The book begins with an introduction to the field of machine learning and its importance in today's world, followed by a comprehensive overview of the different types of machine learning algorithms and their applications. It then delves into the details of data preprocessing, feature selection, and model evaluation, providing readers with a solid foundation in the fundamentals of machine learning. The book also covers more advanced topics such as deep learning, transfer learning, and neural networks, giving readers a broad understanding of the subject matter. The author's expertise in both software development and machine learning makes this book unique, offering a blend of theoretical knowledge and practical experience that is unparalleled in the current market. The book's focus on hands-on exercises and realworld examples ensures that readers can apply what they have learned to their own projects, making it an invaluable resource for anyone looking to gain a deeper understanding of machine learning. Machine Learning HandsOn for Developers and Technical Professionals is an essential read for anyone looking to break into the field of machine learning or expand their existing knowledge of the subject. With its clear explanations, practical examples, and hands-on approach, this book is sure to become a trusted companion for developers and technical professionals alike.

Книга начинается с введения в область машинного обучения и его важности в современном мире, за которым следует всесторонний обзор различных типов алгоритмов машинного обучения и их приложений. Затем он углубляется в детали предварительной обработки данных, выбора признаков и оценки модели, предоставляя читателям прочную основу в основах машинного обучения. Книга также охватывает более продвинутые темы, такие как глубокое обучение, обучение с переносом и нейронные сети, давая читателям широкое понимание предмета. Опыт автора как в разработке программного обеспечения, так и в машинном обучении делает эту книгу уникальной, предлагая сочетание теоретических знаний и практического опыта, не имеющего аналогов на современном рынке. Фокус книги на практических упражнениях и примерах реального мира гарантирует, что читатели смогут применить то, что они узнали, к своим собственным проектам, что делает его бесценным ресурсом для всех, кто хочет получить более глубокое понимание машинного обучения. Практические занятия по машинному обучению для разработчиков и технических специалистов - это важное чтение для всех, кто хочет пробиться в область машинного обучения или расширить свои существующие знания по этому предмету. Благодаря четким объяснениям, практическим примерам и практическому подходу эта книга наверняка станет надежным спутником как для разработчиков, так и для технических специалистов.

livre commence par une introduction au domaine de l'apprentissage automatique et à son importance dans le monde d'aujourd'hui, suivie d'un aperçu complet des différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique et de leurs applications. Il s'intéresse ensuite aux détails du prétraitement des données, de la sélection des caractéristiques et de l'évaluation du modèle, offrant aux lecteurs une base solide dans les bases de l'apprentissage automatique. livre aborde également des sujets plus avancés tels que l'apprentissage profond, l'apprentissage par transfert et les réseaux neuronaux, ce qui donne aux lecteurs une large compréhension du sujet. L'expérience de l'auteur dans le développement de logiciels et l'apprentissage automatique rend ce livre unique en offrant un mélange de connaissances théoriques et d'expériences pratiques sans équivalent sur le marché d'aujourd'hui. L'accent mis sur les exercices pratiques et les exemples du monde réel permet aux lecteurs d'appliquer ce qu'ils ont appris à leurs propres projets, ce qui en fait une ressource inestimable pour tous ceux qui veulent acquérir une meilleure compréhension de l'apprentissage automatique. s exercices pratiques d'apprentissage automatique pour les développeurs et les techniciens sont une lecture importante pour tous ceux qui veulent entrer dans le domaine de l'apprentissage automatique ou développer leurs connaissances existantes dans ce domaine. Grâce à des explications claires, des exemples pratiques et une approche pratique, ce livre deviendra certainement un satellite fiable pour les développeurs et les techniciens.

libro comienza con una introducción al campo del aprendizaje automático y su importancia en el mundo actual, seguido de una revisión completa de los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático y sus aplicaciones. A continuación, se profundiza en los detalles del pretratamiento de datos, la selección de características y la evaluación del modelo, proporcionando a los lectores una base sólida en los fundamentos del aprendizaje automático. libro también cubre temas más avanzados como el aprendizaje profundo, el aprendizaje con transferencia y las redes neuronales, dando a los lectores una amplia comprensión del tema. La experiencia del autor tanto en el desarrollo de software como en el aprendizaje automático hace que este libro sea único, ofreciendo una combinación de conocimientos teóricos y experiencias prácticas sin parangón en el mercado actual. enfoque del libro en ejercicios prácticos y ejemplos del mundo real asegura que los lectores puedan aplicar lo que han aprendido a sus propios proyectos, lo que lo convierte en un recurso invaluable para cualquier persona que desee obtener una comprensión más profunda del aprendizaje automático. clases prácticas de machine learning para desarrolladores y técnicos son una lectura importante para cualquiera que quiera abrirse camino en el campo del machine learning o ampliar sus conocimientos existentes sobre esta materia. Con explicaciones claras, ejemplos prácticos y un enfoque práctico, este libro seguramente será un satélite confiable tanto para desarrolladores como para técnicos.

O livro começa com a introdução ao aprendizado de máquina e sua importância no mundo atual, seguido de uma revisão completa dos diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina e seus aplicativos. Em seguida, ele se aprofunda em detalhes de pré-processamento, seleção de sinais e avaliação do modelo, fornecendo aos leitores uma base sólida no aprendizado de máquinas. O livro também abrange temas mais avançados, como aprendizagem profunda, treinamento com transferência e redes neurais, dando aos leitores uma compreensão ampla da matéria. A experiência do autor tanto no desenvolvimento de software quanto no aprendizado de máquinas torna este livro único, oferecendo uma combinação de conhecimento teórico e experiência prática que não tem semelhanças no mercado atual. O foco do livro em exercícios práticos e exemplos do mundo real garante que os leitores podem aplicar o que aprenderam aos seus próprios projetos, tornando-o um recurso valioso para todos aqueles que querem uma compreensão mais profunda do aprendizado de máquinas. Aulas práticas de aprendizado de máquina para desenvolvedores e técnicos são uma leitura importante para todos que desejam entrar na área de aprendizagem de máquinas ou expandir seus conhecimentos existentes sobre a matéria. Graças a explicações claras, exemplos práticos e abordagens práticas, este livro certamente será um satélite confiável para desenvolvedores e técnicos.

Il libro inizia con l'introduzione nel campo dell'apprendimento automatico e della sua importanza nel mondo attuale, seguito da una panoramica completa dei diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico e delle loro applicazioni. Viene quindi approfondito nei dettagli relativi alla pre-elaborazione dei dati, alla selezione dei segni e alla valutazione del modello, fornendo ai lettori una base solida per l'apprendimento automatico. Il libro affronta anche temi più avanzati, come l'apprendimento approfondito, l'apprendimento con trasferimento e le reti neurali, dando ai lettori un'ampia comprensione della materia. L'esperienza dell'autore sia nello sviluppo di software che nell'apprendimento automatico rende questo libro unico, offrendo una combinazione di conoscenze teoriche ed esperienze pratiche senza analogie nel mercato moderno. Focalizzando il libro sugli esercizi pratici e sugli esempi del mondo reale, i lettori possono applicare ciò che hanno imparato ai loro progetti, rendendolo una risorsa inestimabile per tutti coloro che desiderano una maggiore comprensione dell'apprendimento automatico. Corsi pratici di apprendimento automatico per sviluppatori e tecnici sono una lettura importante per tutti coloro che desiderano entrare nel campo dell'apprendimento automatico o ampliare le proprie conoscenze esistenti. Con spiegazioni chiare, esempi pratici e un approccio pratico, questo libro sarà sicuramente un satellite affidabile sia per gli sviluppatori che per i tecnici.

Das Buch beginnt mit einer Einführung in den Bereich des maschinellen rnens und seiner Bedeutung in der heutigen Welt, gefolgt von einem umfassenden Überblick über die verschiedenen Arten von Algorithmen des maschinellen rnens und deren Anwendungen. Es geht dann tiefer in die Details der Datenvorverarbeitung, der Merkmalsauswahl und der Modellbewertung und bietet den sern eine solide Grundlage in den Grundlagen des maschinellen rnens. Das Buch behandelt auch fortgeschrittenere Themen wie Deep arning, Transfer arning und neuronale Netze und gibt den sern einen breiten Einblick in das Thema. Die Erfahrung des Autors sowohl in der Softwareentwicklung als auch im maschinellen rnen macht dieses Buch einzigartig und bietet eine Kombination aus theoretischem Wissen und praktischer Erfahrung, die auf dem heutigen Markt ihresgleichen sucht. Die Fokussierung des Buches auf praktische Übungen und Beispiele aus der realen Welt stellt sicher, dass die ser das Gelernte auf ihre eigenen Projekte anwenden können, was es zu einer unschätzbaren Ressource für alle macht, die ein tieferes Verständnis des maschinellen rnens erlangen möchten. Praktische Machine-arning-tzungen für Entwickler und Techniker sind eine wichtige ktüre für alle, die in den Bereich des maschinellen rnens einsteigen oder ihr vorhandenes Wissen zu diesem Thema erweitern möchten. Mit klaren Erklärungen, praktischen Beispielen und einem praktischen Ansatz wird dieses Buch sicherlich ein zuverlässiger Begleiter für Entwickler und Techniker gleichermaßen sein.

Książka rozpoczyna się od wprowadzenia do dziedziny uczenia maszynowego i jego znaczenia we współczesnym świecie, a następnie kompleksowego przeglądu różnych typów algorytmów uczenia maszynowego i ich zastosowań. Następnie zagłębia się w szczegóły wstępnego przetwarzania danych, wyboru funkcji i oceny modelu, zapewniając czytelnikom solidny fundament w podstawach uczenia maszynowego. Książka obejmuje również bardziej zaawansowane tematy, takie jak głębokie uczenie się, transfer uczenia się i sieci neuronowe, dając czytelnikom szerokie zrozumienie tematu. Wiedza autora zarówno w zakresie rozwoju oprogramowania, jak i uczenia maszynowego czyni tę książkę wyjątkową, oferując połączenie wiedzy teoretycznej i praktycznego doświadczenia niezrównanego na dzisiejszym rynku. Książka skupia się na praktycznych ćwiczeniach i przykładach z realnego świata, dzięki czemu czytelnicy mogą zastosować to, czego się nauczyli do własnych projektów, co czyni z niej nieoceniony zasób dla każdego, kto chce uzyskać głębsze zrozumienie uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe dla deweloperów i techników jest ważnym lekturą dla każdego, kto chce włamać się do dziedziny uczenia maszynowego lub poszerzyć swoją istniejącą wiedzę na ten temat. Dzięki jasnym wyjaśnieniom, praktycznym przykładom i praktycznemu podejściu ta książka z pewnością będzie wiarygodnym towarzyszem zarówno dla deweloperów, jak i techników.

הספר מתחיל עם מבוא לתחום למידת המכונה וחשיבותו בעולם המודרני, ואחריו סקירה מקיפה של סוגים שונים של אלגוריתמי למידת מכונה ויישומיהם. לאחר מכן הוא מתעמק בפרטים של עיבוד נתונים, בחירת מאפיינים והערכת מודלים, ומספק לקוראים יסוד מוצק ביסודות של למידת מכונה. הספר עוסק גם בנושאים מתקדמים יותר כגון למידה עמוקה, למידה מעוברת ורשתות עצביות, ומעניק לקוראים הבנה רחבה של הנושא. מומחיותו של המחבר הן בפיתוח תוכנה והן בלמידת מכונה הופכת ספר זה לייחודי, המציע שילוב של ידע תיאורטי וניסיון מעשי שאין שני לו בשוק של ימינו. ההתמקדות של הספר בתרגילי ידיים ובדוגמאות מהעולם האמיתי מבטיחה שהקוראים יוכלו ליישם את מה שהם למדו בפרויקטים שלהם, מה שהופך אותו למשאב יקר ערך עבור כל מי שמחפש הבנה עמוקה יותר של למידת מכונה. למידת מכונה למפתחים וטכנאים היא קריאה חשובה לכל מי שמחפש לפרוץ לתחום של למידת מכונה או להרחיב את הידע הקיים שלו בנושא. עם הסברים ברורים, דוגמאות מעשיות וגישה מעשית, הספר הזה בטוח יהיה שותף אמין גם למפתחים וגם לטכנאים.''

Kitap, makine öğrenimi alanına ve modern dünyadaki önemine bir giriş ile başlıyor ve ardından farklı makine öğrenimi algoritmaları ve uygulamalarına kapsamlı bir genel bakış getiriyor. Daha sonra, veri ön işleme, özellik seçimi ve model değerlendirmesinin ayrıntılarına girerek, okuyuculara makine öğreniminin temelleri konusunda sağlam bir temel sağlar. Kitap ayrıca derin öğrenme, transfer öğrenme ve sinir ağları gibi daha ileri konuları da kapsamakta ve okuyuculara konuyla ilgili geniş bir anlayış kazandırmaktadır. Yazarın hem yazılım geliştirme hem de makine öğrenimi konusundaki uzmanlığı, bu kitabı benzersiz kılar ve teorik bilgi ve pratik deneyimin bir kombinasyonunu günümüz pazarında benzersiz bir şekilde sunar. Kitabın uygulamalı alıştırmalara ve gerçek dünyadaki örneklere odaklanması, okuyucuların öğrendiklerini kendi projelerine uygulayabilmelerini sağlayarak, makine öğrenimi hakkında daha derin bir anlayış kazanmak isteyen herkes için paha biçilmez bir kaynak olmasını sağlar. Geliştiriciler ve teknisyenler için makine öğrenimi, makine öğrenimi alanına girmek veya konuyla ilgili mevcut bilgilerini genişletmek isteyen herkes için önemli bir okumadır. Açık açıklamalar, pratik örnekler ve pratik bir yaklaşımla, bu kitabın hem geliştiriciler hem de teknisyenler için güvenilir bir yol arkadaşı olacağından emin olabilirsiniz.

يبدأ الكتاب بمقدمة لمجال التعلم الآلي وأهميته في العالم الحديث، يليه نظرة عامة شاملة على الأنواع المختلفة من خوارزميات التعلم الآلي وتطبيقاتها. ثم يتعمق في تفاصيل المعالجة المسبقة للبيانات، واختيار الميزات، وتقييم النماذج، مما يوفر للقراء أساسًا صلبًا في أساسيات التعلم الآلي. يغطي الكتاب أيضًا موضوعات أكثر تقدمًا مثل التعلم العميق والتعلم النقلي والشبكات العصبية، مما يمنح القراء فهمًا واسعًا للموضوع. تجعل خبرة المؤلف في كل من تطوير البرمجيات والتعلم الآلي هذا الكتاب فريدًا من نوعه، حيث يقدم مزيجًا من المعرفة النظرية والتجربة العملية التي لا مثيل لها في سوق اليوم. يضمن تركيز الكتاب على التمارين العملية والأمثلة الواقعية أن القراء يمكنهم تطبيق ما تعلموه على مشاريعهم الخاصة، مما يجعله مصدرًا لا يقدر بثمن لأي شخص يتطلع إلى اكتساب فهم أعمق للتعلم الآلي. يعد التعلم الآلي العملي للمطورين والفنيين قراءة مهمة لأي شخص يتطلع إلى اقتحام مجال التعلم الآلي أو توسيع معرفته الحالية بالموضوع. مع تفسيرات واضحة وأمثلة عملية ونهج عملي، من المؤكد أن هذا الكتاب سيكون رفيقًا موثوقًا به لكل من المطورين والفنيين.

이 책은 머신 러닝 분야와 현대 세계에서의 중요성에 대한 소개로 시작하여 다양한 유형의 머신 러닝 알고리즘과 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 개요로 시작됩니다. 그런 다음 데이터 사전 처리, 기능 선택 및 모델 평가의 세부 사항을 탐구하여 독자에게 머신 러닝의 기본 사항에 대한 견고한 기반을 제공합니다. 이 책은 또한 딥 러닝, 전학 학습 및 신경망과 같은 고급 주제를 다루며 독자들에게 주제에 대한 폭 넓은 이해를 제공합니다. 소프트웨어 개발과 머신 러닝에 대한 저자의 전문 지식은이 책을 독특하게 만들어 오늘날의 시장에서 타의 추종을 불허하는 이론적 지식과 실제 경험의 조합을 제공합니다. 이 책은 실습 연습과 실제 사례에 중점을 두어 독자가 배운 내용을 자신의 프로젝트에 적용 할 수있게하여 머신 러닝에 대해 더 깊이 이해하고자하는 모든 사람에게 귀중한 리소스가됩니다. 개발자 및 기술자를위한 기계 학습 실습은 기계 학습 분야에 침입하거나 주제에 대한 기존 지식을 확장하려는 모든 사람에게 중요한 읽기입니다. 명확한 설명, 실용적인 예 및 실용적인 접근 방식을 통해이 책은 개발자와 기술자 모두에게 신뢰할 수있는 동반자가 될 것입니다.

この本は、機械学習の分野と現代世界におけるその重要性の紹介から始まり、その後、さまざまな種類の機械学習アルゴリズムとそのアプリケーションの包括的な概要が続きます。その後、データ前処理、フィーチャー選択、モデル評価の詳細を掘り下げ、機械学習の基礎にしっかりとした基礎を読者に提供します。また、ディープラーニング、トランスファーラーニング、ニューラルネットワークなどのより高度なトピックについても取り上げており、読者はこのテーマについて幅広く理解することができます。ソフトウェア開発と機械学習の両方に関する著者の専門知識は、この本をユニークにし、今日の市場で比類のない理論的知識と実践的な経験の組み合わせを提供します。実践的な演習と現実世界の例に焦点を当てた本は、読者が学んだことを自分のプロジェクトに適用できることを保証し、機械学習の理解を深めるために探している人にとって非常に貴重なリソースです。開発者や技術者のための機械学習ハンズオンは、機械学習の分野に侵入したり、主題の既存の知識を拡大したい人にとって重要な読書です。明確な説明、実用的な例、そして実用的なアプローチにより、この本は、開発者と技術者の両方にとって信頼できる仲間であることは間違いありません。

本書首先介紹了機器學習領域及其在當今世界中的重要性，然後全面概述了各種類型的機器學習算法及其應用。然後深入研究數據預處理、特征選擇和模型評估的細節，為讀者提供了機器學習基礎的堅實基礎。該書還涵蓋了更高級的主題，例如深度學習，便攜式學習和神經網絡，使讀者對該主題有廣泛的了解。作者在軟件開發和機器學習方面的經驗使這本書與眾不同，它結合了理論知識和實踐經驗，在當今市場上是無與倫比的。這本書的重點是實踐練習和現實世界的例子，確保讀者能夠將他們學到的東西應用於自己的項目，使其成為任何希望更好地了解機器學習的人的寶貴資源。面向開發人員和技術人員的實用機器學習課程對於任何希望進入機器學習領域或擴展其現有學科知識的人來說都是重要的閱讀。通過明確的解釋，實例和實踐方法，這本書肯定將成為開發人員和技術專家的可靠衛星。