with coding exercises This book takes you through step-by-step programming exercises and examples to learn everything from linear regression to neural networks. Book Description: Programming Machine Learning: From Coding to Deep Learning is a comprehensive guide to mastering machine learning concepts and techniques through practical coding exercises. Ideal for both beginners and experienced programmers, this book covers the entire spectrum of machine learning, from simple linear regression to complex deep learning systems. With a focus on hands-on learning, the author provides clear explanations and examples to help readers grasp the subject matter and develop a solid foundation in machine learning. The book begins by introducing the fundamentals of programming and the history of machine learning, setting the stage for an in-depth exploration of the field. Readers will learn how to write their own code, starting with simple programs and gradually building up to more complex projects. As they progress through the book, they will gain a deeper understanding of machine learning algorithms and techniques, including decision trees, random forests, clustering, and neural networks. The author also provides practical tips for debugging and troubleshooting, ensuring that readers can apply their newfound knowledge in real-world scenarios. One of the unique features of this book is its emphasis on developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. The author encourages readers to approach machine learning as a journey of discovery, rather than simply memorizing formulas and equations. By doing so, readers will be better equipped to adapt to new technologies and understand the underlying principles of machine learning, enabling them to tackle even the most advanced topics with confidence. To make the subject matter more accessible, the author uses simplified language and avoids technical jargon whenever possible. This approach allows readers to focus on the core concepts of machine learning, without getting bogged down in esoteric terminology. Additionally, the book includes a variety of exercises and projects to help readers reinforce their understanding of the material.

с упражнениями по кодированию Эта книга проведет вас через пошаговые упражнения по программированию и примеры, чтобы узнать все, от линейной регрессии до нейронных сетей. Programming Machine arning: From Coding to Deep arning - всеобъемлющее руководство по освоению концепций и техник машинного обучения через практические упражнения по кодированию. Идеально подходящая как для начинающих, так и для опытных программистов, эта книга охватывает весь спектр машинного обучения, от простой линейной регрессии до сложных систем глубокого обучения. Уделяя особое внимание практическому обучению, автор дает четкие объяснения и примеры, которые помогут читателям понять предмет и развить прочную основу в машинном обучении. Книга начинается с введения основ программирования и истории машинного обучения, подготавливая почву для углубленного исследования поля. Читатели научатся писать свой код, начиная с простых программ и постепенно наращивая до более сложных проектов. По мере прохождения книги они получат более глубокое понимание алгоритмов и методов машинного обучения, включая деревья решений, случайные леса, кластеризацию и нейронные сети. Автор также дает практические советы по отладке и устранению неполадок, гарантируя, что читатели смогут применить свои новообретенные знания в реальных сценариях. Одна из уникальных особенностей этой книги - акцент на выработке личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Автор призывает читателей подходить к машинному обучению как к путешествию открытий, а не просто запоминать формулы и уравнения. Таким образом, читатели будут лучше подготовлены к адаптации к новым технологиям и пониманию основополагающих принципов машинного обучения, что позволит им с уверенностью решать даже самые передовые темы. Чтобы сделать предмет более доступным, автор использует упрощенный язык и по возможности избегает технического жаргона. Такой подход позволяет читателям сосредоточиться на основных концепциях машинного обучения, не увязая в эзотерической терминологии. Кроме того, книга включает в себя множество упражнений и проектов, чтобы помочь читателям укрепить свое понимание материала.

avec des exercices de codage Ce livre vous guidera à travers des exercices de programmation étape par étape et des exemples pour tout apprendre, de la régression linéaire aux réseaux neuronaux. Description du livre : Programming Machine arning : From Coding to Deep arning est un guide complet pour apprendre des concepts et des techniques d'apprentissage automatique à travers des exercices de codage pratiques. Idéal pour les débutants et les programmeurs expérimentés, ce livre couvre toute la gamme de l'apprentissage automatique, de la simple régression linéaire aux systèmes complexes d'apprentissage profond. En mettant l'accent sur l'apprentissage pratique, l'auteur donne des explications claires et des exemples qui aideront les lecteurs à comprendre le sujet et à développer une base solide dans l'apprentissage automatique. livre commence par l'introduction des bases de la programmation et de l'histoire de l'apprentissage automatique, préparant le terrain pour une étude approfondie du champ. s lecteurs apprendront à écrire leur code, en commençant par des programmes simples et en développant progressivement des projets plus complexes. Au fur et à mesure que le livre passe, ils auront une meilleure compréhension des algorithmes et des méthodes d'apprentissage automatique, y compris les arbres de décision, les forêts aléatoires, le regroupement et les réseaux neuronaux. L'auteur donne également des conseils pratiques sur le débogage et le dépannage, en veillant à ce que les lecteurs puissent appliquer leurs nouvelles connaissances dans des scénarios réels. L'une des caractéristiques uniques de ce livre est l'accent mis sur l'élaboration d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. L'auteur encourage les lecteurs à aborder l'apprentissage automatique comme un voyage de découverte, plutôt que de se contenter de mémoriser des formules et des équations. Ainsi, les lecteurs seront mieux préparés à s'adapter aux nouvelles technologies et à comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, ce qui leur permettra d'aborder avec confiance même les sujets les plus avancés. Pour rendre le sujet plus accessible, l'auteur utilise un langage simplifié et évite si possible le jargon technique. Cette approche permet aux lecteurs de se concentrer sur les concepts de base de l'apprentissage automatique sans se lier à la terminologie ésotérique. En outre, le livre comprend de nombreux exercices et projets pour aider les lecteurs à renforcer leur compréhension du matériel.

con ejercicios de codificación Este libro te guiará a través de ejercicios de programación paso a paso y ejemplos para aprender todo, desde la regresión lineal hasta las redes neuronales. Descripción del libro: Aprendizaje de la máquina de programación: De Coding a Deep arning es una guía completa para dominar conceptos y técnicas de aprendizaje automático a través de ejercicios prácticos de codificación. Ideal tanto para principiantes como para programadores experimentados, este libro cubre toda la gama de aprendizaje automático, desde una simple regresión lineal hasta complejos sistemas de aprendizaje profundo. Con especial énfasis en el aprendizaje práctico, el autor proporciona explicaciones claras y ejemplos que ayudarán a los lectores a entender el tema y desarrollar una base sólida en el aprendizaje automático. libro comienza con la introducción de los fundamentos de la programación y la historia del aprendizaje automático, preparando el terreno para una investigación en profundidad del campo. lectores aprenderán a escribir su código, comenzando con programas simples y aumentando gradualmente a proyectos más complejos. A medida que avanza el libro, adquirirán una comprensión más profunda de los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático, incluyendo árboles de decisión, bosques aleatorios, agrupamiento y redes neuronales. autor también ofrece consejos prácticos sobre la depuración y la solución de problemas, asegurando que los lectores puedan aplicar sus conocimientos nuevos en escenarios reales. Una de las características únicas de este libro es el énfasis en la generación de un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. autor anima a los lectores a abordar el aprendizaje automático como un viaje de descubrimiento en lugar de simplemente memorizar fórmulas y ecuaciones. Así, los lectores estarán mejor preparados para adaptarse a las nuevas tecnologías y entender los principios fundamentales del aprendizaje automático, lo que les permitirá abordar incluso los temas más avanzados con confianza. Para hacer el tema más accesible, el autor utiliza un lenguaje simplificado y evita la jerga técnica si es posible. Este enfoque permite a los lectores centrarse en los conceptos básicos del aprendizaje automático sin vincularse en la terminología esotérica. Además, el libro incluye muchos ejercicios y proyectos para ayudar a los lectores a fortalecer su comprensión del material.

com exercícios de codificação Este livro vai levá-lo através de exercícios de programação passo a passo e exemplos para aprender tudo, desde a regressão linear até as redes neurais. Book Descrição: Programing Machine arning: From Coding to Deep arning - um guia completo para o aprendizado de conceitos e técnica de aprendizado de máquina através de exercícios práticos de codificação. Ideal tanto para os iniciantes quanto para programadores experientes, este livro abrange toda a gama de aprendizado de máquina, desde uma simples regressão linear até sistemas complexos de aprendizagem profunda. Com foco no aprendizado prático, o autor fornece explicações e exemplos claros que ajudarão os leitores a compreender a matéria e desenvolver uma base sólida na aprendizagem de máquinas. O livro começa introduzindo os fundamentos da programação e a história do aprendizado de máquinas, preparando o terreno para uma pesquisa aprofundada do campo. Os leitores vão aprender a escrever o seu código, começando por programas simples e aumentando gradualmente para projetos mais complexos. Conforme o livro passar, eles terão uma compreensão mais profunda dos algoritmos e técnicas de aprendizagem de máquinas, incluindo árvores de soluções, florestas aleatórias, clusterização e redes neurais. O autor também oferece dicas práticas de depuração e resolução de problemas, garantindo que os leitores possam aplicar seus novos conhecimentos em cenários reais. Uma das características únicas deste livro é o foco na criação de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico para o desenvolvimento do conhecimento moderno. O autor convoca os leitores a abordarem o aprendizado da máquina como uma viagem de descobertas, em vez de apenas memorizar fórmulas e equações. Assim, os leitores estarão mais preparados para se adaptar às novas tecnologias e compreender os princípios fundamentais do aprendizado de máquinas, permitindo-lhes abordar com segurança até os temas mais avançados. Para tornar o objeto mais acessível, o autor usa uma linguagem simplificada e evita o jargão técnico sempre que possível. Esta abordagem permite que os leitores se concentrem nos conceitos básicos de aprendizado de máquina, sem se relacionar com a terminologia esotérica. Além disso, o livro inclui muitos exercícios e projetos para ajudar os leitores a reforçar sua compreensão do material.

con esercizi di codifica Questo libro vi condurrà attraverso esercizi di programmazione passo passo e esempi per imparare tutto, dalla regressione lineare alle reti neurali. Book Descrizione: Progring Machine arning: From Coding to Deep arning è una guida completa per l'apprendimento dei concetti e una tecnica di apprendimento automatico attraverso esercizi di codifica pratica. Ideale sia per gli aspiranti che per i programmatori esperti, questo libro comprende tutta la gamma dell'apprendimento automatico, dalla semplice regressione lineare ai sofisticati sistemi di apprendimento approfondito. Con particolare attenzione all'apprendimento pratico, l'autore fornisce spiegazioni chiare e esempi che aiuteranno i lettori a comprendere la materia e sviluppare una solida base nell'apprendimento automatico. Il libro inizia con l'introduzione di basi di programmazione e storia dell'apprendimento automatico, preparando il terreno per una ricerca approfondita del campo. I lettori impareranno a scrivere il proprio codice, partendo da programmi semplici e aumentando gradualmente a progetti più complessi. Con il passaggio del libro, essi avranno una maggiore comprensione degli algoritmi e dei metodi di apprendimento automatico, inclusi gli alberi delle soluzioni, le foreste casuali, il clustering e le reti neurali. L'autore fornisce inoltre consigli pratici per il debug e la risoluzione dei problemi, assicurandosi che i lettori possano applicare le loro conoscenze nuove in scenari reali. Una delle caratteristiche uniche di questo libro è l'enfasi sulla creazione di un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna. L'autore invita i lettori ad affrontare l'apprendimento automatico come un viaggio di scoperte piuttosto che semplicemente ricordare le formule e le equazioni. In questo modo, i lettori saranno meglio preparati per adattarsi alle nuove tecnologie e comprendere i principi fondamentali dell'apprendimento automatico, consentendo loro di affrontare con sicurezza anche i temi più avanzati. Per rendere l'oggetto più accessibile, l'autore utilizza un linguaggio semplificato ed evita il gergo tecnico quando possibile. Questo approccio consente ai lettori di concentrarsi sui concetti essenziali dell'apprendimento automatico senza essere collegati alla terminologia esoterica. Inoltre, il libro include numerosi esercizi e progetti per aiutare i lettori a rafforzare la loro comprensione del materiale.

mit Codierungsübungen Dieses Buch führt e durch Schritt-für-Schritt-Programmierübungen und Beispiele, um alles von linearer Regression bis hin zu neuronalen Netzen zu lernen. Buchbeschreibung: Programming Machine arning: From Coding to Deep arning ist ein umfassender itfaden zur Beherrschung von Konzepten und Techniken des maschinellen rnens durch praktische Codierungsübungen. Dieses Buch eignet sich sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Programmierer und deckt das gesamte Spektrum des maschinellen rnens ab, von der einfachen linearen Regression bis hin zu komplexen Deep-arning-Systemen. Mit einem Schwerpunkt auf praktischem rnen liefert der Autor klare Erklärungen und Beispiele, die den sern helfen, das Thema zu verstehen und eine solide Grundlage im maschinellen rnen zu entwickeln. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Programmierung und die Geschichte des maschinellen rnens und bereitet den Boden für eine eingehende Untersuchung des Feldes. Die ser werden lernen, ihren Code zu schreiben, beginnend mit einfachen Programmen und schrittweise zu komplexeren Projekten aufzubauen. Im Laufe des Buches werden sie ein tieferes Verständnis von Algorithmen und Methoden des maschinellen rnens erlangen, einschließlich Entscheidungsbäumen, zufälligen Wäldern, Clustering und neuronalen Netzen. Der Autor gibt auch praktische Tipps zum Debuggen und zur Fehlerbehebung, um sicherzustellen, dass die ser ihr neu gewonnenes Wissen in realen Szenarien anwenden können. Eines der einzigartigen Merkmale dieses Buches ist die Betonung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Der Autor ermutigt die ser, maschinelles rnen als Entdeckungsreise zu betrachten und sich nicht nur an Formeln und Gleichungen zu erinnern. Auf diese Weise werden die ser besser darauf vorbereitet, sich an neue Technologien anzupassen und die grundlegenden Prinzipien des maschinellen rnens zu verstehen, sodass sie selbst die fortschrittlichsten Themen mit Zuversicht angehen können. Um das Thema zugänglicher zu machen, verwendet der Autor eine vereinfachte Sprache und vermeidet, wenn möglich, den Fachjargon. Dieser Ansatz ermöglicht es den sern, sich auf die grundlegenden Konzepte des maschinellen rnens zu konzentrieren, ohne sich in der esoterischen Terminologie zu verfangen. Darüber hinaus enthält das Buch viele Übungen und Projekte, um den sern zu helfen, ihr Verständnis des Materials zu stärken.

z ćwiczeniami kodowania Ta książka zabiera Cię poprzez ćwiczenia programowania krok po kroku i przykłady, aby dowiedzieć się wszystkiego od regresji liniowej do sieci neuronowych. Opis książki: Programowanie Machine arning: Od kodowania do głębokiego uczenia się jest kompleksowym przewodnikiem do masteringu koncepcji i technik uczenia maszynowego poprzez praktyczne ćwiczenia kodowania. Idealna zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych programistów, książka obejmuje pełne spektrum uczenia maszynowego, od prostej regresji liniowej po złożone systemy głębokiego uczenia się. Z naciskiem na praktyczne uczenie się, autor dostarcza jasne wyjaśnienia i przykłady, aby pomóc czytelnikom zrozumieć temat i rozwijać solidny fundament w nauce maszyn. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw programowania i historii uczenia maszynowego, ustawienie sceny do pogłębionej eksploracji pola. Czytelnicy nauczą się pisać własny kod, zaczynając od prostych programów i stopniowo budując do bardziej złożonych projektów. W miarę rozwoju książki zyskają one głębsze zrozumienie algorytmów i metod uczenia maszynowego, w tym drzew decyzyjnych, lasów losowych, klastrów i sieci neuronowych. Autor udziela również praktycznych wskazówek dotyczących debugowania i rozwiązywania problemów, zapewniając czytelnikom możliwość zastosowania nowej wiedzy do scenariuszy rzeczywistych. Jedną z unikalnych cech tej książki jest nacisk na rozwój osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Autor zachęca czytelników do podejścia do uczenia maszynowego jako podróży odkrycia, zamiast po prostu pamiętać formuły i równania. Dzięki temu czytelnicy będą lepiej przygotowani do przystosowania się do nowych technologii i zrozumienia podstawowych zasad uczenia maszynowego, co pozwoli im na ufne rozwiązywanie nawet najbardziej zaawansowanych tematów. Aby ten temat był bardziej dostępny, autor posługuje się uproszczonym językiem i unika żargonu technicznego w miarę możliwości. Podejście to pozwala czytelnikom skupić się na podstawowych koncepcjach uczenia maszynowego, nie dając się oderwać od terminologii ezoterycznej. Ponadto książka zawiera wiele ćwiczeń i projektów pomagających czytelnikom lepiej zrozumieć materiał.

עם תרגילי קידוד הספר הזה לוקח אותך דרך תרגילי תכנות צעד אחר צעד ודוגמאות כדי ללמוד הכל Programming Machine arning: From Coding to Deep arning הוא מדריך מקיף למיון מושגים וטכניקות באמצעות תרגילי קידוד. ספר זה אידיאלי למתחילים ומתכנתים מנוסים כאחד, והוא מכסה את כל הספקטרום של למידת מכונה, החל ברגרסיה לינארית פשוטה וכלה במערכות למידה עמוקות מורכבות. המחבר מתמקד בלמידה מעשית ומספק הסברים ודוגמאות ברורות שיעזרו לקוראים להבין את הנושא ולפתח בסיס מוצק ללמידת מכונה. הספר מתחיל על ידי הצגת היסודות של תכנות ולימוד היסטוריה מכונה, הגדרת הבמה למחקר מעמיק של השדה. הקוראים ילמדו לכתוב קוד משלהם, החל בתוכניות פשוטות וכלה בהדרגה בפרויקטים מורכבים יותר. ככל שהם יתקדמו בספר, הם ישיגו הבנה עמוקה יותר של אלגוריתמי למידת מכונה ושיטות, כולל עצי החלטה, יערות אקראיים, קיבוצים, ורשתות עצביות. המחבר גם נותן עצות מעשיות על דיבוג והצרת בעיות, המבטיחות שהקוראים יוכלו ליישם את הידע החדש שלהם בתרחישים של העולם האמיתי. אחד המאפיינים הייחודיים של ספר זה הוא הדגש על התפתחות פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. המחבר מעודד את הקוראים לגשת ללימוד מכונה כמסע של גילוי, במקום פשוט לזכור נוסחאות ומשוואות. לכן, הקוראים יהיו מוכנים יותר להסתגל לטכנולוגיות חדשות ולהבין את העקרונות הבסיסיים של למידת מכונה, שיאפשרו להם לפתור בביטחון אפילו את הנושאים המתקדמים ביותר. כדי להפוך את הנושא לנגיש יותר, המחבר משתמש בשפה מפושטת ונמנע מז 'רגון טכני בכל דרך אפשרית. גישה זו מאפשרת לקוראים להתמקד במושגי למידת מכונה בסיסיים מבלי להיתקע במינוח אזוטרי. בנוסף לכך, הספר כולל תרגילים ופרויקטים רבים העוזרים לקוראים לחזק את הבנתם את החומר.''

Kodlama Alıştırmaları ile Bu kitap, doğrusal regresyondan sinir ağlarına kadar her şeyi öğrenmek için adım adım programlama alıştırmaları ve örnekleri ile sizi yönlendirir. Makine Öğrenimini Programlama: Kodlamadan Derin Öğrenmeye, uygulamalı kodlama egzersizleri yoluyla makine öğrenimi kavram ve tekniklerine hakim olmak için kapsamlı bir kılavuzdur. Yeni başlayanlar ve deneyimli programcılar için ideal olan bu kitap, basit doğrusal regresyondan karmaşık derin öğrenme sistemlerine kadar makine öğreniminin tüm spektrumunu kapsar. Pratik öğrenmeye odaklanan yazar, okuyucuların konuyu anlamalarına ve makine öğrenmesinde sağlam bir temel geliştirmelerine yardımcı olacak net açıklamalar ve örnekler sunar. Kitap, programlama ve makine öğrenimi tarihinin temellerini tanıtarak başlar ve alanın derinlemesine araştırılması için zemin hazırlar. Okuyucular, basit programlardan başlayarak ve yavaş yavaş daha karmaşık projelere kadar kendi kodlarını yazmayı öğreneceklerdir. Kitapta ilerledikçe, karar ağaçları, rastgele ormanlar, kümeleme ve sinir ağları dahil olmak üzere makine öğrenme algoritmaları ve yöntemleri hakkında daha derin bir anlayış kazanacaklar. Yazar ayrıca, hata ayıklama ve sorun giderme konusunda pratik ipuçları vererek, okuyucuların yeni edindikleri bilgileri gerçek dünya senaryolarına uygulayabilmelerini sağlar. Bu kitabın benzersiz özelliklerinden biri, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigmanın geliştirilmesine vurgu yapılmasıdır. Yazar, okuyucuları makine öğrenimine sadece formülleri ve denklemleri hatırlamak yerine bir keşif yolculuğu olarak yaklaşmaya teşvik ediyor. Böylece, okuyucular yeni teknolojilere uyum sağlamaya ve makine öğreniminin temel ilkelerini anlamaya daha iyi hazırlanacak ve bu da en gelişmiş konuları bile güvenle çözmelerini sağlayacaktır. Konuyu daha erişilebilir hale getirmek için, yazar basitleştirilmiş bir dil kullanır ve mümkün olduğunda teknik jargondan kaçınır. Bu yaklaşım, okuyucuların ezoterik terminolojiye takılmadan temel makine öğrenimi kavramlarına odaklanmalarını sağlar. Buna ek olarak, kitap okuyucuların materyal anlayışlarını güçlendirmelerine yardımcı olacak birçok alıştırma ve proje içermektedir.

مع تمارين الترميز يأخذك هذا الكتاب من خلال تمارين البرمجة خطوة بخطوة وأمثلة لتعلم كل شيء من الانحدار الخطي إلى الشبكات العصبية. وصف الكتاب: التعلم الآلي للبرمجة: من الترميز إلى التعلم العميق هو دليل شامل لإتقان مفاهيم وتقنيات التعلم الآلي من خلال تمارين الترميز العملي. مثالي للمبتدئين والمبرمجين ذوي الخبرة على حد سواء، يغطي هذا الكتاب الطيف الكامل للتعلم الآلي، من الانحدار الخطي البسيط إلى أنظمة التعلم العميق المعقدة. مع التركيز على التعلم العملي، يقدم المؤلف تفسيرات وأمثلة واضحة لمساعدة القراء على فهم الموضوع وتطوير أساس متين في التعلم الآلي. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات البرمجة وتاريخ التعلم الآلي، مما يمهد الطريق لاستكشاف متعمق لهذا المجال. سيتعلم القراء كتابة الكود الخاص بهم، بدءًا من البرامج البسيطة والبناء التدريجي لمشاريع أكثر تعقيدًا. مع تقدمهم في الكتاب، سيكتسبون فهمًا أعمق لخوارزميات وطرق التعلم الآلي، بما في ذلك أشجار القرار والغابات العشوائية والتجمع والشبكات العصبية. يقدم المؤلف أيضًا نصائح عملية حول تصحيح الأخطاء واستكشاف الأخطاء وإصلاحها، مما يضمن أن القراء يمكنهم تطبيق معرفتهم المكتشفة حديثًا على سيناريوهات العالم الحقيقي. إحدى السمات الفريدة لهذا الكتاب هي التركيز على تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يشجع المؤلف القراء على التعامل مع التعلم الآلي كرحلة اكتشاف، بدلاً من مجرد تذكر الصيغ والمعادلات. وبالتالي، سيكون القراء أكثر استعدادًا للتكيف مع التقنيات الجديدة وفهم المبادئ الأساسية للتعلم الآلي، مما سيسمح لهم بحل حتى أكثر الموضوعات تقدمًا بثقة. لجعل الموضوع أكثر سهولة، يستخدم المؤلف لغة مبسطة ويتجنب المصطلحات التقنية كلما أمكن ذلك. يسمح هذا النهج للقراء بالتركيز على مفاهيم التعلم الآلي الأساسية دون التعثر في المصطلحات الباطنية. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن الكتاب العديد من التمارين والمشاريع لمساعدة القراء على تعزيز فهمهم للمواد.

Coding Exercises와 함께이 책은 단계별 프로그래밍 연습과 예를 통해 선형 회귀에서 신경망에 이르기까지 모든 것을 배웁니다. 책 설명: 프로그래밍 머신 러닝: 코딩에서 딥 러닝까지는 실습 코딩 연습을 통해 머신 러닝 개념과 기술을 마스터하는 포괄적 인 가이드입니다. 초보자와 숙련 된 프로그래머에게 이상적인이 책은 간단한 선형 회귀에서 복잡한 딥 러닝 시스템에 이르기까지 모든 기계 학습 스펙트럼을 다룹니다. 실제 학습에 중점을 둔 저자는 독자가 주제를 이해하고 기계 학습의 견고한 토대를 개발할 수 있도록 명확한 설명과 예를 제공합니다. 이 책은 프로그래밍 및 머신 러닝 이력의 기본 사항을 소개하여 현장에 대한 심층적 인 탐구를위한 무대를 설정하는 것으로 시작됩니다. 독자는 간단한 프로그램부터 시작하여 점차적으로 더 복잡한 프로젝트를 구축하여 자신의 코드를 작성하는 법을 책을 진행함에 따라 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 클러스터링 및 신경망을 포함한 머신 러닝 알고리즘 및 방법에 대해 더 깊이 이해하게됩니다. 저자는 또한 디버깅 및 문제 해결에 대한 실질적인 팁을 제공하여 독자가 새로운 지식을 실제 시나리오에 적용 할 수 있도록합니다. 이 책의 독특한 특징 중 하나는 현대 지식 개발의 기술 프로세스에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발에 중점을 둡니다. 저자는 독자들이 단순히 공식과 방정식을 기억하기보다는 발견의 여정으로 기계 학습에 접근하도록 권장합니다. 따라서 독자들은 새로운 기술에 적응하고 머신 러닝의 기본 원칙을 이해할 수 있도록 더 잘 준비 될 것이므로 가장 진보 된 주제조차도 자신있게 해결할 수 있습니다. 주제의 접근성을 높이기 위해 저자는 단순화 된 언어를 사용하고 가능할 때마다 기술 전문 용어를 피합니다. 이 접근 방식을 통해 독자는 밀교 용어에 얽매이지 않고 기본 머신 러닝 개념에 집중할 수 있습니다. 또한이 책에는 독자들이 자료에 대한 이해를 강화할 수 있도록 많은 연습과 프로젝트가 포함되어 있습니

with Coding Exercisesこの本では、線形回帰からニューラルネットワークまで、すべてを学ぶためのステップバイステップのプログラミング演習と例を紹介します。Book Description： Programming Machine arning： From Coding to Deep arningは、実践的なコーディング演習を通じて機械学習の概念とテクニックを習得するための包括的なガイドです。初心者や経験豊富なプログラマーに最適な本で、簡単な線形回帰から複雑なディープラーニングシステムまで、機械学習の全範囲を網羅しています。実用的な学習に焦点を当てて、著者は読者が主題を理解し、機械学習のしっかりした基盤を開発するのを助けるために明確な説明および例を提供する。まずはプログラミングの基礎と機械学習の歴史を紹介し、現場を深く掘り下げていく。読者は、単純なプログラムから始まり、徐々により複雑なプロジェクトに至るまで、独自のコードを書くことを学びます。この本を通して、彼らは意思決定木、ランダムな森林、クラスタリング、ニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムと方法についてより深い理解を得るでしょう。著者はまた、デバッグとトラブルシューティングに関する実用的なヒントを提供し、読者が実際のシナリオに新しい知識を適用できるようにします。この本のユニークな特徴の1つは、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に重点を置いています。単なる数式や方程式を覚えるのではなく、発見の旅として機械学習にアプローチすることを読者に勧めています。したがって、読者は新しい技術に適応し、機械学習の基本原則を理解する準備が整い、最先端のトピックを自信を持って解決することができます。主題をよりアクセスしやすくするために、著者は簡略化された言語を使用し、可能な限り技術的な専門用語を避けます。このアプローチにより、難解な用語にとらわれず、基本的な機械学習の概念に集中することができます。また、本には、読者が資料の理解を深めるのを助けるための多くの演習やプロジェクトが含まれています。

編碼練習本書將指導您進行逐步編程練習和示例，以學習從線性回歸到神經網絡的所有內容。書籍描述：編程機器學習：從編碼到深度學習-通過實用的編碼練習學習概念和機器學習技術的綜合指南。這本書非常適合初學者和經驗豐富的程序員，涵蓋了機器學習的整個範圍，從簡單的線性回歸到復雜的深度學習系統。通過強調實踐學習，作者提供了明確的解釋和示例，以幫助讀者理解主題並在機器學習中建立堅實的基礎。本書首先介紹了編程基礎和機器學習歷史，為深入研究該領域奠定了基礎。讀者將學習如何編寫他們的代碼，從簡單的程序開始，逐漸發展到更復雜的項目。隨著本書的通過，他們將對算法和機器學習技術（包括決策樹，隨機森林，聚類和神經網絡）有更深入的了解。作者還提供了有關調試和故障排除的實用建議，以確保讀者能夠將其新發現的知識應用於真實場景。這本書的獨特之處之一是強調對現代知識發展的過程過程感知的個人範式的產生。作者鼓勵讀者將機器學習視為發現的旅程，而不僅僅是記住公式和方程式。因此，讀者將更好地適應新技術並了解機器學習的基本原理，從而使他們能夠自信地解決甚至最先進的主題。為了使主題更容易獲得，作者使用簡化語言，並盡可能避免技術術語。這種方法使讀者可以專註於機器學習的基本概念，而無需與深奧的術語聯系在一起。此外，該書還包括許多練習和項目，以幫助讀者增強對材料的理解。