from text classification to natural language processing to computer vision. The book "Machine Learning Fundamentals: A Concise Introduction" addresses the need to understand the process of technology evolution and its impact on humanity's survival and unity in a warring world. The author argues that developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge is crucial for both individual and collective survival. The book provides a clear and accessible introduction to supervised machine learning, covering traditional methods such as Support Vector Machines (SVMs), Boosted Trees, Hidden Markov Models (HMMs), and Long Short-Term Memory (LSTM) networks, as well as popular deep learning methods like Convolutional Neural Networks (CNNs), Attention Mechanisms, Transformers, and Generative Adversarial Networks (GANs). The book is designed to help readers develop a comprehensive understanding of machine learning fundamentals, starting from the basics of calculus, linear algebra, probability, and statistics. The author presents each method clearly and concisely, with a minimum of unnecessary detail, and emphasizes the big picture throughout the text. Numerous case studies and concrete examples demonstrate how the methods can be applied in various contexts, including text classification, natural language processing, and computer vision. The book's focus on the need to study and understand the process of technology evolution stems from the recognition that technology has become an integral part of our lives and will continue to shape our future. As technology advances at an unprecedented pace, it is essential to understand its impact on society, culture, and individuals. The author argues that developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge is crucial for both individual and collective survival.

от классификации текста до обработки естественного языка и компьютерного зрения. В книге «Основы машинного обучения: краткое введение» рассматривается необходимость понимания процесса эволюции технологий и его влияния на выживание и единство человечества в воюющем мире. Автор утверждает, что разработка личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний имеет решающее значение как для индивидуального, так и для коллективного выживания. Книга содержит ясное и доступное введение в машинное обучение с учителем, охватывающее традиционные методы, такие как машины опорных векторов (SVM), усиленные деревья, скрытые марковские модели (HMM) и длинная краткосрочная память (LSTM) сети, а также популярные методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), механизмы внимания, трансформаторы и генеративные состязательные сети (GAN). Книга предназначена для того, чтобы помочь читателям развить всестороннее понимание основ машинного обучения, начиная с основ исчисления, линейной алгебры, вероятности и статистики. Автор излагает каждый метод четко и лаконично, с минимумом ненужных деталей, и подчеркивает общую картину по всему тексту. Многочисленные тематические исследования и конкретные примеры демонстрируют, как методы могут применяться в различных контекстах, включая классификацию текста, обработку естественного языка и компьютерное зрение. Акцент книги на необходимости изучения и понимания процесса эволюции технологий проистекает из признания того, что технологии стали неотъемлемой частью нашей жизни и будут продолжать формировать наше будущее. Поскольку технологии развиваются беспрецедентными темпами, важно понимать их влияние на общество, культуру и отдельных людей. Автор утверждает, что разработка личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний имеет решающее значение как для индивидуального, так и для коллективного выживания.

de la classification du texte au traitement du langage naturel et à la vision par ordinateur. livre s fondements de l'apprentissage automatique : une brève introduction examine la nécessité de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur la survie et l'unité de l'humanité dans un monde en guerre. L'auteur affirme que l'élaboration d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes est essentielle à la survie individuelle et collective. livre contient une introduction claire et accessible à l'apprentissage automatique avec un enseignant, couvrant les méthodes traditionnelles telles que les machines vectorielles de référence (SVM), les arbres renforcés, les modèles de Markov cachés (HMM) et la mémoire longue à court terme (LSTM) du réseau, ainsi que des méthodes populaires d'apprentissage profond telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les mécanismes d'attention, les transformateurs et les les réseaux génériques de compétition (GAN). livre est conçu pour aider les lecteurs à développer une compréhension complète des bases de l'apprentissage automatique, en commençant par les bases du calcul, de l'algèbre linéaire, de la probabilité et des statistiques. L'auteur expose chaque méthode de manière claire et concise, avec un minimum de détails inutiles, et souligne l'ensemble du texte. De nombreuses études de cas et exemples spécifiques montrent comment les techniques peuvent être appliquées dans différents contextes, y compris la classification du texte, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. L'accent du livre sur la nécessité D'étudier et de comprendre le processus D'évolution de la technologie découle de la reconnaissance que la technologie est devenue une partie intégrante de notre vie et continuera à façonner notre avenir. Comme la technologie évolue à un rythme sans précédent, il est important de comprendre son impact sur la société, la culture et les individus. L'auteur affirme que l'élaboration d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes est essentielle à la survie individuelle et collective.

desde la clasificación del texto hasta el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. libro «Fundamentos del aprendizaje automático: una breve introducción» examina la necesidad de comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la supervivencia y unidad de la humanidad en un mundo en guerra. autor sostiene que el desarrollo del paradigma personal de la percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno es crucial tanto para la supervivencia individual como colectiva. libro contiene una introducción clara y accesible al aprendizaje automático con el maestro, que abarca técnicas tradicionales como las máquinas de vectores de referencia (SVM), árboles amplificados, modelos ocultos de Markov (HMM) y redes de memoria a corto plazo (LSTM), así como técnicas populares de aprendizaje profundo como las redes neuronales de soldadura (CNN), mecanismos de atención, transformadores y redes competitivas generadoras (GAN). libro está diseñado para ayudar a los lectores a desarrollar una comprensión integral de los fundamentos del aprendizaje automático, comenzando con los fundamentos del cálculo, álgebra lineal, probabilidad y estadística. autor expone cada método de forma clara y concisa, con un mínimo de detalles innecesarios, y destaca el panorama general en todo el texto. Numerosos estudios de casos y ejemplos concretos demuestran cómo los métodos pueden aplicarse en diferentes contextos, incluyendo la clasificación del texto, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. énfasis del libro en la necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución de la tecnología proviene del reconocimiento de que la tecnología se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas y continuará moldeando nuestro futuro. A medida que la tecnología evoluciona a un ritmo sin precedentes, es importante comprender su impacto en la sociedad, la cultura y los individuos. autor sostiene que el desarrollo del paradigma personal de la percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno es crucial tanto para la supervivencia individual como colectiva.

desde a classificação de texto até o tratamento de linguagem natural e visão de computador. O livro «Os fundamentos da aprendizagem de máquinas: uma breve introdução» aborda a necessidade de compreender a evolução da tecnologia e seus efeitos sobre a sobrevivência e a união da humanidade no mundo em guerra. O autor afirma que o desenvolvimento de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno é essencial para a sobrevivência individual e coletiva. O livro contém uma introdução clara e acessível ao ensino de máquina com o professor, que abrange técnicas tradicionais como máquinas de vectores de apoio (SVM), árvores reforçadas, modelos de selo escondidos (HMM) e memória de curto prazo longa (LSTM) da rede, bem como técnicas populares de aprendizagem profunda, como redes neurais opostas (CNN), mecanismos de atenção, transformadores e redes de competição genérica (GAN). O livro é projetado para ajudar os leitores a desenvolver uma compreensão completa dos fundamentos do aprendizado de máquinas, a começar pela base de cálculo, álgebra linear, probabilidade e estatística. O autor apresenta cada método de forma clara e concisa, com o mínimo de detalhes desnecessários, e enfatiza o quadro geral em todo o texto. Muitos estudos de caso e exemplos específicos demonstram como os métodos podem ser aplicados em vários contextos, incluindo classificação de texto, processamento de linguagem natural e visão computacional. A ênfase do livro na necessidade de explorar e compreender a evolução da tecnologia decorre do reconhecimento de que a tecnologia se tornou parte integrante das nossas vidas e continuará a moldar o nosso futuro. Como a tecnologia evolui a um ritmo sem precedentes, é importante compreender o seu impacto na sociedade, na cultura e nos indivíduos. O autor afirma que o desenvolvimento de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno é essencial para a sobrevivência individual e coletiva.

dalla classificazione del testo all'elaborazione del linguaggio naturale e della visione informatica. Il libro « basi dell'apprendimento automatico: una breve introduzione» affronta la necessità di comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sulla sopravvivenza e l'unità dell'umanità nel mondo in guerra. L'autore sostiene che lo sviluppo di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna è fondamentale sia per la sopravvivenza individuale che collettiva. Il libro contiene una chiara e accessibile introduzione all'apprendimento automatico con un insegnante che comprende metodi tradizionali come i vettori di supporto (SVM), alberi rinforzati, modelli marchi nascosti (HMM) e memoria a breve termine (LSTM) della rete, e metodi di apprendimento più popolari, come reti neurali compresse (CNN), meccanismi di attenzione, trasformatori e reti di competizione generali (GAN). Il libro è progettato per aiutare i lettori a sviluppare una piena comprensione delle basi dell'apprendimento automatico, a partire da basi di calcolo, algebra lineare, probabilità e statistiche. L'autore espone ogni metodo in modo chiaro e conciso, con un minimo di dettagli inutili, e sottolinea il quadro generale di tutto il testo. Numerosi studi di caso e esempi specifici dimostrano come i metodi possono essere applicati in diversi contesti, tra cui la classificazione del testo, l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione informatica. L'accento del libro sulla necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia deriva dal riconoscimento che la tecnologia è diventata parte integrante della nostra vita e continuerà a delineare il nostro futuro. Poiché la tecnologia sta evolvendo a un ritmo senza precedenti, è importante comprendere il loro impatto sulla società, sulla cultura e sulle singole persone. L'autore sostiene che lo sviluppo di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna è fondamentale sia per la sopravvivenza individuale che collettiva.

von der Textklassifizierung über die Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zum Computer Vision. Das Buch Grundlagen des maschinellen rnens: Eine kurze Einführung untersucht die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung und seine Auswirkungen auf das Überleben und die Einheit der Menschheit in einer kriegführenden Welt zu verstehen. Der Autor argumentiert, dass die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens sowohl für das individuelle als auch für das kollektive Überleben von entscheidender Bedeutung ist. Das Buch enthält eine klare und zugängliche Einführung in das maschinelle rnen mit einem hrer, der traditionelle Methoden wie Support Vector Machines (SVMs), verstärkte Bäume, Hidden Markov Models (HMMs) und Long Short Term Memory (LSTMs) des Netzwerks sowie beliebte Deep arning-Techniken wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Aufmerksamkeitsmechanismen, Transformatoren und generative Contracting Networks (GAN). Das Buch soll den sern helfen, ein umfassendes Verständnis der Grundlagen des maschinellen rnens zu entwickeln, beginnend mit den Grundlagen des Kalküls, der linearen Algebra, der Wahrscheinlichkeit und der Statistik. Der Autor legt jede Methode klar und prägnant dar, mit einem Minimum an unnötigen Details, und betont das Gesamtbild im gesamten Text. Zahlreiche Fallstudien und konkrete Beispiele zeigen, wie Methoden in verschiedenen Kontexten angewendet werden können, darunter Textklassifizierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision. Die Betonung des Buches auf die Notwendigkeit, den Prozess der Technologieentwicklung zu untersuchen und zu verstehen, ergibt sich aus der Erkenntnis, dass Technologie zu einem integralen Bestandteil unseres bens geworden ist und unsere Zukunft weiterhin prägen wird. Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo entwickelt, ist es wichtig, ihre Auswirkungen auf Gesellschaft, Kultur und Einzelpersonen zu verstehen. Der Autor argumentiert, dass die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens sowohl für das individuelle als auch für das kollektive Überleben von entscheidender Bedeutung ist.

od klasyfikacji tekstu do naturalnego przetwarzania języka i wizji komputerowej. W książce „Fundamentals of Machine arning: A Brief Introduction” przeanalizowano potrzebę zrozumienia procesu ewolucji technologii i jej wpływu na przetrwanie i jedność ludzkości w wojującym świecie. Autor przekonuje, że rozwój osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy ma kluczowe znaczenie zarówno dla indywidualnego, jak i zbiorowego przetrwania. Książka zawiera jasne i dostępne wprowadzenie do nadzorowanego uczenia maszynowego, obejmujące tradycyjne metody, takie jak obsługa maszyn wektorowych (SVM), wzmocnione drzewa, ukryte modele Markova (HMM) i sieci pamięci krótkoterminowej (LSTM), a także popularne metody głębokiego uczenia się, takie jak konwolucyjne sieci neuronalne (CNN), mechanizmy uwagi, transformatory i generacyjne sieci przeciwnych (GAN). Książka ma pomóc czytelnikom w opracowaniu kompleksowego zrozumienia podstaw uczenia maszynowego, począwszy od podstaw obliczeń, algebry liniowej, prawdopodobieństwa i statystyk. Autor określa każdą metodę jasno i zwięźle, z minimum niepotrzebnych szczegółów, i podkreśla ogólny obraz w całym tekście. Liczne studia przypadków i studia przypadków pokazują, w jaki sposób można stosować metody w różnych kontekstach, w tym klasyfikację tekstu, przetwarzanie języka naturalnego i wizję komputera. Nacisk książki na potrzebę studiowania i zrozumienia ewolucji technologii wynika z uznania, że technologia stała się integralną częścią naszego życia i nadal będzie kształtować naszą przyszłość. Ponieważ technologia rozwija się w bezprecedensowym tempie, ważne jest, aby zrozumieć jej wpływ na społeczeństwo, kulturę i jednostki. Autor przekonuje, że rozwój osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy ma kluczowe znaczenie zarówno dla indywidualnego, jak i zbiorowego przetrwania.

מסיווג טקסט לעיבוד שפה טבעי וראייה ממוחשבת. הספר ”Fundamentals of Machine arning: A Brief Introduction” בוחן את הצורך להבין את תהליך האבולוציה של הטכנולוגיה ואת השפעתה על הישרדותה ואחדותה של האנושות בעולם לוחם. המחבר טוען כי התפתחותה של פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני חיונית הן להישרדות אישית והן להישרדות קולקטיבית. הספר מכיל מבוא ברור ונגיש ללמידת מכונה מפוקחת, כיסוי שיטות מסורתיות כגון מכונות וקטורים תומכות (SVMs), עצים מוגברים, דגמי מרקוב חבויים (HMMs) ורשתות זיכרון ארוכות טווח (LSTM), כמו גם שיטות למידה עמוקות פופולריות כגון רשתות עצביות קונבוליוניות (CNO), מנגנוני קשב, שנאים, ורשתות יריבות יוצרות (GAN). הספר נועד לעזור לקוראים לפתח הבנה מקיפה של היסודות של למידת מכונה, החל מהבסיס של חשבון דיפרנציאלי, אלגברה לינארית, הסתברות וסטטיסטיקה. המחבר מוציא כל שיטה בצורה ברורה ותמציתית, עם מינימום של פרטים מיותרים, ומדגיש את התמונה הכוללת לאורך הטקסט. מחקרים רבים של מקרים ומחקרים מדגימים כיצד ניתן ליישם שיטות במגוון הקשרים, כולל סיווג טקסט, עיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת. הדגש של הספר על הצורך לחקור ולהבין את התפתחות הטכנולוגיה נובע מההכרה שהטכנולוגיה הפכה לחלק בלתי נפרד מחיינו ותמשיך לעצב את עתידנו. ככל שהטכנולוגיה מתפתחת בקצב חסר תקדים, חשוב להבין את השפעתה על החברה, התרבות והפרטים. המחבר טוען כי התפתחותה של פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני חיונית הן להישרדות אישית והן להישרדות קולקטיבית.''

metin sınıflandırmasından doğal dil işlemeye ve bilgisayar görüşüne kadar. "Makine Öğreniminin Temelleri: Kısa Bir Giriş" kitabı, teknolojinin evrim sürecini ve bunun savaşan bir dünyada insanlığın hayatta kalması ve birliği üzerindeki etkisini anlama ihtiyacını incelemektedir. Yazar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigmanın geliştirilmesinin hem bireysel hem de kolektif hayatta kalma için çok önemli olduğunu savunuyor. Kitap, denetimli makine öğrenimine, destek vektör makineleri (SVM'ler), güçlendirilmiş ağaçlar, gizli Markov modelleri (HMM'ler) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağları gibi geleneksel yöntemlerin yanı sıra evrişimli sinir ağları (CNN'ler), dikkat mekanizmaları, dönüştürücüler ve üreteçler gibi popüler derin öğrenme yöntemlerini kapsayan açık ve erişilebilir bir giriş içermektedir Rakip Ağlar (Adversarial Networks - GAN) Kitap, okuyucuların kalkülüs, doğrusal cebir, olasılık ve istatistik temellerinden başlayarak makine öğreniminin temelleri hakkında kapsamlı bir anlayış geliştirmelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Yazar, her yöntemi açık ve özlü bir şekilde, en az gereksiz ayrıntılarla ortaya koyar ve metin boyunca genel resmi vurgular. Çok sayıda vaka çalışması ve vaka çalışması, metinlerin metin sınıflandırması, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü gibi çeşitli bağlamlarda nasıl uygulanabileceğini göstermektedir. Kitabın, teknolojinin evrimini inceleme ve anlama ihtiyacına verdiği önem, teknolojinin hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldiği ve geleceğimizi şekillendirmeye devam edeceği bilincinden kaynaklanıyor. Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda geliştikçe, toplum, kültür ve bireyler üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Yazar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigmanın geliştirilmesinin hem bireysel hem de kolektif hayatta kalma için çok önemli olduğunu savunuyor.

من تصنيف النصوص إلى تجهيز اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية. يدرس كتاب «أساسيات التعلم الآلي: مقدمة موجزة» الحاجة إلى فهم عملية تطور التكنولوجيا وتأثيرها على بقاء البشرية ووحدتها في عالم متحارب. ويدفع المؤلف بأن وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة أمر بالغ الأهمية للبقاء الفردي والجماعي على حد سواء. يحتوي الكتاب على مقدمة واضحة ويمكن الوصول إليها للتعلم الآلي الخاضع للإشراف، والتي تغطي الأساليب التقليدية مثل آلات ناقلات الدعم (SVMs)، والأشجار المتضخمة، ونماذج ماركوف المخفية (HMMs)، وشبكات الذاكرة قصيرة المدى (LSTM)، بالإضافة إلى طرق التعلم العميق الشائعة مثل الشبكات العصبية التلافائية (CNNs) وآليات الانتباه والمحولات وشبكات الخصومة التوليدية (GAN). يهدف الكتاب إلى مساعدة القراء على تطوير فهم شامل لأساسيات التعلم الآلي، بدءًا من أساسيات حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي والاحتمالات والإحصاءات. ويحدد المؤلف كل طريقة بوضوح وإيجاز، مع الحد الأدنى من التفاصيل غير الضرورية، ويشدد على الصورة العامة في جميع أجزاء النص. تُظهر العديد من دراسات الحالة ودراسات الحالة كيف يمكن تطبيق الأساليب في مجموعة متنوعة من السياقات، بما في ذلك تصنيف النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية. ينبع تركيز الكتاب على الحاجة إلى دراسة وفهم تطور التكنولوجيا من الاعتراف بأن التكنولوجيا أصبحت جزءًا لا يتجزأ من حياتنا وستستمر في تشكيل مستقبلنا. مع تطور التكنولوجيا بوتيرة غير مسبوقة، من المهم فهم تأثيرها على المجتمع والثقافة والأفراد. ويدفع المؤلف بأن وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة أمر بالغ الأهمية للبقاء الفردي والجماعي على حد سواء.

텍스트 분류에서 자연어 처리 및 컴퓨터 비전에 이르기까지. "기계 학습의 기초: 간략한 소개" 책은 기술의 진화 과정과 전쟁 세계에서 인류의 생존과 통일성에 미치는 영향을 이해해야 할 필요성을 조사합니다. 저자는 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임의 개발은 개인 및 집단 생존에 모두 중요하다고 주장한다. 이 책에는 지원 벡터 머신 (SVM), 증폭 된 트리, 숨겨진 Markov 모델 (HMM) 및 장기 메모리 (LSTM) 네트워크와 같은 전통적인 방법을 다루는 감독 된 머신 러닝에 대한 명확하고 접근 가능한 소개가 포함되어 있습니다. 컨볼 루션 신경 네트워크 (CNN), 관리 메커뮤지정 및 생성 적대 네트워크 (GAN). 이 책은 독자들이 미적분학, 선형 대수, 확률 및 통계의 기본으로 시작하여 기계 학습의 기본에 대한 포괄적 인 이해를 개발하도록 돕기위한 것입니다. 저자는 최소한의 불필요한 세부 사항으로 각 방법을 명확하고 간결하게 설명하고 텍스트 전체의 전체 그림을 강조합니다. 수많은 사례 연구 및 사례 연구는 텍스트 분류, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전을 포함하여 다양한 상황에서 방법을 적용하는 방법을 보여줍니다. 기술의 진화를 연구하고 이해해야 할 필요성에 대한이 책의 강조는 기술이 우리 삶의 필수 부분이되었으며 미래를 계속 형성 할 것이라는 인식에서 비롯됩니다. 전례없는 속도로 기술이 발전함에 따라 사회, 문화 및 개인에게 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 저자는 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임의 개발은 개인 및 집단 생존에 모두 중요하다고 주장한다.

テキスト分類から自然言語処理、コンピュータビジョンまで。「機械学習の基礎：簡単な紹介」は、テクノロジーの進化の過程を理解する必要性と、戦争の世界における人類の生存と団結に与える影響を検討しています。著者は、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムの開発は、個人と集団の生存の両方にとって重要であると主張している。この本には、監視された機械学習への明確でアクセス可能な紹介が含まれており、サポートベクトルマシン（SVM）、増幅された木、隠れたマルコフモデル（HMM）、長期記憶（LSTM）ネットワーク、および畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの一般的なディープラーニング方法をカバーしています）、注意メカニズム、変圧器、および生成的な敵対ネットワーク（GAN）。本書は、計算、線形代数、確率、統計の基礎から始まり、機械学習の基礎についての包括的な理解を深めることを目的としています。著者は、不要な細部を最小限に抑えて、各メソッドを明確かつ簡潔に設定し、テキスト全体の全体像を強調します。多くのケーススタディとケーススタディは、テキスト分類、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、さまざまなコンテキストでメソッドを適用する方法を示しています。この本は、技術の進化を研究し理解する必要性に重点を置いています。技術は私たちの生活の不可欠な部分となっており、私たちの未来を形作っていきます。テクノロジーがかつてないペースで発展する中で、社会、文化、個人への影響を理解することが重要です。著者は、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムの開発は、個人と集団の生存の両方にとって重要であると主張している。