reales. autor, Ankur Patel, te guía en un viaje para explorar la siguiente frontera en la investigación de la IA: el aprendizaje incontrolado. Proporciona una comprensión exhaustiva de esta tecnología avanzada y demuestra cómo aplicarla utilizando dos marcos populares en Python, Scikit-learn y TensorFlow con Keras. Con ejemplos prácticos y código, aprenderá a definir patrones en datos no marcados, detectar anomalías, realizar el desarrollo automático y la selección de funciones, y generar conjuntos de datos sintéticos.

Aprendizagem prática com Python Como criar soluções para o aprendizado de máquinas baseadas em dados não marcados É importante compreender o processo de evolução da tecnologia e seus efeitos na humanidade de hoje em rápido desenvolvimento. Ao nos aprofundarmos no campo da inteligência artificial (IA), devemos reconhecer a importância do ensino descontrolado na formação do futuro aprendizado de máquinas. A formação sem um professor foi uma abordagem promissora para lidar com os problemas de dados não marcados, que representam a maior parte dos dados do mundo. Este livro «Aprendizagem prática sem professor usando Python» oferece ideias e métodos práticos para usar o ensino sem um professor em aplicações reais. O autor, Ankur Patel, leva-o a viajar para explorar a próxima fronteira na pesquisa de IA, o ensino descontrolado. Ele oferece uma compreensão exaustiva desta tecnologia avançada e demonstra como aplicá-la usando dois quadros populares em Python, scikit-learn e TensorFlow com Keras. Com exemplos práticos e código, você aprende a identificar modelos em dados não marcados, detectar anomalias, desenvolver e selecionar funções automaticamente e gerar conjuntos de dados sintéticos.

Apprendimento senza controllo pratico con Python Come creare soluzioni di apprendimento automatico basate su dati non marcati In un panorama tecnologico in continua evoluzione, è importante comprendere l'evoluzione della tecnologia e i suoi effetti sull'umanità. Approfondendo l'intelligenza artificiale, dobbiamo riconoscere l'importanza dell'apprendimento incontrollato nella formazione del futuro apprendimento automatico. L'apprendimento senza un insegnante è stato un approccio promettente per affrontare i problemi legati ai dati non fissati, che rappresentano la maggior parte dei dati globali. Questo libro, «Formazione pratica senza insegnante con Python», offre idee e metodi pratici per l'uso della formazione senza insegnanti in applicazioni reali. L'autore, Ankur Patel, vi accompagna in un viaggio per esplorare la prossima frontiera nella ricerca dell'IA, l'apprendimento incontrollato. Offre una comprensione completa di questa tecnologia all'avanguardia e dimostra come applicarla utilizzando due cornici popolari su Python, scikit-learn e con Keras. Utilizzando esempi pratici e codice si impara a definire modelli in dati non indicati, rilevare anomalie, sviluppare e selezionare automaticamente le funzioni e generare set di dati sintetici.

Praxisorientiertes, unkontrolliertes rnen mit Python Anwendungslösungen für maschinelles rnen aus unmarkierten Daten entwickeln In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist es wichtig, den technologischen Evolutionsprozess und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Wenn wir tiefer in den Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) eintauchen, müssen wir die Bedeutung des unkontrollierten rnens bei der Gestaltung der Zukunft des maschinellen rnens erkennen. Das rnen ohne hrer war ein vielversprechender Ansatz, um die Herausforderungen im Umgang mit unmarkierten Daten zu bewältigen, die einen Großteil der weltweiten Daten ausmachen. Dieses Buch „Praktisches rnen ohne hrer mit Python“ bietet praktische Ideen und Methoden, um das rnen ohne hrer in realen Anwendungen zu nutzen. Der Autor, Ankur Patel, nimmt e mit auf eine Reise, um den nächsten Meilenstein in der KI-Forschung zu erkunden - unkontrolliertes rnen. Es bietet einen umfassenden Einblick in diese fortschrittliche Technologie und demonstriert, wie sie mit Hilfe von zwei beliebten Python-Frameworks, scikit-learn und TensorFlow mit Keras, angewendet werden kann. Mit praktischen Beispielen und Code lernen e, Muster in unmarkierten Daten zu identifizieren, Anomalien zu erkennen, automatische Funktionsentwicklung und -auswahl durchzuführen und synthetische Datensätze zu generieren.

Praktyczne, niestrzeżone uczenie się za pomocą Pythona Jak budować stosowane rozwiązania do uczenia maszynowego oparte na nieoznakowanych danych W dzisiejszym szybko rozwijającym się krajobrazie technologicznym ważne jest zrozumienie procesu ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkość. Zagłębiając się w dziedzinę sztucznej inteligencji (AI), musimy dostrzec znaczenie niezabezpieczonego uczenia się w kształtowaniu przyszłości uczenia maszynowego. Niezastrzeżone uczenie się stało się obiecującym podejściem do wyzwań związanych z pracą z nieoznakowanymi danymi, które stanowią znaczną część światowych danych. Ta książka, „Hands-On Unservised arning Using Python”, oferuje praktyczne pomysły i metody korzystania z niezabezpieczonego uczenia się w zastosowaniach rzeczywistych. Autor, Ankur Patel, zabiera cię w podróż, aby zbadać kolejną granicę w badaniach nad sztuczną inteligencją - niekontrolowane uczenie się. Zapewnia kompleksowe zrozumienie tej zaawansowanej technologii i pokazuje, jak stosować ją za pomocą dwóch popularnych ram Pythona, scikit-learn i TensorFlow z Keras. Dzięki studiom przypadków i kodowi dowiesz się, jak identyfikować wzory w nieznanych danych, wykrywać anomalie, automatycznie rozwijać i wybierać funkcje oraz generować syntetyczne zbiory danych.

''

Python kullanarak uygulamalı, denetimsiz öğrenme İşaretsiz verilere dayalı uygulamalı makine öğrenimi çözümleri nasıl oluşturulur Günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında, teknoloji evrimi sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Yapay zeka (AI) alanına daha derinlemesine baktığımızda, makine öğreniminin geleceğini şekillendirmede denetimsiz öğrenmenin önemini kabul etmeliyiz. Denetimsiz öğrenme, dünya verilerinin çoğunu oluşturan işaretsiz verilerle çalışmanın zorluklarını ele almak için umut verici bir yaklaşım haline gelmiştir. Bu kitap, "Python Kullanarak Uygulamalı Denetimsiz Öğrenme", gerçek dünyadaki uygulamalarda denetimsiz öğrenmeyi kullanmak için pratik fikirler ve yöntemler sunar. Yazar, Ankur Patel, sizi AI araştırmasında bir sonraki sınırı keşfetmek için bir yolculuğa çıkarıyor - kontrolsüz öğrenme. Bu ileri teknolojinin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar ve iki popüler Python çerçevesi, scikit-learn ve Keras ile TensorFlow kullanarak nasıl uygulanacağını gösterir. Vaka çalışmaları ve kod ile, etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları nasıl tanımlayacağınızı, anomalileri nasıl tespit edeceğinizi, fonksiyonları otomatik olarak geliştirip seçeceğinizi ve sentetik veri kümeleri oluşturacağınızı öğreneceksiniz.

التعلم العملي غير الخاضع للإشراف باستخدام Python كيفية بناء حلول التعلم الآلي التطبيقية بناءً على بيانات غير مميزة في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، من المهم فهم عملية تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. من خلال التعمق في مجال الذكاء الاصطناعي (AI)، يجب أن ندرك أهمية التعلم غير الخاضع للإشراف في تشكيل مستقبل التعلم الآلي. أصبح التعلم غير الخاضع للإشراف نهجًا واعدًا لمواجهة تحديات العمل بالبيانات غير المميزة، والتي تمثل الكثير من بيانات العالم. يقدم هذا الكتاب، «التعلم العملي غير الخاضع للإشراف باستخدام الثعبان»، أفكارًا وطرق عملية لاستخدام التعلم غير الخاضع للإشراف في تطبيقات العالم الحقيقي. يأخذك المؤلف، أنكور باتيل، في رحلة لاستكشاف الحدود التالية في أبحاث الذكاء الاصطناعي - التعلم غير المنضبط. يوفر فهمًا شاملاً لهذه التكنولوجيا المتقدمة ويوضح كيفية تطبيقها باستخدام إطاري بايثون شائعين، scikit-learn و TensorFlow مع Keras. باستخدام دراسات الحالة والشفرة، ستتعلم كيفية تحديد الأنماط في البيانات غير المسماة، واكتشاف الحالات الشاذة، وتطوير الوظائف واختيارها تلقائيًا، وإنشاء مجموعات بيانات اصطناعية.

使用Python的實際無監督學習如何創建基於未標記數據的機器學習應用解決方案在當今快速發展的技術格局中，了解技術演變過程及其對人類的影響非常重要。深入研究人工智能（AI）領域，我們必須認識到失控學習在塑造機器學習未來中的重要性。無教師學習已成為解決未標記數據問題的有希望的方法，該數據占世界數據的大部分。本書「使用Python進行非教師實踐學習」提供了在實際應用中使用非教師學習的實用思想和方法。作者安庫爾·帕特爾（Ankur Patel）帶你去探索人工智能研究的下一個裏程碑-不受控制的學習。它提供了對該先進技術的詳盡見解，並演示了如何使用Python上的兩個流行框架，scikit-learn和Keras的TensorFlow來應用它。使用實例和代碼，您將學習如何識別未標記數據中的模板，檢測異常，自動開發和選擇功能，以及生成合成數據集。