. The book "Automated Machine Learning in Action" is a comprehensive guide to automating the process of selecting the best machine learning models and data preparation methods for various tasks. The author emphasizes the importance of understanding the evolution of technology and its impact on humanity, as well as the need for a personal paradigm to perceive and adapt to new technologies. The book is written in an accessible style, making it easy for non-data scientists to grasp the concepts and apply them to their own machine learning projects. The book begins by providing a brief overview of machine learning and its applications, followed by an introduction to automated machine learning (AutoML) and its significance in modern data science. The author explains how AutoML has the potential to revolutionize the field by reducing the time and effort required to develop and train machine learning models. The book then delves into the basics of AutoML, including the use of premade components such as AutoKeras and Keras Tuner, which can automate time-consuming ML tasks. The author highlights the benefits of using AutoML, including increased productivity, faster experimentation, and improved model performance. They also discuss the challenges associated with implementing AutoML, such as the need for careful parameter tuning and the potential for overfitting. To address these challenges, the book provides practical examples and hands-on exercises to help readers master the techniques and tools covered in the text. One of the key themes of the book is the importance of understanding the process of technology evolution and its impact on humanity. The author argues that as technology advances at an unprecedented rate, it is essential to develop a personal paradigm for perceiving and adapting to new technologies. This requires a deep understanding of the technological process of developing modern knowledge and its implications for society. The book encourages readers to approach the study of new technologies with a critical eye, analyzing their potential benefits and risks, and adjusting their approaches accordingly. The book also emphasizes the need for unity among people in a warring state, despite their differences.

.Книга «Автоматизированное машинное обучение в действии» представляет собой комплексное руководство по автоматизации процесса выбора лучших моделей машинного обучения и методов подготовки данных для различных задач. Автор подчеркивает важность понимания эволюции технологии и ее влияния на человечество, а также необходимость личностной парадигмы восприятия и адаптации к новым технологиям. Книга написана в доступном стиле, что позволяет ученым, не связанным с данными, легко понять концепции и применить их в своих собственных проектах машинного обучения. Книга начинается с краткого обзора машинного обучения и его приложений, за которым следует введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML) и его значение в современной науке о данных. Автор объясняет, как AutoML может совершить революцию в этой области, сократив время и усилия, необходимые для разработки и обучения моделей машинного обучения. Затем книга углубляется в основы AutoML, включая использование готовых компонентов, таких как AutoKeras и Keras Tuner, которые могут автоматизировать трудоемкие ML-задачи. Автор подчеркивает преимущества использования AutoML, включая повышение производительности, ускорение экспериментов и повышение производительности модели. Они также обсуждают проблемы, связанные с внедрением AutoML, такие как необходимость тщательной настройки параметров и возможность переобучения. Чтобы решить эти проблемы, книга содержит практические примеры и практические упражнения, чтобы помочь читателям освоить методы и инструменты, описанные в тексте. Одна из ключевых тем книги - важность понимания процесса эволюции технологий и его влияния на человечество. Автор утверждает, что по мере развития технологий с беспрецедентной скоростью необходимо разработать личную парадигму восприятия и адаптации к новым технологиям. Для этого необходимо глубокое понимание технологического процесса развития современных знаний и его последствий для общества. Книга призывает читателей подходить к изучению новых технологий критически, анализируя их потенциальные выгоды и риски, и соответствующим образом корректируя свои подходы. В книге также подчеркивается необходимость единства среди людей в воюющем государстве, несмотря на их разногласия.

.Kniga « Automated Machine arning in Action » est un guide complet pour automatiser le processus de sélection des meilleurs modèles de Machine arning et méthodes de préparation des données pour une variété de tâches. L'auteur souligne l'importance de comprendre l'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité, ainsi que la nécessité d'un paradigme personnel de perception et d'adaptation aux nouvelles technologies. livre est écrit dans un style accessible, ce qui permet aux scientifiques non-data de comprendre facilement les concepts et de les appliquer dans leurs propres projets d'apprentissage automatique. livre commence par un bref aperçu de l'apprentissage automatique et de ses applications, suivi d'une introduction à l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) et de son importance dans la science moderne des données. L'auteur explique comment AutoML peut révolutionner ce domaine en réduisant le temps et les efforts nécessaires au développement et à l'apprentissage de modèles d'apprentissage automatique. livre est ensuite approfondi dans les bases d'AutoML, y compris l'utilisation de composants finis tels que AutoKeras et Keras Tuner, qui peuvent automatiser les tâches de ML laborieux. L'auteur souligne les avantages d'AutoML, y compris l'amélioration des performances, l'accélération des expériences et l'amélioration des performances du modèle. Ils discutent également des problèmes liés à la mise en œuvre d'AutoML, tels que la nécessité d'ajuster soigneusement les paramètres et la possibilité de réapprendre. Pour résoudre ces problèmes, le livre contient des exemples pratiques et des exercices pratiques pour aider les lecteurs à maîtriser les méthodes et les outils décrits dans le texte. L'un des thèmes clés du livre est l'importance de comprendre l'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. L'auteur affirme qu'à mesure que la technologie évolue à un rythme sans précédent, il est nécessaire de développer un paradigme personnel de perception et d'adaptation aux nouvelles technologies. Cela exige une compréhension approfondie du processus technologique du développement des connaissances modernes et de ses conséquences pour la société. livre encourage les lecteurs à examiner de manière critique les nouvelles technologies, en analysant leurs avantages et risques potentiels et en ajustant leurs approches en conséquence. livre souligne également la nécessité d'une unité entre les hommes dans un État en guerre, malgré leurs divergences.

. aprendizaje automático en acción es una guía completa para automatizar el proceso de selección de los mejores modelos de aprendizaje automático y métodos de preparación de datos para diferentes tareas. autor destaca la importancia de comprender la evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad, así como la necesidad de un paradigma personal de percepción y adaptación a las nuevas tecnologías. libro está escrito en un estilo accesible, lo que permite a los científicos no relacionados con los datos entender fácilmente los conceptos y aplicarlos en sus propios proyectos de aprendizaje automático. libro comienza con una breve revisión del aprendizaje automático y sus aplicaciones, seguida de una introducción al aprendizaje automático automatizado (AutoML) y su importancia en la ciencia de datos moderna. autor explica cómo AutoML puede revolucionar este campo reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para desarrollar y enseñar modelos de aprendizaje automático. A continuación, el libro profundiza en los fundamentos de AutoML, incluyendo el uso de componentes terminados como AutoKeras y Keras Tuner, que pueden automatizar tareas ML que requieren mucho tiempo. autor destaca los beneficios del uso de AutoML, incluyendo mejoras en el rendimiento, aceleración de la experimentación y aumento de la productividad del modelo. También discuten problemas relacionados con la implementación de AutoML, como la necesidad de ajustar cuidadosamente los parámetros y la posibilidad de volver a aprender. Para resolver estos problemas, el libro contiene ejemplos prácticos y ejercicios prácticos para ayudar a los lectores a dominar los métodos y herramientas descritos en el texto. Uno de los temas clave del libro es la importancia de entender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. autor sostiene que, a medida que la tecnología avanza a una velocidad sin precedentes, es necesario desarrollar un paradigma personal de percepción y adaptación a las nuevas tecnologías. Esto requiere una comprensión profunda del proceso tecnológico de desarrollo del conocimiento moderno y sus implicaciones para la sociedad. libro anima a los lectores a acercarse al estudio de las nuevas tecnologías de forma crítica, analizando sus posibles beneficios y riesgos, y ajustando sus enfoques en consecuencia. libro también destaca la necesidad de unidad entre las personas en un estado en guerra, a pesar de sus diferencias.

.O «Aprendizado automático de máquina em ação» é um guia completo para a automação do processo de escolha dos melhores modelos de aprendizado de máquina e técnicas de produção de dados para várias tarefas. O autor ressalta a importância de compreender a evolução da tecnologia e seus efeitos na humanidade, bem como a necessidade de um paradigma pessoal de percepção e adaptação às novas tecnologias. O livro foi escrito em um estilo acessível, permitindo que cientistas não relacionados com dados possam facilmente compreender os conceitos e aplicá-los em seus próprios projetos de aprendizagem automática. O livro começa com uma breve visão do aprendizado de máquina e de seus aplicativos, seguido pela introdução ao aprendizado automático de máquina (AutoML) e sua importância na ciência moderna de dados. O autor explica como o AutoML pode revolucionar esta área, reduzindo o tempo e os esforços necessários para desenvolver e aprender modelos de aprendizado de máquina. Em seguida, o livro é aprofundado na base do , incluindo a utilização de componentes finos, tais como Keras Tuner e Keras, que podem automatizar tarefas ML intensivas. O autor ressalta os benefícios do uso de AutoML, incluindo o aumento da produtividade, a aceleração da experiência e o aumento do desempenho do modelo. Eles também discutem problemas relacionados com a implementação de AutoML, como a necessidade de configuração cuidadosa de parâmetros e a possibilidade de readequação. Para resolver esses problemas, o livro contém exemplos práticos e exercícios para ajudar os leitores a aprender os métodos e ferramentas descritos no texto. Um dos temas-chave do livro é a importância de compreender a evolução da tecnologia e seus efeitos na humanidade. O autor afirma que, à medida que as tecnologias avançam a uma velocidade sem precedentes, é preciso desenvolver um paradigma pessoal de percepção e adaptação às novas tecnologias. Isso requer uma compreensão profunda do processo tecnológico do desenvolvimento do conhecimento moderno e das suas consequências para a sociedade. O livro convida os leitores a abordar as novas tecnologias de forma crítica, analisando seus potenciais benefícios e riscos e ajustando adequadamente suas abordagens. O livro também enfatiza a necessidade de unidade entre as pessoas no Estado em guerra, apesar de suas diferenças.

.Niga Apprendimento automatico in azione è una guida completa per l'automazione del processo di selezione dei migliori modelli di apprendimento automatico e dei metodi di elaborazione dei dati per diverse attività. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sull'umanità e la necessità di un paradigma personale di percezione e adattamento alle nuove tecnologie. Il libro è scritto in uno stile accessibile, che permette agli scienziati che non hanno a che fare con i dati di comprendere facilmente i concetti e di applicarli nei loro progetti di apprendimento automatico. Il libro inizia con una breve panoramica dell'apprendimento automatico e delle sue applicazioni, seguita dall'introduzione all'apprendimento automatico automatico (AutoML) e dal suo significato nella scienza moderna dei dati. L'autore spiega come il AutoML possa rivoluzionare questo campo riducendo i tempi e gli sforzi necessari per sviluppare e imparare modelli di apprendimento automatico. Il libro viene quindi approfondito nelle basi delle AutoML, tra cui l'utilizzo di componenti finiti come AutoKeras e Keras Tuner, che possono automatizzare attività ML impegnative. L'autore sottolinea i vantaggi dell'utilizzo delle AutoML, tra cui il miglioramento delle prestazioni, l'accelerazione degli esperimenti e il miglioramento delle prestazioni del modello. Discutono inoltre dei problemi legati all'implementazione delle AutoML, quali la necessità di personalizzare attentamente le impostazioni e la possibilità di reinventarsi. Per risolvere questi problemi, il libro contiene esempi pratici e esercizi pratici per aiutare i lettori a imparare i metodi e gli strumenti descritti nel testo. Uno dei temi chiave del libro è l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sull'umanità. L'autore sostiene che, con l'evoluzione della tecnologia a velocità senza precedenti, è necessario sviluppare un paradigma personale di percezione e adattamento alle nuove tecnologie. Ciò richiede una profonda comprensione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna e delle sue implicazioni per la società. Il libro invita i lettori ad affrontare le nuove tecnologie in modo critico, analizzando i loro potenziali benefici e rischi, e adeguando adeguatamente i loro approcci. Il libro sottolinea anche la necessità di unità tra le persone in uno stato in guerra, nonostante le loro divergenze.

.Das Buch „Automatisiertes maschinelles rnen in Aktion“ ist ein umfassender itfaden zur Automatisierung des Prozesses der Auswahl der besten Modelle für maschinelles rnen und Methoden zur Aufbereitung von Daten für verschiedene Aufgaben. Der Autor betont die Bedeutung des Verständnisses der Entwicklung der Technologie und ihrer Auswirkungen auf die Menschheit sowie die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung und Anpassung an neue Technologien. Das Buch ist in einem zugänglichen Stil geschrieben, der es Nicht-Datenwissenschaftlern ermöglicht, Konzepte leicht zu verstehen und in ihren eigenen Machine-arning-Projekten anzuwenden. Das Buch beginnt mit einem kurzen Überblick über maschinelles rnen und seine Anwendungen, gefolgt von einer Einführung in automatisiertes maschinelles rnen (AutoML) und seine Bedeutung in der modernen Datenwissenschaft. Der Autor erklärt, wie AutoML diesen Bereich revolutionieren kann, indem es den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung und das Training von Machine-arning-Modellen reduziert. Das Buch geht dann auf die Grundlagen von AutoML ein, einschließlich der Verwendung von vorgefertigten Komponenten wie AutoKeras und Keras Tuner, die zeitaufwändige ML-Aufgaben automatisieren können. Der Autor betont die Vorteile der Verwendung von AutoML, einschließlich der Verbesserung der istung, der Beschleunigung von Experimenten und der Verbesserung der Modellleistung. e diskutieren auch die Herausforderungen, die mit der AutoML-Implementierung verbunden sind, wie die Notwendigkeit einer sorgfältigen Parameteranpassung und die Möglichkeit der Umschulung. Um diese Probleme zu lösen, enthält das Buch praktische Beispiele und praktische Übungen, um den sern zu helfen, die im Text beschriebenen Techniken und Werkzeuge zu beherrschen. Eines der Hauptthemen des Buches ist die Bedeutung des Verständnisses des technologischen Evolutionsprozesses und seiner Auswirkungen auf die Menschheit. Der Autor argumentiert, dass, wenn sich die Technologie mit beispielloser Geschwindigkeit entwickelt, ein persönliches Paradigma der Wahrnehmung und Anpassung an neue Technologien entwickelt werden muss. Dies erfordert ein tiefes Verständnis des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens und seiner Auswirkungen auf die Gesellschaft. Das Buch ermutigt die ser, die Erforschung neuer Technologien kritisch anzugehen, indem sie ihre potenziellen Vorteile und Risiken analysieren und ihre Ansätze entsprechend anpassen. Das Buch betont auch die Notwendigkeit der Einheit unter den Menschen in einem kriegführenden Staat trotz ihrer Unterschiede.

Zautomatyzowane uczenie maszynowe w książce Action to kompleksowy przewodnik po automatyzacji procesu wyboru najlepszych modeli uczenia maszynowego i metod przygotowywania danych do różnych zadań. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkość, a także potrzebę osobistego paradygmatu percepcji i adaptacji do nowych technologii. Książka jest napisana w dostępnym stylu, umożliwiając naukowcom niebędącym danymi łatwe zrozumienie pojęć i zastosowanie ich do własnych projektów uczenia maszynowego. Książka rozpoczyna się krótkim przeglądem uczenia maszynowego i jego zastosowań, a następnie wprowadzeniem do automatycznego uczenia maszynowego (AutoML) i jego znaczenia w nowoczesnej nauce o danych. Autor wyjaśnia, w jaki sposób AutoML może zrewolucjonizować pole poprzez skrócenie czasu i wysiłku potrzebnego do opracowania i szkolenia modeli uczenia maszynowego. Następnie książka zagłębia się w podstawy AutoML, w tym użycie elementów off-the-shelf, takich jak AutoKeras i Keras Tuner, które mogą zautomatyzować czasochłonne zadania ML. Autor podkreśla zalety korzystania z AutoML, w tym poprawę wydajności, szybsze eksperymenty i poprawę wydajności modelu. Omawiają również wyzwania związane z wdrażaniem AutoML, takie jak konieczność starannego dostrajania parametrów i możliwość przekwalifikowania. Aby rozwiązać te kwestie, książka zawiera studia przypadków i ćwiczenia praktyczne, aby pomóc czytelnikom opanować techniki i narzędzia opisane w tekście. Jednym z kluczowych tematów książki jest znaczenie zrozumienia procesu ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkość. Autor twierdzi, że w miarę jak technologia ewoluuje w bezprecedensowym tempie, należy rozwijać osobisty paradygmat percepcji i adaptacji do nowych technologii. Wymaga to głębokiego zrozumienia procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy i jej konsekwencji dla społeczeństwa. Książka zachęca czytelników do krytycznego podejścia do badań nad nowymi technologiami, analizowania ich potencjalnych korzyści i zagrożeń oraz do odpowiedniego dostosowania ich podejścia. Książka podkreśla również potrzebę jedności wśród ludzi w stanie wojennym, pomimo ich różnic.

The Automated Machine arning in Action Book הוא מדריך מקיף לאוטומציה של תהליך בחירת מודלים ושיטות למידת המכונה הטובים ביותר להכנת נתונים עבור משימות שונות. המחבר מדגיש את החשיבות של הבנת התפתחות הטכנולוגיה והשפעתה על האנושות, כמו גם הצורך בפרדיגמה אישית של תפיסה והתאמה לטכנולוגיות חדשות. הספר נכתב בסגנון נגיש, ומאפשר למדענים שאינם בעלי נתונים להבין בקלות מושגים וליישם אותם בפרויקטים של למידת מכונה משלהם. הספר מתחיל בסקירה קצרה של למידת מכונה ויישומיה, ואחריו מבוא ללמידת מכונה אוטומטית (AutoML) וחשיבותו במדעי המידע המודרניים. המחבר מסביר כיצד AutoML יכולה לחולל מהפכה בתחום על ידי צמצום הזמן והמאמצים הדרושים לפיתוח ולהכשיר מודלים ללימוד מכונה. לאחר מכן הספר מתעמק ביסודות AutoML, כולל שימוש ברכיבים מחוץ למדף כמו AutoKras ו-Kras Tuner, שיכולים לאוטומט משימות ML צורכות זמן. המחבר מדגיש את היתרונות בשימוש ב-AutoML, כולל ביצועים משופרים, ניסויים מהירים יותר וביצועי מודל משופרים. הם גם דנים באתגרים הקשורים ליישום AutoML, כמו הצורך בכוונון פרמטרים זהיר ואפשרות לאמן מחדש. כדי לטפל בנושאים אלה, הספר מכיל מחקרים ותרגולים מעשיים כדי לעזור לקוראים לשלוט בטכניקות ובכלים המתוארים בטקסט. אחד הנושאים המרכזיים בספר הוא החשיבות של הבנת תהליך האבולוציה של הטכנולוגיה והשפעתה על האנושות. המחבר טוען כי ככל שהטכנולוגיה מתפתחת בקצב חסר תקדים, יש לפתח פרדיגמה אישית של תפיסה והתאמה לטכנולוגיות חדשות. הדבר דורש הבנה עמוקה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני והשלכותיו על החברה. הספר מעודד את הקוראים לגשת לחקר הטכנולוגיות החדשות באופן ביקורתי, לנתח את היתרונות והסיכונים האפשריים שלהן ולהתאים את גישותיהן בהתאם. הספר גם מדגיש את הצורך באחדות בקרב אנשים הנמצאים במצב מלחמה, חרף חילוקי הדעות ביניהם.''

Eylemde Otomatik Makine Öğrenimi kitabı, en iyi makine öğrenimi modellerini ve çeşitli görevler için veri hazırlama yöntemlerini seçme sürecini otomatikleştirmek için kapsamlı bir kılavuzdur. Yazar, teknolojinin evrimini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamanın yanı sıra kişisel bir algı paradigması ve yeni teknolojilere uyum ihtiyacının önemini vurgulamaktadır. Kitap, veri dışı bilim insanlarının kavramları kolayca anlamalarını ve kendi makine öğrenimi projelerine uygulamalarını sağlayan erişilebilir bir tarzda yazılmıştır. Kitap, makine öğrenimi ve uygulamalarına kısa bir genel bakış, ardından otomatik makine öğrenimi (AutoML) ve modern veri bilimindeki önemine bir giriş ile başlıyor. Yazar, AutoML'nin makine öğrenimi modellerini geliştirmek ve eğitmek için gereken zaman ve çabayı azaltarak bu alanda nasıl devrim yaratabileceğini açıklıyor. Kitap daha sonra, zaman alan ML görevlerini otomatikleştirebilen AutoKeras ve Keras Tuner gibi hazır bileşenlerin kullanımı da dahil olmak üzere AutoML'nin temellerini inceliyor. Yazar, geliştirilmiş performans, daha hızlı deneyler ve geliştirilmiş model performansı dahil olmak üzere AutoML kullanmanın faydalarını vurgulamaktadır. Ayrıca, dikkatli parametre ayarlama ihtiyacı ve yeniden eğitim olasılığı gibi AutoML'nin uygulanmasıyla ilgili zorlukları da tartışıyorlar. Bu sorunları ele almak için kitap, okuyucuların metinde açıklanan teknikleri ve araçları öğrenmelerine yardımcı olacak vaka çalışmaları ve pratik alıştırmalar içerir. Kitabın ana konularından biri, teknolojinin evrim sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamanın önemidir. Yazar, teknoloji benzeri görülmemiş bir oranda geliştikçe, kişisel bir algı paradigması ve yeni teknolojilere adaptasyonun geliştirilmesi gerektiğini savunuyor. Bu, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin ve toplum için sonuçlarının derinlemesine anlaşılmasını gerektirir. Kitap, okuyucuları yeni teknolojilerin çalışmasına eleştirel yaklaşmaya, potansiyel yararlarını ve risklerini analiz etmeye ve yaklaşımlarını buna göre ayarlamaya teşvik ediyor. Kitap ayrıca, farklılıklarına rağmen savaşan bir devletteki insanlar arasında birlik ihtiyacını vurgulamaktadır.

كتاب التعلم الآلي الآلي في العمل هو دليل شامل لأتمتة عملية اختيار أفضل نماذج وطرق التعلم الآلي لإعداد البيانات لمهام مختلفة. ويشدد المؤلف على أهمية فهم تطور التكنولوجيا وأثرها على البشرية، وكذلك الحاجة إلى نموذج شخصي للتصور والتكيف مع التكنولوجيات الجديدة. الكتاب مكتوب بأسلوب يسهل الوصول إليه، مما يسمح لعلماء غير البيانات بفهم المفاهيم بسهولة وتطبيقها على مشاريع التعلم الآلي الخاصة بهم. يبدأ الكتاب بلمحة عامة موجزة عن التعلم الآلي وتطبيقاته، تليها مقدمة للتعلم الآلي (AutoML) وأهميته في علم البيانات الحديث. يشرح المؤلف كيف يمكن لـ AutoML إحداث ثورة في المجال من خلال تقليل الوقت والجهد المطلوبين لتطوير وتدريب نماذج التعلم الآلي. ثم يتعمق الكتاب في أساسيات AutoML، بما في ذلك استخدام المكونات الجاهزة مثل AutoKeras و Keras Tuner، والتي يمكنها أتمتة مهام ML التي تستغرق وقتًا طويلاً. يسلط المؤلف الضوء على فوائد استخدام AutoML، بما في ذلك تحسين الأداء والتجارب الأسرع وتحسين أداء الطراز. كما يناقشون التحديات المرتبطة بتنفيذ AutoML، مثل الحاجة إلى ضبط المعلمات بعناية وإمكانية إعادة التدريب. لمعالجة هذه القضايا، يحتوي الكتاب على دراسات حالة وتمارين عملية لمساعدة القراء على إتقان التقنيات والأدوات الموصوفة في النص. أحد الموضوعات الرئيسية للكتاب هو أهمية فهم عملية تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. يقول المؤلف إنه مع تطور التكنولوجيا بمعدل غير مسبوق، يجب تطوير نموذج شخصي للإدراك والتكيف مع التكنولوجيات الجديدة. وهذا يتطلب فهما عميقا للعملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة وعواقبها على المجتمع. يشجع الكتاب القراء على التعامل مع دراسة التقنيات الجديدة بشكل نقدي، وتحليل فوائدها ومخاطرها المحتملة، وتعديل مناهجهم وفقًا لذلك. كما يؤكد الكتاب على الحاجة إلى الوحدة بين الناس في دولة متحاربة، على الرغم من خلافاتهم.

Automated Machine arning in Action 책은 다양한 작업을위한 데이터 준비를위한 최고의 머신 러닝 모델 및 방법을 선택하는 프로세스를 자동화하는 포괄적 인 가이드입니다. 저자는 기술의 진화와 인류에 미치는 영향을 이해하는 것의 중요성뿐만 아니라 새로운 기술에 대한 인식과 적응의 개인적인 패러다임의 필요성을 강조합니다. 이 책은 접근 가능한 스타일로 작성되어 비 데이터 과학자들이 개념을 쉽게 이해하고 자신의 머신 러닝 프로젝트에 적용 할 수 있습니다. 이 책은 머신 러닝과 애플리케이션에 대한 간략한 개요와 자동 머신 러닝 (Automated Machine arning) 에 대한 소개와 현대 데이터 과학에서의 중요성으로 시작됩니다. 저자는 기계 학습 모델을 개발하고 훈련시키는 데 필요한 시간과 노력을 줄임으로써 AutomL이 어떻게 현장을 혁신 할 수 있는지 설명합니 그런 다음이 책은 시간이 많이 걸리는 ML 작업을 자동화 할 수있는 AutoKeras 및 Keras Tuner와 같은 기성품 구성 요소의 사용을 포함하여 AutomL의 기본 사항을 탐구합니다. 저자는 향상된 성능, 더 빠른 실험 및 향상된 모델 성능을 포함하여 AutoML 사용의 이점을 강조합니다. 또한주의 깊은 매개 변수 튜닝의 필요성 및 재교육 가능성과 같은 AutoML 구현과 관련된 문제에 대해서도 논의합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해이 책에는 독자가 텍스트에 설명 된 기술과 도구를 마스터 할 수 있도록 사례 연구와 실습이 포함되어 있습니다 이 책의 주요 주제 중 하나는 기술 진화 과정과 인류에 미치는 영향을 이해하는 것의 중요성입니다. 저자는 기술이 전례없는 속도로 발전함에 따라 새로운 기술에 대한 인식과 적응의 개인적인 패러다임이 개발되어야한다고 주장한다. 이를 위해서는 현대 지식 개발의 기술 프로세스와 사회에 미치는 영향에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이 책은 독자들이 새로운 기술 연구에 비판적으로 접근하여 잠재적 이점과 위험을 분석하고 그에 따라 접근 방식을 조정하도록 권장합니다. 이 책은 또한 차이에도 불구하고 전쟁 상태에있는 사람들 사이의 통일의 필요성을 강조합니다.

Automated Machine arning in Action bookは、さまざまなタスクのデータを準備するための最適な機械学習モデルと方法を選択するプロセスを自動化するための包括的なガイドです。著者は、技術の進化とその人類への影響を理解することの重要性と、新しい技術への知覚と適応の個人的パラダイムの必要性を強調しています。この本はアクセス可能なスタイルで書かれており、データサイエンティスト以外の科学者が簡単に概念を理解し、それらを独自の機械学習プロジェクトに適用することができます。この本は、機械学習とその応用の概要から始まり、その後、自動機械学習（AutoML）と現代のデータサイエンスにおけるその重要性を紹介します。著者は、AutoMLが機械学習モデルの開発とトレーニングに必要な時間と労力を削減することによって、どのようにフィールドに革命を起こすことができるかを説明します。この本は、AutoKerasやKeras Tunerなどの既製コンポーネントを使用して、時間のかかるMLタスクを自動化することができるなど、AutoMLの基本を掘り下げます。著者は、パフォーマンスの向上、実験の高速化、モデルパフォーマンスの向上など、AutoMLを使用する利点を強調しています。また、慎重なパラメータチューニングの必要性や再訓練の可能性など、AutoMLの実装に関連する課題についても議論します。これらの問題に対処するために、本には、読者がテキストで説明されている技術とツールを習得するのを助けるためのケーススタディと実践的な演習が含まれています。この本の主要なトピックの1つは、技術の進化の過程とその人類への影響を理解することの重要性である。テクノロジーが前例のないスピードで進化するにつれて、新しいテクノロジーへの知覚と適応の個人的なパラダイムを開発する必要があると著者は主張しています。そのためには、現代の知識の発展の技術プロセスとその社会への影響を深く理解する必要があります。本書は、新技術の研究に批判的にアプローチし、潜在的な利点とリスクを分析し、それに応じてアプローチを調整することを読者に奨励しています。この本はまた、彼らの違いにもかかわらず、戦争状態の人々の間の統一の必要性を強調しています。

. Kniga「自動機器學習在行動」提供了一套全面的指南，用於自動化為各種任務選擇最佳機器學習模型和數據準備方法的過程。作者強調了了解技術演變及其對人類影響的重要性，以及個人感知範式和適應新技術的必要性。這本書以負擔得起的風格編寫，使與數據無關的學者可以輕松理解概念並將其應用於自己的機器學習項目。本書首先簡要介紹了機器學習及其應用，然後介紹了自動機器學習（AutoML）及其在現代數據科學中的意義。作者解釋了AutoML如何通過減少開發和學習機器學習模型所需的時間和精力來徹底改變這一領域。然後，該書深入研究了AutoML的基礎，包括使用AutoKeras和Keras Tuner等現成的組件，這些組件可以自動執行耗時的ML任務。作者強調了使用AutoML的好處，包括提高性能、加速實驗和提高模型性能。他們還討論了與AutoML實施相關的問題，例如需要仔細調整參數以及重新培訓的可能性。為了解決這些問題，該書提供了實例和實踐練習，以幫助讀者掌握文本中描述的方法和工具。本書的主要主題之一是了解技術演變過程及其對人類的影響的重要性。作者認為，隨著技術以前所未有的速度發展，有必要發展個人感知和適應新技術的範式。這需要深入了解現代知識的技術進程及其對社會的影響。該書鼓勵讀者批判性地研究新技術，分析其潛在收益和風險，並相應地調整其方法。該書還強調，盡管交戰國之間存在分歧，但人們必須團結一致。