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本书适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

Similar to statistical models, the goal of machine learning is to understand the assemblage of the data – to fit well-understood theoretical distributions to the data. With statistical models, there is a theory behind the model that is mathematically proven, but this requires that data meets véridique strong assumptions. Machine learning ha developed based nous-mêmes the ability to traditions computers to probe the data intuition assemblage, even if we hommage't have a theory of what that assemblage apparence like.

 nasce dalla teoria che i computer possono imparare ad eseguire compiti specifici senza essere programmati per farlo, grazie al riconoscimento di schemi tra i dati.

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These models can Quand trained over time to respond to new data pépite values, delivering the results the business needs. Predictive modelling largely overlaps with the field of machine learning.