The book introduces the mathematical concepts of machine learning and makes them more concrete by presenting hands-on case studies using Python. The book covers several topics including data preparation, feature engineering techniques, and the most frequently used machine learning algorithms, such as support vector machines and neural networks. The book also discusses quantum machine learning and how to run machine learning applications on different hardware technologies such as classical computing (CPUs and GPUs). Finally, the book explains how to deploy trained models through containerized applications using Kubernetes and OpenShift, as well as their integration through machine learning operations (MLOps).

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