The book is about the basics of machine learning, which is a set of algorithms that allow computers to learn from experience without being explicitly programmed. The main focus of the book is on the TensorFlow library, which is one of the most popular open-source libraries used for machine learning. The book covers the basic concepts of machine learning, such as supervised and unsupervised learning, regression, classification, clustering, etc. , and then dives into more advanced topics such as neural networks, deep learning, and natural language processing. It also provides practical examples and exercises to help readers understand the concepts better. The book is written in an easy-to-understand style, making it accessible to both beginners and experienced professionals who want to learn about machine learning and TensorFlow. The author's goal is to provide a comprehensive understanding of machine learning and TensorFlow, so that readers can use these technologies to build their own applications. The book is divided into four parts: Part 1 covers the basics of machine learning, including supervised and unsupervised learning, regression, classification, clustering, etc. Part 2 delves into more advanced topics such as neural networks, deep learning, and natural language processing. Part 3 discusses the implementation of TensorFlow, including installing and setting up the environment, creating and training models, and deploying models in production.

Книга посвящена основам машинного обучения, которое представляет собой набор алгоритмов, позволяющих компьютерам учиться на опыте без явного программирования. Основное внимание в книге уделено библиотеке TensorFlow, которая является одной из самых популярных библиотек с открытым исходным кодом, используемых для машинного обучения. Книга охватывает основные понятия машинного обучения, такие как контролируемое и неконтролируемое обучение, регрессия, классификация, кластеризация и т. д., а затем погружается в более продвинутые темы, такие как нейронные сети, глубокое обучение и обработка естественного языка. В нем также приводятся практические примеры и упражнения, которые помогут читателям лучше понять понятия. Книга написана в простом для понимания стиле, что делает ее доступной как для начинающих, так и для опытных специалистов, которые хотят узнать о машинном обучении и TensorFlow. Цель автора - дать всестороннее понимание машинного обучения и TensorFlow, чтобы читатели могли использовать эти технологии для построения собственных приложений. Книга разделена на четыре части: Часть 1 охватывает основы машинного обучения, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, регрессию, классификацию, кластеризацию и т. д. Часть 2 углубляется в более продвинутые темы, такие как нейронные сети, глубокое обучение и обработка естественного языка. В части 3 обсуждается внедрение TensorFlow, включая установку и настройку среды, создание и обучение моделей, а также развертывание моделей в производстве.

livre traite des bases de l'apprentissage automatique, qui est un ensemble d'algorithmes qui permettent aux ordinateurs d'apprendre de l'expérience sans programmation explicite. livre se concentre sur la bibliothèque TensorFlow, qui est l'une des bibliothèques open source les plus populaires utilisées pour l'apprentissage automatique. livre aborde les concepts de base de l'apprentissage automatique, tels que l'apprentissage contrôlé et non contrôlé, la régression, la classification, le regroupement, etc., puis s'immerge dans des sujets plus avancés tels que les réseaux neuronaux, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel. Il donne également des exemples pratiques et des exercices qui aideront les lecteurs à mieux comprendre les concepts. livre est écrit dans un style facile à comprendre, ce qui le rend accessible aux débutants et aux professionnels expérimentés qui veulent en apprendre davantage sur l'apprentissage automatique et TensorFlow. but de l'auteur est de donner une compréhension complète de l'apprentissage automatique et TensorFlow afin que les lecteurs puissent utiliser ces technologies pour construire leurs propres applications. livre est divisé en quatre parties : La partie 1 couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage contrôlé et non contrôlé, la régression, la classification, le regroupement, etc. La partie 2 explore des sujets plus avancés tels que les réseaux neuronaux, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel. La partie 3 traite de la mise en œuvre de TensorFlow, y compris l'installation et la configuration de l'environnement, la création et la formation de modèles, ainsi que le déploiement de modèles en production.

libro trata de los fundamentos del aprendizaje automático, que es un conjunto de algoritmos que permiten a los ordenadores aprender de la experiencia sin programación explícita. libro se centra en la biblioteca TensorFlow, una de las bibliotecas de código abierto más populares utilizadas para el aprendizaje automático. libro abarca conceptos básicos del aprendizaje automático, como el aprendizaje controlado e incontrolado, la regresión, la clasificación, la clusterización, etc., y luego se sumerge en temas más avanzados como las redes neuronales, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. También proporciona ejemplos prácticos y ejercicios que ayudarán a los lectores a comprender mejor los conceptos. libro está escrito en un estilo fácil de entender, lo que lo hace accesible tanto para principiantes como para profesionales experimentados que quieran aprender sobre el aprendizaje automático y TensorFlow. objetivo del autor es proporcionar una comprensión completa del aprendizaje automático y TensorFlow para que los lectores puedan usar estas tecnologías para construir sus propias aplicaciones. libro se divide en cuatro partes: La parte 1 cubre los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje controlado y no controlado, regresión, clasificación, agrupamiento, etc. Parte 2 profundiza en temas más avanzados como las redes neuronales, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. En la parte 3 se analiza la implementación de TensorFlow, incluida la instalación y configuración del entorno, la creación y capacitación de modelos y la implementación de modelos en la producción.

O livro trata dos fundamentos do aprendizado de máquina, que é um conjunto de algoritmos que permitem aos computadores aprender com a experiência sem uma programação clara. O principal foco do livro é a biblioteca de TensorFlow, uma das bibliotecas de código aberto mais populares usadas para o aprendizado de máquina. O livro abrange conceitos básicos de aprendizado de máquina, tais como treinamento controlado e descontrolado, regressão, classificação, clusterização etc., e depois mergulha em temas mais avançados, como redes neurais, aprendizagem profunda e tratamento da linguagem natural. Ele também fornece exemplos práticos e exercícios que ajudam os leitores a compreender melhor os conceitos. O livro foi escrito em um estilo simples de compreensão, o que o torna acessível tanto para os iniciantes como para os especialistas experientes que querem aprender sobre aprendizagem de máquina e TensorFlow. O objetivo do autor é dar uma compreensão completa do aprendizado de máquinas e TensorFlow para que os leitores possam usar essas tecnologias para construir suas próprias aplicações. O livro é dividido em quatro partes: a parte 1 abrange os fundamentos do aprendizado de máquina, incluindo treinamento controlado e descontrolado, regressão, classificação, clusterização, etc. A parte 2 é aprofundada em temas mais avançados, tais como redes neurais, treinamento profundo e tratamento da linguagem natural. A Parte 3 discute a implementação de TensorFlow, incluindo instalação e configuração de ambientes, criação e treinamento de modelos e implantação de modelos em produção.

Il libro è dedicato alle basi dell'apprendimento automatico, che è un insieme di algoritmi che permettono ai computer di imparare dall'esperienza senza una programmazione esplicita. Il libro si concentra sulla libreria TensorFlow, una delle librerie open source più popolari utilizzate per l'apprendimento automatico. Il libro comprende i concetti principali dell'apprendimento automatico, come l'apprendimento controllato e incontrollato, la regressione, la classificazione, il clustering, ecc., e poi si immerge in temi più avanzati come le reti neurali, l'apprendimento profondo e l'elaborazione del linguaggio naturale. Fornisce anche esempi pratici e esercizi che aiuteranno i lettori a comprendere meglio i concetti. Il libro è scritto in uno stile semplice da capire, che lo rende accessibile sia agli aspiranti che agli esperti che desiderano conoscere l'apprendimento automatico e la TensorFlow. Lo scopo dell'autore è quello di fornire un'ampia comprensione dell'apprendimento automatico e delle conoscenze, in modo che i lettori possano utilizzare queste tecnologie per costruire le proprie applicazioni. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte 1 comprende le basi dell'apprendimento automatico, tra cui apprendimento controllato e non controllato, regressione, classificazione, clustering, ecc. La parte 2 approfondisce su temi più avanzati come le reti neurali, l'apprendimento profondo e l'elaborazione del linguaggio naturale. Nella parte 3 si discute dell'implementazione di TensorFlow, inclusa l'installazione e la configurazione dell'ambiente, la creazione e la formazione dei modelli e l'implementazione dei modelli in produzione.

Das Buch widmet sich den Grundlagen des maschinellen rnens, bei dem es sich um eine Reihe von Algorithmen handelt, mit denen Computer ohne explizite Programmierung aus Erfahrungen lernen können. Der Schwerpunkt des Buches liegt auf der TensorFlow-Bibliothek, einer der beliebtesten Open-Source-Bibliotheken für maschinelles rnen. Das Buch behandelt grundlegende Konzepte des maschinellen rnens wie kontrolliertes und unkontrolliertes rnen, Regression, Klassifizierung, Clustering usw. und taucht dann in fortgeschrittenere Themen wie neuronale Netze, Deep arning und natürliche Sprachverarbeitung ein. Es bietet auch praktische Beispiele und Übungen, die den sern helfen, die Konzepte besser zu verstehen. Das Buch ist in einem leicht verständlichen Stil geschrieben, der es sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Profis zugänglich macht, die etwas über maschinelles rnen und TensorFlow lernen möchten. Ziel des Autors ist es, ein umfassendes Verständnis von Machine arning und TensorFlow zu vermitteln, damit die ser diese Technologien nutzen können, um ihre eigenen Anwendungen aufzubauen. Das Buch ist in vier Teile unterteilt: Teil 1 behandelt die Grundlagen des maschinellen rnens, einschließlich kontrolliertes und unkontrolliertes rnen, Regression, Klassifizierung, Clustering usw. Teil 2 befasst sich mit fortgeschritteneren Themen wie neuronalen Netzen, Deep arning und natürlicher Sprachverarbeitung. Teil 3 diskutiert die Implementierung von TensorFlow, einschließlich der Installation und Konfiguration der Umgebung, der Erstellung und Schulung von Modellen sowie der Bereitstellung von Modellen in der Produktion.

Książka skupia się na podstawach uczenia maszynowego, który jest zbiorem algorytmów, które pozwalają komputerom uczyć się z doświadczenia bez wyraźnego programowania. Książka skupia się na bibliotece TensorFlow, która jest jedną z najpopularniejszych bibliotek open source wykorzystywanych do uczenia się maszynowego. Książka obejmuje podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, takie jak nadzorowane i niekontrolowane uczenie się, regresja, klasyfikacja, klastrowanie itp., a następnie odkłada się na bardziej zaawansowane tematy, takie jak sieci neuronowe, głębokie uczenie się i naturalne przetwarzanie języka. Oferuje również praktyczne przykłady i ćwiczenia, aby pomóc czytelnikom lepiej zrozumieć pojęcia. Książka jest napisana w łatwy do zrozumienia styl, dzięki czemu jest dostępna zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych specjalistów, którzy chcą dowiedzieć się o nauce maszyn i TensorFlow. Celem autora jest zapewnienie kompleksowego zrozumienia uczenia maszynowego i TensorFlow, aby czytelnicy mogli korzystać z tych technologii do tworzenia własnych aplikacji. Książka podzielona jest na cztery części: Część 1 obejmuje podstawy uczenia maszynowego, w tym kontrolowane i niekontrolowane uczenie się, regresję, klasyfikację, klastrowanie itp. Część 2 skupia się na bardziej zaawansowanych tematach, takich jak sieci neuronowe, głębokie uczenie się i przetwarzanie języka naturalnego. Część 3 omawia wdrażanie systemu TensorFlow, w tym tworzenie i konfigurowanie środowiska, tworzenie i szkolenie modeli oraz wdrażanie modeli w produkcji.

הספר מתמקד ביסודות למידת מכונה, שהיא קבוצה של אלגוריתמים המאפשרים למחשבים ללמוד מניסיון ללא תכנות מפורש. הספר מתמקד בספריית TensorFlow, שהיא אחת מספריות הקוד הפתוח הפופולריות ביותר המשמשות ללימוד מכונה. הספר מכסה מושגים בסיסיים ללימוד מכונה כגון למידה מפוקחת ובלתי מבוקרת, רגרסיה, סיווג, קיבוצים וכו ', ולאחר מכן מתעמק בנושאים מתקדמים יותר כגון רשתות עצביות, למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית. הוא גם מספק דוגמאות ותרגולים מעשיים שיעזרו לקוראים להבין טוב יותר מושגים. הספר נכתב בסגנון קל להבנה, מה שהופך אותו נגיש גם למתחילים וגם לאנשי מקצוע מנוסים שרוצים ללמוד על למידת מכונה ו-TensorFlow. מטרת המחבר היא לספק הבנה מקיפה של למידת מכונה ושל TensorFlow כך שהקוראים יוכלו להשתמש בטכנולוגיות אלה כדי לבנות את היישומים שלהם. הספר מחולק לארבעה חלקים: חלק 1 מכסה את היסודות של למידת מכונה, כולל למידה מבוקרת ובלתי מבוקרת, רגרסיה, סיווג, קיבוצים וכו '. חלק 2 מתעמק בנושאים מתקדמים יותר כגון רשתות עצביות, למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית. חלק 3 דן ביישום TensorFlow, כולל הגדרה והגדרה של הסביבה, יצירת ואימון מודלים, ופריסת מודלים בייצור.''

Kitap, bilgisayarların açık programlama olmadan deneyimden öğrenmelerini sağlayan bir dizi algoritma olan makine öğreniminin temellerine odaklanmaktadır. Kitap, makine öğrenimi için kullanılan en popüler açık kaynak kütüphanelerinden biri olan TensorFlow kütüphanesine odaklanmaktadır. Kitap, denetimli ve kontrolsüz öğrenme, regresyon, sınıflandırma, kümeleme vb. Gibi temel makine öğrenimi kavramlarını kapsar ve daha sonra sinir ağları, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi daha gelişmiş konulara girer. Ayrıca, okuyucuların kavramları daha iyi anlamalarına yardımcı olacak pratik örnekler ve alıştırmalar sunar. Kitap, anlaşılması kolay bir tarzda yazılmıştır ve hem yeni başlayanlar hem de makine öğrenimi ve TensorFlow hakkında bilgi edinmek isteyen deneyimli profesyoneller için erişilebilir hale getirir. Yazarın amacı, makine öğrenimi ve TensorFlow'un kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamaktır, böylece okuyucular bu teknolojileri kendi uygulamalarını oluşturmak için kullanabilirler. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm 1, kontrollü ve kontrolsüz öğrenme, regresyon, sınıflandırma, kümeleme vb. Dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini kapsar. Bölüm 2, sinir ağları, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi daha gelişmiş konulara girer. Bölüm 3, ortamın kurulması ve yapılandırılması, modellerin oluşturulması ve eğitilmesi ve modellerin üretimde dağıtılması dahil olmak üzere TensorFlow'un uygulanmasını tartışmaktadır.

يركز الكتاب على أساسيات التعلم الآلي، وهي مجموعة من الخوارزميات التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من التجربة دون برمجة صريحة. يركز الكتاب على مكتبة TensorFlow، وهي واحدة من أشهر المكتبات مفتوحة المصدر المستخدمة للتعلم الآلي. يغطي الكتاب مفاهيم التعلم الآلي الأساسية مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير المنضبط، والانحدار، والتصنيف، والتجميع، وما إلى ذلك، ثم يتعمق في موضوعات أكثر تقدمًا مثل الشبكات العصبية، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية. كما يقدم أمثلة عملية وتمارين لمساعدة القراء على فهم المفاهيم بشكل أفضل. الكتاب مكتوب بأسلوب سهل الفهم، مما يجعله في متناول كل من المبتدئين والمهنيين ذوي الخبرة الذين يرغبون في التعرف على التعلم الآلي و TensorFlow. هدف المؤلف هو توفير فهم شامل للتعلم الآلي و TensorFlow حتى يتمكن القراء من استخدام هذه التقنيات لبناء تطبيقاتهم الخاصة. ينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: يغطي الجزء 1 أساسيات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للرقابة وغير المنضبط، والانحدار، والتصنيف، والتجميع، وما إلى ذلك. يتعمق الجزء 2 في موضوعات أكثر تقدمًا مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية. يناقش الجزء 3 تنفيذ TensorFlow، بما في ذلك إنشاء وتهيئة البيئة، وإنشاء نماذج وتدريبها، ونشر النماذج في الإنتاج.

이 책은 컴퓨터가 명시 적 프로그래밍없이 경험을 통해 배울 수있는 알고리즘 세트 인 머신 러닝의 기본 사항에 중점을 둡니다. 이 책은 머신 러닝에 사용되는 가장 인기있는 오픈 소스 라이브러리 중 하나 인 TensorFlow 라이브러리에 중점을 둡니다. 이 책은 감독 및 통제되지 않은 학습, 회귀, 분류, 클러스터링 등과 같은 기본 머신 러닝 개념을 다루고 신경망, 딥 러닝 및 자연어 처리와 같은 고급 주제를 탐구합니다. 또한 독자가 개념을 더 잘 이해할 수 있도록 실용적인 예와 연습을 제공합니 이 책은 이해하기 쉬운 스타일로 작성되어 머신 러닝과 TensorFlow에 대해 배우고 자하는 초보자와 숙련 된 전문가 모두에게 액세스 할 수 있습니다. 저자의 목표는 기계 학습 및 TensorFlow에 대한 포괄적 인 이해를 제공하여 독자가 이러한 기술을 사용하여 자체 응용 프로그램을 구축 할 수 있도록하는 것입니 이 책은 네 부분으로 나뉩니다. 파트 1은 제어 및 제어되지 않은 학습, 회귀, 분류, 클러스터링 등을 포함한 머신 러닝의 기본 사항을 다룹니다. Part 2는 신경망, 딥 러닝 및 자연어 처리와 같은 고급 주제를 탐구합니다. Part 3은 환경 설정 및 구성, 모델 생성 및 교육, 생산 모델 배포를 포함하여 TensorFlow 구현에 대해 설명합니다.

本書は、明示的なプログラミングなしでコンピュータが経験から学ぶことができるアルゴリズムのセットである機械学習の基本に焦点を当てています。この本は、機械学習に使用される最も人気のあるオープンソースライブラリの1つであるTensorFlowライブラリに焦点を当てています。この本は、監督された、制御されていない学習、回帰、分類、クラスタリングなどの基本的な機械学習の概念をカバーし、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理などのより高度なトピックを掘り下げます。それはまた、読者が概念をよりよく理解するのを助けるための実用的な例と演習を提供します。この本は、機械学習とTensorFlowについて学びたい初心者と経験豊富な専門家の両方がアクセスできるように、わかりやすいスタイルで書かれています。著者の目標は、機械学習とTensorFlowの包括的な理解を提供し、読者がこれらの技術を使用して独自のアプリケーションを構築できるようにすることです。この本は4つの部分に分かれています：パート1は、制御された学習、制御されていない学習、回帰、分類、クラスタリングなどを含む機械学習の基本をカバーしています。パート2では、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理など、より高度なトピックを掘り下げます。パート3では、TensorFlowの実装について説明します。これには、環境の設定と設定、モデルの作成とトレーニング、モデルのデプロイなどが含まれます。

本書著重於機器學習的基本知識，這是允許計算機從經驗中學習而無需明確編程的一組算法。該書的重點是用於機器學習的最受歡迎的開源庫之一TensorFlow庫。該書涵蓋了機器學習的基本概念，例如受控和非受控學習，回歸，分類，聚類等，然後深入研究了更高級的主題，例如神經網絡，深度學習和自然語言處理。它還提供了實用的示例和練習，以幫助讀者更好地理解概念。這本書以易於理解的風格寫成，使希望了解機器學習和TensorFlow的初學者和經驗豐富的專業人員都可以使用。作者的目標是全面了解機器學習和TensorFlow，以便讀者可以使用這些技術構建自己的應用程序。該書分為四個部分：第1部分涵蓋了機器學習的基礎，包括受控和非受控學習，回歸，分類，聚類等。第2部分深入研究了更高級的主題，例如神經網絡，深度學習和自然語言處理。第3部分討論了TensorFlow的實施,包括環境安裝和配置、模型創建和培訓以及模型在生產中的部署。