Each chapter includes practical exercises to reinforce the concepts presented in the text. Readers will be able to analyze realworld datasets using SAS Enterprise Miner software. Finally, Part III delves into advanced topics such as deep learning transfer learning and unsupervised learning. This section will challenge readers to apply their knowledge to more complex scenarios and evaluate the effectiveness of different techniques. Data Science and Machine Learning: A Practical Approach As technology continues to advance at an exponential rate, the need for skilled professionals in the field of data science and machine learning has become increasingly important. With the abundance of resources available, it can be challenging for new learners to navigate the vast amount of information and effectively utilize machine learning in their respective fields. This book aims to address this disparity by providing a hands-on approach, guiding readers through practical implementations using real datasets and user-friendly data mining software that requires no programming. Part I of the book introduces the core concepts of data science, data mining, and machine learning, empowering readers with foundational knowledge to make informed choices when selecting the right tools for specific problems.

Каждая глава включает практические занятия для подкрепления концепций, представленных в тексте. Читатели смогут анализировать реальные наборы данных с помощью программного обеспечения SAS Enterprise Miner. Наконец, часть III углубляется в такие продвинутые темы, как глубокое обучение с переносом обучения и обучение без учителя. В этом разделе читателям будет предложено применить свои знания к более сложным сценариям и оценить эффективность различных методов. Наука о данных и машинное обучение: практический подход Поскольку технологии продолжают развиваться с экспоненциальной скоростью, потребность в квалифицированных специалистах в области науки о данных и машинного обучения становится все более важной. При большом количестве доступных ресурсов новым учащимся может быть сложно ориентироваться в огромном объеме информации и эффективно использовать машинное обучение в своих областях. Цель этой книги - устранить это несоответствие, предоставляя практический подход, направляя читателей через практические реализации с использованием реальных наборов данных и удобного программного обеспечения для интеллектуального анализа данных, которое не требует программирования. Часть I книги знакомит с основными концепциями науки о данных, интеллектуального анализа данных и машинного обучения, предоставляя читателям основополагающие знания, чтобы сделать осознанный выбор при выборе правильных инструментов для конкретных проблем.

Chaque chapitre comprend des exercices pratiques pour renforcer les concepts présentés dans le texte. s lecteurs pourront analyser des ensembles de données réelles à l'aide du logiciel SAS Enterprise Miner. Enfin, la partie III aborde des sujets avancés tels que l'apprentissage profond avec transfert d'apprentissage et l'apprentissage sans enseignant. Dans cette section, les lecteurs seront invités à appliquer leurs connaissances à des scénarios plus complexes et à évaluer l'efficacité des différentes méthodes. Science des données et apprentissage automatique : une approche pratique Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme exponentiel, le besoin de spécialistes qualifiés dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique devient de plus en plus important. Avec un grand nombre de ressources disponibles, il peut être difficile pour les nouveaux apprenants de naviguer dans une grande quantité d'informations et d'utiliser efficacement l'apprentissage automatique dans leurs domaines. L'objectif de ce livre est de remédier à cette incohérence en fournissant une approche pratique en guidant les lecteurs à travers des implémentations pratiques à l'aide d'ensembles de données réels et d'un logiciel d'exploration de données convivial qui ne nécessite aucune programmation. La première partie du livre présente les concepts de base de la science des données, de l'exploration de données et de l'apprentissage automatique, en fournissant aux lecteurs des connaissances fondamentales pour faire des choix éclairés dans le choix des outils appropriés pour des problèmes spécifiques.

Cada capítulo incluye clases prácticas para reforzar los conceptos presentados en el texto. lectores podrán analizar conjuntos de datos reales con el software SAS Enterprise Miner. Por último, la parte III profundiza en temas tan avanzados como el aprendizaje profundo con transferencia de aprendizaje y el aprendizaje sin profesor. En esta sección se pedirá a los lectores que apliquen sus conocimientos a escenarios más complejos y que evalúen la eficacia de las diferentes técnicas. Ciencia de datos y aprendizaje automático: un enfoque práctico A medida que la tecnología continúa evolucionando a una velocidad exponencial, la necesidad de profesionales cualificados en ciencia de datos y aprendizaje automático es cada vez más importante. Con la gran cantidad de recursos disponibles, a los nuevos estudiantes les puede resultar difícil navegar por una gran cantidad de información y utilizar eficazmente el aprendizaje automático en sus campos. objetivo de este libro es eliminar esta incongruencia proporcionando un enfoque práctico, guiando a los lectores a través de implementaciones prácticas utilizando conjuntos de datos reales y un software de minería de datos fácil de usar que no requiere programación. La Parte I del libro introduce los conceptos básicos de la ciencia de datos, la minería de datos y el aprendizaje automático, proporcionando a los lectores conocimientos fundamentales para tomar decisiones informadas a la hora de elegir las herramientas adecuadas para problemas específicos.

Cada capítulo inclui aulas práticas para reforçar os conceitos apresentados no texto. Os leitores poderão analisar os conjuntos de dados reais com o SAS Enterprise Miner. Por fim, a parte III se aprofunda em temas avançados, como a aprendizagem profunda com transferência de aprendizagem e a formação sem professor. Nesta seção, os leitores serão convidados a aplicar seus conhecimentos a cenários mais complexos e avaliar a eficácia de diferentes métodos. Ciência de Dados e Aprendizagem de Máquinas: Abordagem prática Como a tecnologia continua a evoluir a uma velocidade exponencial, a necessidade de profissionais qualificados em ciências de dados e aprendizagem de máquinas é cada vez mais importante. Com muitos recursos disponíveis, pode ser difícil para os novos alunos navegar em grandes quantidades de informações e usar o aprendizado de máquinas de forma eficaz em suas áreas. O objetivo deste livro é eliminar essa discrepância fornecendo uma abordagem prática, direcionando os leitores através de implementações práticas usando conjuntos de dados reais e softwares de análise inteligente de dados que não necessitam de programação. A parte I do livro apresenta os conceitos básicos da ciência de dados, análise inteligente de dados e aprendizagem de máquinas, fornecendo aos leitores conhecimentos fundamentais para escolher as ferramentas certas para problemas específicos.

Ogni capitolo include lezioni pratiche per rinforzare i concetti presentati nel testo. I lettori possono analizzare i set di dati reali utilizzando il software SAS Enterprise Miner. Infine, la parte III si approfondisce su temi avanzati come l'apprendimento approfondito con spostamento dell'apprendimento e l'apprendimento senza insegnante. In questa sezione, i lettori saranno invitati ad applicare le proprie conoscenze a scenari più complessi e valutare l'efficacia di vari metodi. Scienza dei dati e apprendimento automatico: un approccio pratico Poiché la tecnologia continua a svilupparsi a velocità esponenziale, la necessità di personale qualificato in scienze dei dati e apprendimento automatico diventa sempre più importante. Con molte risorse disponibili, i nuovi studenti possono avere difficoltà a orientarsi in quantità enormi di informazioni e a utilizzare efficacemente l'apprendimento automatico nelle loro aree. Lo scopo di questo libro è quello di eliminare questa incongruenza fornendo un approccio pratico, guidando i lettori attraverso implementazioni pratiche con set di dati reali e un software di analisi intelligente dei dati che non richiede la programmazione. La parte I del libro illustra i concetti fondamentali della scienza dei dati, dell'analisi intelligente dei dati e dell'apprendimento automatico, fornendo ai lettori le conoscenze fondamentali per scegliere in modo consapevole gli strumenti giusti per problemi specifici.

Jedes Kapitel enthält praktische Übungen zur Verstärkung der im Text vorgestellten Konzepte. Die ser werden in der Lage sein, reale Datensätze mit der SAS Enterprise Miner-Software zu analysieren. Schließlich vertieft sich Teil III in fortgeschrittene Themen wie Deep arning mit rntransfer und Unteached arning. In diesem Abschnitt werden die ser aufgefordert, ihr Wissen auf komplexere Szenarien anzuwenden und die Wirksamkeit verschiedener Methoden zu bewerten. Data Science und maschinelles rnen: ein praktischer Ansatz Da sich die Technologie exponentiell weiterentwickelt, wird der Bedarf an qualifizierten Fachkräften in den Bereichen Data Science und Machine arning immer wichtiger. Mit der großen Menge an verfügbaren Ressourcen kann es für neue rnende schwierig sein, die riesige Menge an Informationen zu navigieren und maschinelles rnen in ihren Bereichen effektiv einzusetzen. Das Ziel dieses Buches ist es, diese Diskrepanz zu beseitigen, indem es einen praktischen Ansatz bietet und die ser durch praktische Implementierungen mit realen Datensätzen und benutzerfreundlicher Data-Mining-Software führt, die keine Programmierung erfordert. Teil I des Buches führt in die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft, des Data Mining und des maschinellen rnens ein und vermittelt den sern das grundlegende Wissen, um fundierte Entscheidungen bei der Auswahl der richtigen Werkzeuge für bestimmte Probleme zu treffen.

Każdy rozdział obejmuje ćwiczenia praktyczne mające na celu wzmocnienie koncepcji przedstawionych w tekście. Czytelnicy będą mogli analizować rzeczywiste zbiory danych za pomocą oprogramowania SAS Enterprise Miner. Wreszcie, część III skupia się na tak zaawansowanych tematach, jak głębokie uczenie się z transferem nauki i uczenia się bez nauczyciela. W tej sekcji, czytelnicy zostaną poproszeni o zastosowanie swojej wiedzy do bardziej złożonych scenariuszy i oceny skuteczności różnych metod. Data Science and Machine arning: Praktyczne podejście Ponieważ technologia nadal ewoluuje w tempie wykładniczym, potrzeba wykwalifikowanych specjalistów w dziedzinie nauki o danych i uczenia maszynowego staje się coraz ważniejsza. Dzięki wielu dostępnym zasobom nowe osoby uczące się mogą mieć trudności z nawigacją po bogatych informacjach i efektywnym wykorzystaniem uczenia maszynowego w swoich dziedzinach. Celem tej książki jest rozwiązanie tej rozbieżności poprzez praktyczne podejście, prowadzenie czytelników poprzez praktyczne implementacje przy użyciu rzeczywistych zbiorów danych i wygodnego oprogramowania do eksploracji danych, które nie wymaga programowania. Część I książki wprowadza podstawowe koncepcje nauki o danych, eksploracji danych i uczenia maszynowego, dostarczając czytelnikom wiedzy fundamentalnej do dokonywania świadomych wyborów przy wyborze odpowiednich narzędzi do konkretnych problemów.

כל פרק כולל תרגילים מעשיים לחיזוק המושגים המוצגים בפסוק. הקוראים יוכלו לנתח מערכות מידע אמיתיות באמצעות תוכנת SAS Enterprise Miner. לבסוף, חלק III מתעמק בנושאים מתקדמים כגון למידה עמוקה עם העברת למידה ולמידה ללא מורה. בסעיף זה יתבקשו הקוראים ליישם את הידע שלהם בתרחישים מורכבים יותר ולהעריך את יעילותן של שיטות שונות. מדע נתונים ולימוד מכונה: גישה מעשית כאשר הטכנולוגיה ממשיכה להתפתח בקצב אקספוננציאלי, הצורך במומחים מיומנים במדעי המידע ולמידת מכונה הופך להיות יותר ויותר חשוב. עם משאבים רבים זמינים, זה יכול להיות קשה עבור לומדים חדשים לנווט שפע של מידע ולעשות שימוש יעיל של למידת מכונה בתחומם. מטרת הספר היא להתייחס לאי התאמה זו על ידי מתן גישה מעשית, המנחה את הקוראים באמצעות יישומים מעשיים באמצעות מערכות מידע אמיתיות ותוכנה נוחה לכריית נתונים שאינה דורשת תכנות. חלק I של הספר מציג את המושגים הבסיסיים של מדעי המידע, כריית נתונים, ולימוד מכונה, המספקים לקוראים את הידע היסודי כדי לקבל החלטות מושכלות כאשר הם בוחרים את הכלים הנכונים לבעיות ספציפיות.''

Her bölüm, metinde sunulan kavramları pekiştirmek için pratik alıştırmalar içerir. Okuyucular, SAS Enterprise Miner yazılımını kullanarak gerçek veri kümelerini analiz edebilecekler. Son olarak, Bölüm III, bir öğretmen olmadan öğrenmenin ve öğrenmenin aktarılmasıyla derin öğrenme gibi ileri konulara değinir. Bu bölümde, okuyuculardan bilgilerini daha karmaşık senaryolara uygulamaları ve çeşitli yöntemlerin etkinliğini değerlendirmeleri istenecektir. Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi: Pratik Bir Yaklaşım Teknoloji üstel bir oranda gelişmeye devam ettikçe, veri bilimi ve makine öğreniminde yetenekli profesyonellere olan ihtiyaç giderek daha önemli hale gelmektedir. Mevcut birçok kaynakla, yeni öğrenenlerin zengin bir bilgi hazinesinde gezinmeleri ve makine öğrenimini kendi alanlarında etkili bir şekilde kullanmaları zor olabilir. Bu kitabın amacı, pratik bir yaklaşım sağlayarak, okuyuculara gerçek veri kümeleri ve programlama gerektirmeyen uygun veri madenciliği yazılımı kullanarak pratik uygulamalarda rehberlik ederek bu tutarsızlığı ele almaktır. Kitabın I. Bölümü, veri bilimi, veri madenciliği ve makine öğreniminin temel kavramlarını tanıtır ve okuyuculara belirli problemler için doğru araçları seçerken bilinçli seçimler yapmak için temel bilgileri sağlar.

يتضمن كل فصل ممارسات عملية لتعزيز المفاهيم المعروضة في النص. سيتمكن القراء من تحليل مجموعات البيانات الحقيقية باستخدام برنامج SAS Enterprise Miner. أخيرًا، يتعمق الجزء الثالث في مواضيع متقدمة مثل التعلم العميق مع نقل التعلم والتعلم بدون معلم. في هذا القسم، سيُطلب من القراء تطبيق معرفتهم على سيناريوهات أكثر تعقيدًا وتقييم فعالية الأساليب المختلفة. علوم البيانات والتعلم الآلي: نهج عملي مع استمرار تطور التكنولوجيا بمعدل أسي، أصبحت الحاجة إلى محترفين مهرة في علوم البيانات والتعلم الآلي ذات أهمية متزايدة. مع توفر العديد من الموارد، قد يكون من الصعب على المتعلمين الجدد التنقل في ثروة من المعلومات والاستخدام الفعال للتعلم الآلي في مجالاتهم. الهدف من هذا الكتاب هو معالجة هذا التناقض من خلال توفير نهج عملي، وتوجيه القراء من خلال التطبيقات العملية باستخدام مجموعات البيانات الحقيقية وبرامج التنقيب عن البيانات المريحة التي لا تتطلب البرمجة. يقدم الجزء الأول من الكتاب المفاهيم الأساسية لعلوم البيانات، والتنقيب عن البيانات، والتعلم الآلي، مما يوفر للقراء المعرفة التأسيسية لاتخاذ خيارات مستنيرة عند اختيار الأدوات المناسبة لمشاكل محددة.

각 장에는 본문에 제시된 개념을 강화하기위한 실용적인 연습이 포함되어 있습니다. 독자는 SAS Enterprise Miner 소프트웨어를 사용하여 실제 데이터 세트를 분석 할 수 있습니다. 마지막으로, Part III은 교사없이 학습과 학습을 전수함으로써 딥 러닝과 같은 고급 주제를 탐구합니다. 이 섹션에서 독자는보다 복잡한 시나리오에 지식을 적용하고 다양한 방법의 효과를 평가해야합니다. 데이터 과학 및 머신 러닝: 기술이 기하 급수적으로 계속 발전함에 따라 데이터 과학 및 머신 러닝 분야의 숙련 된 전문가의 요구가 점점 중요 해지고 있습니다. 사용 가능한 많은 리소스를 사용하면 새로운 학습자가 풍부한 정보를 탐색하고 해당 분야에서 기계 학습을 효과적으로 활용하기가 어려울 수 있습니다. 이 책의 목표는 실제 접근 방식을 제공하여 실제 데이터 세트와 프로그래밍이 필요없는 편리한 데이터 마이닝 소프트웨어를 사용하여 실제 구현을 통해 독자를 안내함으로써 이러한 불일치를 해결하는 것입니다. 이 책의 1 부에서는 데이터 과학, 데이터 마이닝 및 머신 러닝의 기본 개념을 소개하여 독자에게 특정 문제에 적합한 도구를 선택할 때 정보에 입각 한 선택을 할 수있는 기본 지식을 제공합니다.

各章には、テキストで提示された概念を強化するための実践的な演習が含まれています。読者は、SAS Enterprise Minerソフトウェアを使用して実際のデータセットを分析することができます。最後に、Part IIIは、教師なしでの学習と学習の移転を伴うディープラーニングなどの高度なトピックを掘り下げます。このセクションでは、読者はより複雑なシナリオに自分の知識を適用し、さまざまな方法の有効性を評価するように求められます。データサイエンスと機械学習：実践的なアプローチ技術が指数関数的に進化し続けるにつれて、データサイエンスと機械学習における熟練した専門家の必要性はますます重要になっています。多くのリソースが用意されているため、新しい学習者が豊富な情報をナビゲートし、その分野で機械学習を効果的に活用することは困難です。本書の目的は、実際のデータセットとプログラミングを必要としない便利なデータマイニングソフトウェアを使用した実用的な実装を通じて読者を導き、実用的なアプローチを提供することによって、この矛盾に対処することです。本のパートIは、データサイエンス、データマイニング、機械学習の基本的な概念を紹介しており、特定の問題に適したツールを選択する際に情報に基づいた選択を行うための基礎知識を読者に提供しています。

每個章節都包括實踐課程，以支持文本中提出的概念。讀者將能夠使用SAS Enterprise Miner軟件分析真實的數據集。最後，第三部分深入研究了高級主題，例如深度學習和轉移學習以及沒有老師的學習。在本節中，將鼓勵讀者將他們的知識應用於更復雜的場景，並評估各種方法的功效。數據科學和機器學習：實踐方法隨著技術以指數速度不斷發展,對數據科學和機器學習領域合格專業人員的需求變得越來越重要。有了大量的可用資源，新學生可能很難瀏覽大量信息，並難以有效地利用其領域的機器學習。本書的目的是通過提供實用的方法，通過使用真實的數據集和不需要編程的便捷數據挖掘軟件指導讀者通過實際實現來解決這種差異。本書的第一部分介紹了數據科學，數據挖掘和機器學習的基本概念，為讀者提供基本知識，以便在選擇針對特定問題的正確工具時做出明智的選擇。