. The book "Machine Learning Theory to Applications" is a comprehensive guide that delves into the fundamental principles of machine learning (ML) and its diverse applications in various fields. The author emphasizes the importance of understanding the evolution of technology and developing a personal paradigm for perceiving the technological process of creating modern knowledge as the key to humanity's survival and the unification of people in a warring state. The book is designed for individuals who desire to enhance their understanding of ML, offering both technical and practical insights without relying on complex mathematical explanations. The text begins by introducing the core concepts of ML, progressively delving into deeper topics such as deep learning algorithms. The author's unique approach focuses on fresh ideas and real-world application scenarios, making it accessible to readers with varying levels of expertise. The book is divided into four main sections: an introduction to ML, main elements of evaluation tools, and recent applications in areas like self-driving cars, cognitive decision-making, communication networks, and signal processing. In the first section, the author provides a thorough overview of the basic concepts of ML, including supervised and unsupervised learning, neural networks, and optimization techniques. This foundation sets the stage for the subsequent chapters, which explore more advanced topics such as deep learning and its applications. The author emphasizes the significance of comprehending the underlying principles of ML to appreciate its full potential and avoid getting lost in the complexity of algorithms. The second section covers the essential evaluation tools used in ML, including performance metrics and their interpretation. This section is crucial in helping readers assess the effectiveness of ML models and make informed decisions about their use in various contexts. The author presents these technical concepts in an accessible format, making them easier to understand for those without a strong mathematical background. The third section explores the diverse applications of ML in various fields, including self-driving cars, cognitive decision-making, communication networks, and signal processing. These chapters demonstrate the versatility and power of ML in transforming industries and improving our daily lives. The author highlights the importance of understanding these applications to recognize the impact of ML on society and the potential for future advancements. Finally, the book concludes with a discussion on the recent applications of ML, showcasing its potential in areas like healthcare, finance, and education.

.Книга «Теория машинного обучения к приложениям» является всеобъемлющим руководством, которое углубляется в фундаментальные принципы машинного обучения (ML) и его разнообразные приложения в различных областях. Автор подчеркивает важность понимания эволюции технологий и выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса создания современных знаний как ключа к выживанию человечества и объединению людей в воюющем государстве. Книга предназначена для людей, которые хотят улучшить свое понимание ML, предлагая как технические, так и практические идеи, не полагаясь на сложные математические объяснения. Текст начинается с введения основных понятий ML, прогрессивно углубляясь в более глубокие темы, такие как алгоритмы глубокого обучения. Уникальный подход автора фокусируется на свежих идеях и реальных сценариях применения, делая его доступным для читателей с различным уровнем знаний. Книга разделена на четыре основных раздела: введение в ML, основные элементы инструментов оценки и недавние применения в таких областях, как самоуправляемые автомобили, принятие когнитивных решений, коммуникационные сети и обработка сигналов. В первом разделе автор дает подробный обзор основных концепций ML, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и методы оптимизации. Этот фонд закладывает основу для последующих глав, в которых рассматриваются более продвинутые темы, такие как глубокое обучение и его применение. Автор подчеркивает важность постижения основополагающих принципов ML, чтобы оценить весь его потенциал и избежать потери в сложности алгоритмов. Второй раздел охватывает основные инструменты оценки, используемые в ML, включая метрики эффективности и их интерпретацию. Этот раздел имеет решающее значение, помогая читателям оценить эффективность моделей ML и принять обоснованные решения об их использовании в различных контекстах. Автор представляет эти технические концепции в доступном формате, облегчая их понимание тем, у кого нет сильного математического бэкграунда. В третьем разделе рассматриваются разнообразные применения ML в различных областях, включая самоуправляемые автомобили, принятие когнитивных решений, коммуникационные сети и обработку сигналов. Эти главы демонстрируют универсальность и мощь ML в преобразовании отраслей и улучшении нашей повседневной жизни. Автор подчеркивает важность понимания этих приложений, чтобы признать влияние ML на общество и потенциал для будущих достижений. Наконец, книга завершается обсуждением недавних применений ML, демонстрируя его потенциал в таких областях, как здравоохранение, финансы и образование.

.Kniga « Machine arning Theory to Applis » est un guide complet qui explore les principes fondamentaux du Machine arning (ML) et ses applications variées dans différents domaines. L'auteur souligne l'importance de comprendre l'évolution des technologies et de développer un paradigme personnel pour percevoir le processus technologique de la création de connaissances modernes comme la clé de la survie de l'humanité et de l'unification des gens dans un État en guerre. livre est conçu pour les personnes qui veulent améliorer leur compréhension de ML en offrant des idées techniques et pratiques sans compter sur des explications mathématiques complexes. texte commence par l'introduction des concepts de base de ML, en approfondissant progressivement des sujets plus profonds tels que les algorithmes d'apprentissage profond. L'approche unique de l'auteur se concentre sur des idées nouvelles et des scénarios d'application réels, le rendant accessible aux lecteurs ayant différents niveaux de connaissances. livre est divisé en quatre sections principales : introduction aux LM, principaux éléments des outils d'évaluation et applications récentes dans des domaines tels que les voitures autonomes, la prise de décision cognitive, les réseaux de communication et le traitement du signal. Dans la première section, l'auteur donne un aperçu détaillé des concepts de base de ML, y compris l'apprentissage contrôlé et non contrôlé, les réseaux neuronaux et les méthodes d'optimisation. Ce fonds jette les bases de chapitres ultérieurs qui traitent de sujets plus avancés tels que l'apprentissage approfondi et son application. L'auteur souligne l'importance de la liquéfaction des principes fondamentaux de ML pour évaluer tout son potentiel et éviter de perdre dans la complexité des algorithmes. La deuxième section porte sur les principaux outils d'évaluation utilisés dans les LM, y compris les mesures d'efficacité et leur interprétation. Cette section est essentielle pour aider les lecteurs à évaluer l'efficacité des modèles ML et à prendre des décisions éclairées sur leur utilisation dans différents contextes. L'auteur présente ces concepts techniques dans un format accessible, ce qui facilite leur compréhension par ceux qui n'ont pas un fort background mathématique. La troisième section traite de diverses applications des LM dans divers domaines, y compris les voitures autonomes, la prise de décision cognitive, les réseaux de communication et le traitement du signal. Ces chapitres démontrent la polyvalence et la puissance de ML dans la transformation des industries et l'amélioration de notre vie quotidienne. L'auteur souligne l'importance de comprendre ces applications afin de reconnaître l'impact des LM sur la société et le potentiel des réalisations futures. Enfin, le livre se termine par une discussion sur les applications récentes de ML, démontrant son potentiel dans des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.

. La teoría del aprendizaje automático para aplicaciones es una guía integral que profundiza en los principios fundamentales del aprendizaje automático (ML) y sus diversas aplicaciones en diferentes campos. autor destaca la importancia de entender la evolución de la tecnología y de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico de creación del conocimiento moderno como clave para la supervivencia de la humanidad y la unión de los seres humanos en un Estado en guerra. libro está dirigido a personas que desean mejorar su comprensión del ML, ofreciendo ideas tanto técnicas como prácticas, sin depender de explicaciones matemáticas complejas. texto comienza introduciendo conceptos básicos de ML, profundizando progresivamente en temas más profundos como los algoritmos de aprendizaje profundo. enfoque único del autor se centra en ideas frescas y escenarios de aplicación reales, haciéndolo accesible a lectores con diferentes niveles de conocimiento. libro se divide en cuatro secciones principales: introducción al LM, elementos básicos de las herramientas de evaluación y aplicaciones recientes en áreas como autos autogestionados, toma de decisiones cognitivas, redes de comunicación y procesamiento de señales. En la primera sección, el autor ofrece una descripción detallada de los conceptos básicos del ML, incluyendo el aprendizaje controlado y no controlado, las redes neuronales y las técnicas de optimización. Esta fundación sienta las bases para capítulos posteriores que abordan temas más avanzados como el aprendizaje profundo y su aplicación. autor destaca la importancia de comprender los principios fundamentales de ML para evaluar todo su potencial y evitar la pérdida en la complejidad de los algoritmos. La segunda sección abarca los principales instrumentos de evaluación utilizados en el LM, incluidas las métricas de rendimiento y su interpretación. Esta sección es crucial para ayudar a los lectores a evaluar la eficacia de los modelos ML y tomar decisiones informadas sobre su uso en diferentes contextos. autor presenta estos conceptos técnicos en un formato accesible, facilitando su comprensión a quienes no tienen un trasfondo matemático fuerte. En la tercera sección se examinan las diversas aplicaciones del LM en diversos ámbitos, incluidos los coches autogestionados, la toma de decisiones cognitivas, las redes de comunicación y el procesamiento de señales. Estos capítulos demuestran la versatilidad y el poder de ML en la transformación de las industrias y la mejora de nuestra vida diaria. autor destaca la importancia de entender estas aplicaciones para reconocer el impacto del LM en la sociedad y el potencial para futuros avances. Por último, el libro concluye con un debate sobre las aplicaciones recientes del LM, demostrando su potencial en áreas como la salud, las finanzas y la educación.

.Niga «Teoria do Aprendizado de Ferramentas para Aplicações» é um guia abrangente que se aprofunda nos princípios fundamentais da aprendizagem de máquinas (ML) e suas diversas aplicações em diferentes áreas. O autor ressalta a importância de compreender a evolução da tecnologia e de estabelecer um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de criação do conhecimento moderno como chave para a sobrevivência da humanidade e a união das pessoas num Estado em guerra. O livro é projetado para pessoas que querem melhorar sua compreensão de ML, oferecendo ideias técnicas e práticas, sem depender de explicações matemáticas complexas. O texto começa com a introdução de conceitos básicos de ML, aprofundando-se progressivamente em temas mais profundos, como algoritmos de aprendizagem profunda. A abordagem única do autor se concentra em ideias recentes e cenários reais de aplicação, tornando-o acessível a leitores com diferentes níveis de conhecimento. O livro é dividido em quatro seções principais: introdução ao ML, elementos básicos de ferramentas de avaliação e aplicações recentes em áreas como automóveis autônomos, decisão cognitiva, redes de comunicação e tratamento de sinais. Na primeira seção, o autor fornece uma visão detalhada dos conceitos básicos da ML, incluindo treinamento controlado e descontrolado, redes neurais e técnicas de otimização. Este fundo estabelece as bases para os capítulos subsequentes que abordam temas mais avançados, como o aprendizado profundo e sua aplicação. O autor ressalta a importância de traçar os princípios fundamentais do ML para avaliar todo o seu potencial e evitar a perda na complexidade dos algoritmos. A segunda seção abrange as principais ferramentas de avaliação usadas no ML, incluindo as métricas de eficiência e sua interpretação. Esta seção é crucial para ajudar os leitores a avaliar a eficácia dos modelos ML e tomar decisões razoáveis sobre o seu uso em vários contextos. O autor apresenta estes conceitos técnicos em formato acessível, facilitando sua compreensão por aqueles que não têm um background matemático forte. A terceira seção aborda uma variedade de aplicações da ML em várias áreas, incluindo carros autônomos, decisão cognitiva, redes de comunicação e tratamento de sinais. Estes capítulos demonstram a versatilidade e o poder da ML para transformar as indústrias e melhorar a nossa vida diária. O autor ressalta a importância de entender esses aplicativos para reconhecer o impacto da ML sobre a sociedade e o potencial para avanços futuros. Por fim, o livro termina com um debate sobre as recentes aplicações da ML, mostrando seu potencial em áreas como saúde, finanças e educação.

.La teoria dell'apprendimento automatico delle applicazioni è una guida completa che approfondisce i principi fondamentali dell'apprendimento automatico (ML) e le sue diverse applicazioni in diversi ambiti. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e di sviluppare il paradigma personale della percezione del processo tecnologico per creare la conoscenza moderna come chiave per la sopravvivenza dell'umanità e per unire le persone in uno stato in guerra. Il libro è progettato per le persone che vogliono migliorare la loro comprensione di ML, offrendo sia idee tecniche che pratiche, senza contare su complesse spiegazioni matematiche. Il testo inizia con l'introduzione dei concetti di base di ML, approfondendo progressivamente in temi più profondi come algoritmi di apprendimento profondo. L'approccio unico dell'autore si concentra su idee recenti e scenari di applicazione reali, rendendolo accessibile ai lettori con diversi livelli di conoscenza. Il libro è suddiviso in quattro sezioni principali: introduzione a ML, elementi essenziali per la valutazione e applicazioni recenti in settori quali auto autosufficienti, decisioni cognitive, reti di comunicazione e gestione dei segnali. Nella prima sezione, l'autore fornisce una panoramica dettagliata dei concetti principali di ML, tra cui apprendimento controllato e fuori controllo, reti neurali e metodi di ottimizzazione. Questo fondo pone le basi per i successivi capitoli che affrontano temi più avanzati, come la formazione profonda e la sua applicazione. L'autore sottolinea l'importanza di osservare i principi fondamentali di ML per valutare tutto il suo potenziale ed evitare di perdere nella complessità degli algoritmi. La seconda sezione comprende i principali strumenti di valutazione utilizzati in ML, incluse le metriche di efficienza e la loro interpretazione. Questa sezione è fondamentale per aiutare i lettori a valutare l'efficacia dei modelli ML e prendere decisioni giustificate sul loro utilizzo in contesti diversi. L'autore presenta questi concetti tecnici in formato accessibile, facilitandone la comprensione a coloro che non hanno un forte background matematico. La terza sezione affronta le diverse applicazioni di ML in diversi ambiti, tra cui auto autosufficienti, decisioni cognitive, reti di comunicazione e gestione dei segnali. Questi capitoli dimostrano la versatilità e la potenza di ML nel trasformare le industrie e migliorare la nostra vita quotidiana. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere queste applicazioni per riconoscere l'impatto di ML sulla società e il potenziale per i successi futuri. Infine, il libro si conclude con un dibattito sulle recenti applicazioni di ML, dimostrandone il potenziale in settori quali salute, finanza e istruzione.

.Das Buch „Theory of Machine arning to Applications“ ist ein umfassender itfaden, der sich mit den Grundprinzipien des maschinellen rnens (ML) und seinen vielfältigen Anwendungen in verschiedenen Bereichen beschäftigt. Der Autor betont, wie wichtig es ist, die Entwicklung der Technologie zu verstehen und ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Schaffung modernen Wissens als Schlüssel zum Überleben der Menschheit und zur Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat zu entwickeln. Das Buch richtet sich an Menschen, die ihr Verständnis von ML verbessern möchten, indem sie sowohl technische als auch praktische Einblicke bieten, ohne sich auf komplexe mathematische Erklärungen verlassen zu müssen. Der Text beginnt mit einer Einführung in grundlegende ML-Konzepte und vertieft sich schrittweise in tiefere Themen wie Deep-arning-Algorithmen. Der einzigartige Ansatz des Autors konzentriert sich auf frische Ideen und reale Anwendungsszenarien und macht ihn sern mit unterschiedlichem Wissensstand zugänglich. Das Buch ist in vier Hauptabschnitte unterteilt: Einführung in ML, Kernelemente von Bewertungswerkzeugen und jüngste Anwendungen in Bereichen wie selbstfahrenden Autos, kognitiver Entscheidungsfindung, Kommunikationsnetzwerken und gnalverarbeitung. Im ersten Abschnitt gibt der Autor einen detaillierten Überblick über die grundlegenden ML-Konzepte, einschließlich kontrolliertem und unkontrolliertem rnen, neuronalen Netzen und Optimierungsmethoden. Dieser Fonds legt den Grundstein für nachfolgende Kapitel, die sich mit fortgeschritteneren Themen wie Deep arning und seiner Anwendung befassen. Der Autor betont, wie wichtig es ist, die grundlegenden Prinzipien von ML zu verstehen, um sein volles Potenzial zu bewerten und den Verlust der Komplexität von Algorithmen zu vermeiden. Der zweite Abschnitt behandelt die wichtigsten Bewertungsinstrumente, die in ML verwendet werden, einschließlich istungsmetriken und deren Interpretation. Dieser Abschnitt ist entscheidend, um den sern zu helfen, die Wirksamkeit von ML-Modellen zu bewerten und fundierte Entscheidungen über ihre Verwendung in verschiedenen Kontexten zu treffen. Der Autor präsentiert diese technischen Konzepte in einem zugänglichen Format und erleichtert so das Verständnis für diejenigen, die keinen starken mathematischen Hintergrund haben. Der dritte Abschnitt untersucht die vielfältigen Anwendungen von ML in verschiedenen Bereichen, einschließlich selbstfahrender Autos, kognitiver Entscheidungsfindung, Kommunikationsnetzwerken und gnalverarbeitung. Diese Kapitel zeigen die Vielseitigkeit und Stärke von ML bei der Transformation von Branchen und der Verbesserung unseres täglichen bens. Der Autor betont, wie wichtig es ist, diese Anwendungen zu verstehen, um die Auswirkungen von ML auf die Gesellschaft und das Potenzial für zukünftige istungen zu erkennen. Schließlich schließt das Buch mit einer Diskussion über die jüngsten Anwendungen von ML und zeigt sein Potenzial in Bereichen wie Gesundheit, Finanzen und Bildung.

Książka „Machine arning Theory to Applications” jest kompleksowym przewodnikiem, który zagłębia się w podstawowe zasady uczenia maszynowego (ML) i jego różnorodne zastosowania w różnych dziedzinach. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia ewolucji technologii i opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu tworzenia nowoczesnej wiedzy jako klucza do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Książka skierowana jest do osób, które chcą poprawić swoje zrozumienie ML, oferując zarówno techniczne, jak i praktyczne pomysły, nie opierając się na złożonych wyjaśnieniach matematycznych. Tekst rozpoczyna się od wprowadzenia podstawowych pojęć ML, stopniowo zagłębiając się w głębsze tematy, takie jak algorytmy głębokiego uczenia się. Unikalne podejście autora koncentruje się na świeżych pomysłach i scenariuszach aplikacji w świecie rzeczywistym, dzięki czemu jest dostępne dla czytelników o różnym poziomie wiedzy. Książka podzielona jest na cztery główne sekcje: wprowadzenie do ML, podstawowe elementy narzędzi oceny oraz najnowsze zastosowania w takich dziedzinach jak samochody samojezdne, podejmowanie decyzji poznawczych, sieci komunikacyjne i przetwarzanie sygnałów. W pierwszej sekcji autor przedstawia szczegółowy przegląd podstawowych koncepcji ML, w tym kontrolowanego i niekontrolowanego uczenia się, sieci neuronowych i metod optymalizacji. Fundacja ta stanowi podstawę dla późniejszych rozdziałów, które dotyczą bardziej zaawansowanych tematów, takich jak głębokie uczenie się i jego zastosowanie. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia podstawowych zasad ML w celu oceny jego pełnego potencjału i uniknięcia utraty złożoności algorytmów. Druga sekcja obejmuje główne narzędzia oceny stosowane w ML, w tym wskaźniki wydajności i ich interpretacji. Ta sekcja ma kluczowe znaczenie dla pomocy czytelnikom w ocenie skuteczności modeli ML i podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących ich stosowania w różnych kontekstach. Autor przedstawia te koncepcje techniczne w dostępnym formacie, ułatwiając ich zrozumienie dla tych, którzy nie mają silnego tła matematycznego. Trzecia sekcja obejmuje różne zastosowania ML w różnych dziedzinach, w tym samochody samojezdne, decyzje poznawcze, sieci komunikacyjne i przetwarzanie sygnałów. Rozdziały te wykazują wszechstronność i siłę ML w przekształcających się branżach i poprawiają nasze codzienne życie. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia tych zastosowań, aby rozpoznać wpływ ML na społeczeństwo i potencjał przyszłych postępów. Na zakończenie książka omawia ostatnie zastosowania ML, wykazując swój potencjał w takich dziedzinach jak zdrowie, finanse i edukacja.

הספר "Machine arning Theory to Applications'הוא מדריך מקיף המתעמק בעקרונות היסוד של למידת מכונה (ML) ויישומיה השונים בתחומים שונים. המחבר מדגיש את החשיבות של הבנת התפתחות הטכנולוגיה ופיתוח פרדיגמה אישית לתפישת התהליך הטכנולוגי של יצירת ידע מודרני כמפתח להישרדות האנושות ולאיחוד אנשים במצב לוחמני. הספר מכוון לאנשים שרוצים לשפר את הבנתם את ML בכך שהם מציעים רעיונות טכניים ומעשיים גם בלי להסתמך על הסברים מתמטיים מורכבים. הטקסט מתחיל בהצגת המושגים הבסיסיים של ML, ומתעמק בהדרגה בנושאים עמוקים יותר כגון אלגוריתמי למידה עמוקה. גישתו הייחודית של המחבר מתמקדת ברעיונות חדשים ובתרחישי יישום בעולם האמיתי, מה שהופך אותו נגיש לקוראים עם רמות שונות של ידע. הספר מחולק לארבעה קטעים עיקריים: מבוא ל-ML, מרכיבים בסיסיים של כלי הערכה, ויישומים אחרונים בתחומים כגון מכוניות נהיגה עצמית, קבלת החלטות קוגניטיבית, רשתות תקשורת ועיבוד אותות. בסעיף הראשון, המחבר נותן סקירה מפורטת של המושגים הבסיסיים של ML, כולל למידה מבוקרת ובלתי מבוקרת, רשתות עצביות ושיטות אופטימיזציה. בסיס זה מניח את היסודות לפרקים מאוחרים יותר העוסקים בנושאים מתקדמים יותר כגון למידה עמוקה ויישומה. המחבר מדגיש את החשיבות של הבנת עקרונות היסוד של ML על מנת להעריך את מלוא הפוטנציאל שלו ולהימנע מאובדן במורכבות האלגוריתמים. החלק השני מכסה את כלי ההערכה העיקריים של ML, כולל מדדי ביצועים ופרשנותם. סעיף זה הוא קריטי כדי לעזור לקוראים להעריך את יעילותם של מודלי ML ולקבל החלטות מושכלות לגבי השימוש שלהם בהקשרים שונים. המחבר מציג מושגים טכניים אלה בפורמט נגיש, מה שהופך אותם קלים יותר להבנה עבור אלה שאין להם רקע מתמטי חזק. החלק השלישי מכסה מגוון יישומי ML במגוון תחומים, כולל מכוניות הנוהגות בעצמן, קבלת החלטות קוגניטיביות, רשתות תקשורת ועיבוד אותות. הפרקים האלה מדגימים את הרב-תכליתיות והכוח של אם-אל בשינוי תעשיות ושיפור חיי היומיום שלנו. המחבר מדגיש את החשיבות של הבנת יישומים אלה על מנת להכיר בהשפעתה של ML על החברה ובפוטנציאל להתקדמות עתידית. לבסוף, הספר מסתיים בדיונים על יישומים עדכניים של ML, הממחישים את הפוטנציאל הטמון בו בתחומים כגון בריאות, פיננסים וחינוך.''

"Machine arning Theory to Applications" kitabı, makine öğreniminin (ML) temel ilkelerini ve çeşitli alanlardaki çeşitli uygulamalarını inceleyen kapsamlı bir kılavuzdur. Yazar, teknolojinin evrimini anlamanın ve modern bilginin insanlığın hayatta kalmasının ve insanların savaşan bir durumda birleşmesinin anahtarı olarak yaratılmasının teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Kitap, karmaşık matematiksel açıklamalara dayanmadan hem teknik hem de pratik fikirler sunarak ML anlayışını geliştirmek isteyen insanlara yöneliktir. Metin, ML'nin temel kavramlarını tanıtarak, giderek derin öğrenme algoritmaları gibi daha derin konulara girerek başlar. Yazarın benzersiz yaklaşımı, taze fikirlere ve gerçek dünyadaki uygulama senaryolarına odaklanarak, farklı bilgi düzeylerine sahip okuyucular için erişilebilir olmasını sağlar. Kitap dört ana bölüme ayrılmıştır: ML'ye giriş, değerlendirme araçlarının temel unsurları ve kendi kendini süren arabalar, bilişsel karar verme, iletişim ağları ve sinyal işleme gibi alanlardaki son uygulamalar. İlk bölümde, yazar kontrollü ve kontrolsüz öğrenme, sinir ağları ve optimizasyon yöntemleri dahil olmak üzere ML'nin temel kavramlarına ayrıntılı bir genel bakış sunar. Bu temel, derin öğrenme ve uygulaması gibi daha ileri konuları ele alan daha sonraki bölümler için temel oluşturur. Yazar, tüm potansiyelini değerlendirmek ve algoritmaların karmaşıklığında kaybı önlemek için ML'nin temel ilkelerini anlamanın önemini vurgulamaktadır. İkinci bölüm, performans metrikleri ve bunların yorumlanması dahil olmak üzere ML'de kullanılan ana değerlendirme araçlarını kapsar. Bu bölüm, okuyucuların ML modellerinin etkinliğini değerlendirmelerine ve farklı bağlamlarda kullanımları hakkında bilinçli kararlar vermelerine yardımcı olmak için kritik öneme sahiptir. Yazar, bu teknik kavramları erişilebilir bir biçimde sunarak, güçlü bir matematiksel geçmişe sahip olmayanlar için anlaşılmasını kolaylaştırır. Üçüncü bölüm, kendi kendini süren otomobiller, bilişsel karar verme, iletişim ağları ve sinyal işleme gibi çeşitli alanlarda çeşitli ML uygulamalarını kapsar. Bu bölümler, ML'nin endüstrileri dönüştürmede ve günlük yaşamlarımızı iyileştirmede çok yönlülüğünü ve gücünü göstermektedir. Yazar, ML'nin toplum üzerindeki etkisini ve gelecekteki gelişmeler için potansiyelini tanımak için bu uygulamaları anlamanın önemini vurgulamaktadır. Son olarak, kitap, ML'nin son uygulamalarını tartışarak, sağlık, finans ve eğitim gibi alanlarda potansiyelini göstererek sona ermektedir.

كتاب «نظرية التعلم الآلي للتطبيقات» هو دليل شامل يتعمق في المبادئ الأساسية للتعلم الآلي (ML) وتطبيقاته المتنوعة في مختلف المجالات. يؤكد المؤلف على أهمية فهم تطور التكنولوجيا ووضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لخلق المعرفة الحديثة باعتبارها مفتاح بقاء البشرية وتوحيد الناس في دولة متحاربة. يستهدف الكتاب الأشخاص الذين يرغبون في تحسين فهمهم لـ ML من خلال تقديم أفكار تقنية وعملية دون الاعتماد على تفسيرات رياضية معقدة. يبدأ النص بإدخال المفاهيم الأساسية لـ ML، والتعمق تدريجيًا في موضوعات أعمق مثل خوارزميات التعلم العميق. يركز نهج المؤلف الفريد على الأفكار الجديدة وسيناريوهات التطبيق في العالم الحقيقي، مما يجعله في متناول القراء ذوي المستويات المختلفة من المعرفة. ينقسم الكتاب إلى أربعة أقسام رئيسية: مقدمة إلى ML، والعناصر الأساسية لأدوات التقييم، والتطبيقات الحديثة في مجالات مثل السيارات ذاتية القيادة، وصنع القرار المعرفي، وشبكات الاتصال، ومعالجة الإشارات. في القسم الأول، يقدم المؤلف لمحة عامة مفصلة عن المفاهيم الأساسية لـ ML، بما في ذلك التعلم الخاضع للرقابة وغير المنضبط والشبكات العصبية وطرق التحسين. يضع هذا الأساس الأساس للفصول اللاحقة التي تتناول موضوعات أكثر تقدمًا مثل التعلم العميق وتطبيقه. يشدد المؤلف على أهمية فهم المبادئ الأساسية لـ ML من أجل تقييم إمكاناتها الكاملة وتجنب الخسارة في تعقيد الخوارزميات. ويغطي الفرع الثاني أدوات التقييم الرئيسية المستخدمة في مكافحة غسل الأموال، بما في ذلك مقاييس الأداء وتفسيرها. هذا القسم حاسم في مساعدة القراء على تقييم فعالية نماذج ML واتخاذ قرارات مستنيرة حول استخدامها في سياقات مختلفة. يقدم المؤلف هذه المفاهيم التقنية في شكل يسهل الوصول إليه، مما يسهل فهمها لأولئك الذين ليس لديهم خلفية رياضية قوية. يغطي القسم الثالث مجموعة متنوعة من تطبيقات ML في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة وصنع القرار المعرفي وشبكات الاتصال ومعالجة الإشارات. توضح هذه الفصول تنوع ML وقوتها في تحويل الصناعات وتحسين حياتنا اليومية. ويشدد المؤلف على أهمية فهم هذه التطبيقات من أجل التعرف على تأثير ML على المجتمع وإمكانية إحراز تقدم في المستقبل. أخيرًا، يختتم الكتاب بمناقشة التطبيقات الحديثة لـ ML، مما يدل على إمكاناته في مجالات مثل الصحة والمالية والتعليم.

"응용 프로그램에 대한 기계 학습 이론" 이라는 책은 기계 학습 (ML) 의 기본 원리와 다양한 분야의 다양한 응용 프로그램을 탐구하는 포괄적 인 안내서입니다. 저자는 기술의 진화를 이해하고 인류의 생존과 전쟁 상태에서 사람들의 통일의 열쇠로 현대 지식을 창출하는 기술 과정에 대한 인식을위한 개인적인 패러다임을 개발하는 것의 중요성을 강조합니다. 이 책은 복잡한 수학적 설명에 의존하지 않고 기술적 및 실용적 아이디어를 모두 제공함으로써 ML에 대한 이해를 향상시키고 자하는 사람들을 대상 텍스트는 ML의 기본 개념을 소개하여 딥 러닝 알고리즘과 같은 더 깊은 주제를 점진적으로 탐구합니다. 저자의 독특한 접근 방식은 신선한 아이디어와 실제 응용 프로그램 시나리오에 중점을 두어 다양한 수준의 지식을 가진 독자가 액세스 할 수 있도록합 이 책은 ML 소개, 평가 도구의 기본 요소 및 자율 주행 자동차, 인지 의사 결정, 통신 네트워크 및 신호 처리와 같은 분야의 최근 응용 프로그램의 네 가지 주요 섹션으로 나뉩니다. 첫 번째 섹션에서 저자는 제어 및 제어되지 않은 학습, 신경망 및 최적화 방법을 포함하여 ML의 기본 개념에 대한 자세한 개요를 제공합니다. 이 재단은 딥 러닝 및 응용과 같은 고급 주제를 다루는 이후 챕터의 토대를 마련합니다. 저자는 알고리즘의 복잡성을 최대한 평가하고 손실을 피하기 위해 ML의 기본 원칙을 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 두 번째 섹션은 성능 지표 및 해석을 포함하여 ML에서 사용되는 주요 평가 도구를 다룹니다. 이 섹션은 독자가 ML 모델의 효과를 평가하고 다양한 상황에서의 사용에 대한 정보에 근거한 결정을 내리는 데 중요합니다. 저자는 이러한 기술 개념을 액세스 가능한 형식으로 제시하여 강력한 수학적 배경이없는 사람들에게는 쉽게 이해할 수 있습니다. 세 번째 섹션은 자율 주행 자동차, 인지 의사 결정, 통신 네트워크 및 신호 처리를 포함한 다양한 분야의 다양한 ML 응용 프로그램을 다룹니다. 이 장들은 산업을 변화시키고 일상 생활을 개선하는 데있어 ML의 다양성과 힘을 보여줍니다. 저자는 ML이 사회에 미치는 영향과 미래의 발전 가능성을 인식하기 위해 이러한 응용 프로그램을 이해하는 것의 중요성을 마지막으로, 이 책은 최근 ML의 응용 프로그램에 대해 논의하여 건강, 재무 및 교육과 같은 분야에서의 잠재력을 보여줌으로

本書"Machine arning Theory to Applications'は、機械学習（ML）の基本原理とその多様な応用分野を掘り下げる総合ガイドです。著者は、科学技術の進化を理解し、人類の生存と戦争状態における人々の統一の鍵として現代の知識を作成する技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発することの重要性を強調しています。この本は、複雑な数学的説明に頼らずに、技術的なアイデアと実用的なアイデアの両方を提供することで、MLの理解を向上させたい人を対象としています。テキストは、MLの基本的な概念を導入することから始まり、ディープラーニングアルゴリズムなどのより深いトピックを徐々に掘り下げていきます。著者のユニークなアプローチは、新鮮なアイデアと実際のアプリケーションシナリオに焦点を当てており、さまざまなレベルの知識を持つ読者がアクセスできるようにしています。この本は、MLの導入、評価ツールの基本的な要素、および自動運転車、認知意思決定、通信ネットワーク、信号処理などの分野での最近のアプリケーションの4つの主要なセクションに分かれています。最初のセクションでは、制御学習と制御されていない学習、ニューラルネットワーク、最適化方法など、MLの基本的な概念の詳細な概要を説明しています。この基盤は、ディープラーニングやその応用などのより高度なトピックに対処する後編の基礎を築いています。著者は、その完全な可能性を評価し、アルゴリズムの複雑さの損失を避けるために、MLの基本原則を理解することの重要性を強調しています。2番目のセクションでは、パフォーマンス指標やその解釈など、MLで使用される主な評価ツールについて説明します。このセクションは、読者がMLモデルの有効性を評価し、さまざまなコンテキストでの使用に関する情報に基づいた意思決定を行うのに不可欠です。著者はこれらの技術的な概念をアクセス可能な形式で提示し、強い数学的背景を持っていない人々にとって理解しやすくする。3番目のセクションでは、自動運転車、認知意思決定、通信ネットワーク、信号処理など、さまざまな分野のさまざまなMLアプリケーションをカバーしています。これらの章では、産業の変革と日常生活の改善におけるMLの汎用性とパワーを示しています。著者は、MLの社会への影響と将来の進歩の可能性を認識するために、これらのアプリケーションを理解することの重要性を強調しています。最後に、本書は、最近のMLの応用について議論し、健康、金融、教育などの分野でその可能性を示した。

. Kniga的《應用機器學習理論》是一本全面的指南，它深入研究機器學習（ML）的基本原理及其在各個領域的各種應用。作者強調了理解技術演變和建立個人範式以理解現代知識創造過程作為人類生存和交戰國人民團結的關鍵的重要性。這本書是為希望通過提供技術和實踐思想而無需依靠復雜的數學解釋來提高對ML的理解的人們設計的。文本從引入ML的基本概念開始，逐漸深入研究更深層次的主題，例如深度學習算法。作者的獨特方法側重於新鮮的思想和真實的應用場景，使具有不同知識水平的讀者可以使用。該書分為四個主要部分：ML簡介，評估工具的基本要素以及在自動駕駛汽車，認知決策，通信網絡和信號處理等領域的最新應用。在第一部分中，作者詳細概述了ML的基本概念，包括受控和無監督的學習，神經網絡和優化方法。該基金為後續章節奠定了基礎，這些章節涉及更高級的主題，例如深度學習及其應用。作者強調了理解ML的基本原理以評估其全部潛力並避免算法復雜性損失的重要性。第二部分涵蓋了ML中使用的主要評估工具，包括績效指標及其解釋。本節對於幫助讀者評估ML模型的有效性並在不同情況下對其使用做出明智的決定至關重要。作者以可用的格式介紹了這些技術概念，使那些沒有強大數學背景的人更容易理解它們。第三部分探討了ML在各個領域的各種應用，包括自動駕駛汽車，認知決策，通信網絡和信號處理。這些章節展示了ML在改變行業和改善我們的日常生活方面的多功能性和力量。作者強調了解這些應用的重要性，以認識到ML對社會的影響以及未來成就的潛力。最後，該書最後討論了ML的最新應用，展示了其在健康，金融和教育等領域的潛力。