Okuyucuların veri mühendisliği ve makine öğrenimi algoritmalarının arkasındaki matematiksel kavramları anlamalarını ve bunları açık kaynaklı Python kitaplıkları kullanarak uygulamalarını sağlar. Makine Öğrenimi Teorisi ve Uygulamaları, makine öğrenimi ve derin öğrenme alanına girer, pratik uygulamalarını matematiksel kavramları anlayarak keşfeder ve bunları Python ve ünlü açık kaynak kütüphanelerini kullanarak gerçek dünya senaryolarında uygular. Bu kapsamlı kılavuz, veri hazırlama, özellik mühendisliği teknikleri, destek vektör makineleri ve sinir ağları gibi yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi algoritmalarının yanı sıra üretken yapay zeka ve temel modelleri dahil olmak üzere çok çeşitli konuları kapsar. Makine öğrenimi boru hatlarının oluşturulmasını kolaylaştırmak için, bu kitap için özel olarak hephAIstos adlı özel bir açık kaynak çerçevesi geliştirilmiştir. Dahası, metin, kuantum makine öğreniminin büyüleyici alanını araştırıyor ve CPU"lar gibi çeşitli donanım teknolojilerinde makine öğrenimi uygulamalarının yürütülmesi hakkında içgörüler sunuyor, GPU"lar, ve QPU"lar. Son olarak kitap, eğitimli modellerin Kubernetes ve OpenShift kullanılarak konteynerli uygulamalar aracılığıyla nasıl dağıtılacağını ve bunların makine öğrenimi işlemleri (MLOps) yoluyla entegrasyonunu açıklıyor. Makine Öğrenimi Teorisi ve Uygulamalarında ele alınan ek konular şunları içerir: Tahminlerde bulunmak, görüntüleri ve konuşmaları tanımak, tıbbi teşhisler yapmak, akıllı tedarik zincirleri oluşturmak, doğal dil işleme ve çok daha fazlasını içeren mevcut yapay zeka kullanım durumları Kuantumla geliştirilmiş Destek Vektör Makineleri (QSVM'ler), QSVM çok sınıflı sınıflandırma, kuantum sinir ağları ve kuantum üretken düşman ağlar (qGAN'lar) gibi klasik ve kuantum makine öğrenimi algoritmaları Eksik verileri işlemek, kategorik verileri analiz etmek veya zamanla ilgili verileri işlemek gibi verileri işlemenin farklı yolları Özellik yeniden ölçeklendirme, çıkarma ve seçim ve eğitimli modellerinizi konteynerli uygulamalar aracılığıyla hayata ve üretime nasıl geçireceğiniz Makine Öğrenimi Teorisi ve Uygulamaları, veri bilimcileri, mühendisler ve BT uzmanları ve mimarlarının yanı sıra bilgisayar bilimi, matematik ve biyoinformatik öğrencileri için önemli bir kaynaktır. Okuyucunun temel Python programlamasını ve NumPy veya Pandalar gibi kütüphaneleri ve temel matematiksel kavramları, özellikle doğrusal cebiri anlaması beklenir.