Categories
Ebooks
-
Business and economy
- Bitcoin
- Businesswoman
- Coaching
- Controlling
- E-business
- Economy
- Finances
- Stocks and investments
- Personal competence
- Computer in the office
- Communication and negotiation
- Small company
- Marketing
- Motivation
- Multimedia trainings
- Real estate
- Persuasion and NLP
- Taxes
- Social policy
- Guides
- Presentations
- Leadership
- Public Relation
- Reports, analyses
- Secret
- Social Media
- Sales
- Start-up
- Your career
- Management
- Project management
- Human Resources
-
For children
-
For youth
-
Education
-
Encyclopedias, dictionaries
-
E-press
- Architektura i wnętrza
- Health and Safety
- Biznes i Ekonomia
- Home and garden
- E-business
- Ekonomia i finanse
- Finances
- Personal finance
- Business
- Photography
- Computer science
- HR & Payroll
- For women
- Computers, Excel
- Accounts
- Culture and literature
- Scientific and academic
- Environmental protection
- Opinion-forming
- Education
- Taxes
- Travelling
- Psychology
- Religion
- Agriculture
- Book and press market
- Transport and Spedition
- Healthand beauty
-
History
-
Computer science
- Office applications
- Data bases
- Bioinformatics
- IT business
- CAD/CAM
- Digital Lifestyle
- DTP
- Electronics
- Digital photography
- Computer graphics
- Games
- Hacking
- Hardware
- IT w ekonomii
- Scientific software package
- School textbooks
- Computer basics
- Programming
- Mobile programming
- Internet servers
- Computer networks
- Start-up
- Operational systems
- Artificial intelligence
- Technology for children
- Webmastering
-
Other
-
Foreign languages
-
Culture and art
-
School reading books
-
Literature
- Antology
- Ballade
- Biographies and autobiographies
- For adults
- Dramas
- Diaries, memoirs, letters
- Epic, epopee
- Essay
- Fantasy and science fiction
- Feuilletons
- Work of fiction
- Humour and satire
- Other
- Classical
- Crime fiction
- Non-fiction
- Fiction
- Mity i legendy
- Nobelists
- Novellas
- Moral
- Okultyzm i magia
- Short stories
- Memoirs
- Travelling
- Narrative poetry
- Poetry
- Politics
- Popular science
- Novel
- Historical novel
- Prose
- Adventure
- Journalism, publicism
- Reportage novels
- Romans i literatura obyczajowa
- Sensational
- Thriller, Horror
- Interviews and memoirs
-
Natural sciences
-
Social sciences
-
School textbooks
-
Popular science and academic
- Archeology
- Bibliotekoznawstwo
- Cinema studies
- Philology
- Polish philology
- Philosophy
- Finanse i bankowość
- Geography
- Economy
- Trade. World economy
- History and archeology
- History of art and architecture
- Cultural studies
- Linguistics
- Literary studies
- Logistics
- Maths
- Medicine
- Humanities
- Pedagogy
- Educational aids
- Popular science
- Other
- Psychology
- Sociology
- Theatre studies
- Theology
- Economic theories and teachings
- Transport i spedycja
- Physical education
- Zarządzanie i marketing
-
Guides
-
Game guides
-
Professional and specialist guides
-
Law
- Health and Safety
- History
- Road Code. Driving license
- Law studies
- Healthcare
- General. Compendium of knowledge
- Academic textbooks
- Other
- Construction and local law
- Civil law
- Financial law
- Economic law
- Economic and trade law
- Criminal law
- Criminal law. Criminal offenses. Criminology
- International law
- International law
- Health care law
- Educational law
- Tax law
- Labor and social security law
- Public, constitutional and administrative law
- Family and Guardianship Code
- agricultural law
- Social law, labour law
- European Union law
- Industry
- Agricultural and environmental
- Dictionaries and encyclopedia
- Public procurement
- Management
-
Tourist guides and travel
- Africa
- Albums
- Southern America
- North and Central America
- Australia, New Zealand, Oceania
- Austria
- Asia
- Balkans
- Middle East
- Bulgary
- China
- Croatia
- The Czech Republic
- Denmark
- Egipt
- Estonia
- Europe
- France
- Mountains
- Greece
- Spain
- Holand
- Iceland
- Lithuania
- Latvia
- Mapy, Plany miast, Atlasy
- Mini travel guides
- Germany
- Norway
- Active travelling
- Poland
- Portugal
- Other
- Przewodniki po hotelach i restauracjach
- Russia
- Romania
- Slovakia
- Slovenia
- Switzerland
- Sweden
- World
- Turkey
- Ukraine
- Hungary
- Great Britain
- Italy
-
Psychology
- Philosophy of life
- Kompetencje psychospołeczne
- Interpersonal communication
- Mindfulness
- General
- Persuasion and NLP
- Academic psychology
- Psychology of soul and mind
- Work psychology
- Relacje i związki
- Parenting and children psychology
- Problem solving
- Intellectual growth
- Secret
- Sexapeal
- Seduction
- Appearance and image
- Philosophy of life
-
Religion
-
Sport, fitness, diets
-
Technology and mechanics
Audiobooks
-
Business and economy
- Bitcoin
- Businesswoman
- Coaching
- Controlling
- E-business
- Economy
- Finances
- Stocks and investments
- Personal competence
- Communication and negotiation
- Small company
- Marketing
- Motivation
- Real estate
- Persuasion and NLP
- Taxes
- Guides
- Presentations
- Leadership
- Public Relation
- Secret
- Social Media
- Sales
- Start-up
- Your career
- Management
- Project management
- Human Resources
-
For children
-
For youth
-
Education
-
Encyclopedias, dictionaries
-
E-press
-
History
-
Computer science
-
Other
-
Foreign languages
-
Culture and art
-
School reading books
-
Literature
- Antology
- Ballade
- Biographies and autobiographies
- For adults
- Dramas
- Diaries, memoirs, letters
- Epic, epopee
- Essay
- Fantasy and science fiction
- Feuilletons
- Work of fiction
- Humour and satire
- Other
- Classical
- Crime fiction
- Non-fiction
- Fiction
- Mity i legendy
- Nobelists
- Novellas
- Moral
- Okultyzm i magia
- Short stories
- Memoirs
- Travelling
- Poetry
- Politics
- Popular science
- Novel
- Historical novel
- Prose
- Adventure
- Journalism, publicism
- Reportage novels
- Romans i literatura obyczajowa
- Sensational
- Thriller, Horror
- Interviews and memoirs
-
Natural sciences
-
Social sciences
-
Popular science and academic
-
Guides
-
Professional and specialist guides
-
Law
-
Tourist guides and travel
-
Psychology
- Philosophy of life
- Interpersonal communication
- Mindfulness
- General
- Persuasion and NLP
- Academic psychology
- Psychology of soul and mind
- Work psychology
- Relacje i związki
- Parenting and children psychology
- Problem solving
- Intellectual growth
- Secret
- Sexapeal
- Seduction
- Appearance and image
- Philosophy of life
-
Religion
-
Sport, fitness, diets
-
Technology and mechanics
Videocourses
-
Data bases
-
Big Data
-
Biznes, ekonomia i marketing
-
Cybersecurity
-
Data Science
-
DevOps
-
For children
-
Electronics
-
Graphics/Video/CAX
-
Games
-
Microsoft Office
-
Development tools
-
Programming
-
Personal growth
-
Computer networks
-
Operational systems
-
Software testing
-
Mobile devices
-
UX/UI
-
Web development
-
Management
Podcasts
Machine learning
Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości. Wydanie II
Douglas McIlwraith, Haralambos Marmanis, Dmitry Babenko
Określenie „inteligentna sieć” może przywodzić na myśl futurystyczną wizję maszyn przejmujących kontrolę nad światem i niszczących ludzkość, jednak w rzeczywistości jest związane z rozwojem technologii. Związane jest z powstawaniem oprogramowania, które potrafi się uczyć i reagować na zachowania użytkowników. Oznacza też projektowanie i implementację inteligencji maszynowej. Inteligentna sieć rozwija się tu i teraz — znajomość zagadnień uczenia maszynowego i budowy inteligentnych algorytmów staje się bardzo potrzebna inżynierom oprogramowania! Niniejsza książka jest przeznaczona dla osób, które chcą projektować inteligentne algorytmy, a przy tym mają podstawy z zakresu programowania, matematyki i statystyki. Przedstawiono tu schematy projektowe i praktyczne przykłady rozwiązań. Opisano algorytmy, które przetwarzają strumienie danych pochodzące z internetu, a także systemy rekomendacji i klasyfikowania danych za pomocą algorytmów statystycznych, sieci neuronowych i uczenia głębokiego. Mimo że przyswojenie tych zagadnień wymaga wysiłku, bardzo ułatwi implementację nowoczesnych, inteligentnych aplikacji! W tej książce między innymi: wprowadzenie do problemów algorytmów inteligentnych systemy rekomendacji i filtrowanie kolaboratywne wykorzystanie regresji logistycznej do wykrywania oszustw uczenie głębokie, uczenie na żywo i renesans sieci neuronowych podejmowanie decyzji perspektywy inteligentnej sieci Inteligentny algorytm wyławia perły w strumieniach danych! Dr Douglas McIlwraith jest ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego. Zajmuje się analizą danych w londyńskiej agencji reklamowej. Prowadził badania w dziedzinach systemów rozproszonych, robotyki i zabezpieczeń. Dr Haralambos Marmanis jest pionierem w obszarze technik uczenia maszynowego w rozwiązaniach przemysłowych. Od 25 lat rozwija profesjonalne oprogramowanie. Dmitry Babenko projektuje złożone systemy dla firm z takich branż, jak bankowość, ubezpieczenia, zarządzanie łańcuchem dostaw i analityka biznesowa.
This book will be a perfect companion if you want to build insightful projects from leading AI domains using Python.The book covers detailed implementation of projects from all the core disciplines of AI. We start by covering the basics of how to create smart systems using machine learning and deep learning techniques. You will assimilate various neural network architectures such as CNN, RNN, LSTM, to solve critical new world challenges. You will learn to train a model to detect diabetic retinopathy conditions in the human eye and create an intelligent system for performing a video-to-text translation. You will use the transfer learning technique in the healthcare domain and implement style transfer using GANs. Later you will learn to build AI-based recommendation systems, a mobile app for sentiment analysis and a powerful chatbot for carrying customer services. You will implement AI techniques in the cybersecurity domain to generate Captchas. Later you will train and build autonomous vehicles to self-drive using reinforcement learning. You will be using libraries from the Python ecosystem such as TensorFlow, Keras and more to bring the core aspects of machine learning, deep learning, and AI.By the end of this book, you will be skilled to build your own smart models for tackling any kind of AI problems without any hassle.
The Internet of Things (IoT) has transformed how people think about and interact with the world. The ubiquitous deployment of sensors around us makes it possible to study the world at any level of accuracy and enable data-driven decision-making anywhere. Data analytics and machine learning (ML) powered by elastic cloud computing have accelerated our ability to understand and analyze the huge amount of data generated by IoT. Now, edge computing has brought information technologies closer to the data source to lower latency and reduce costs.This book will teach you how to combine the technologies of edge computing, data analytics, and ML to deliver next-generation cyber-physical outcomes. You’ll begin by discovering how to create software applications that run on edge devices with AWS IoT Greengrass. As you advance, you’ll learn how to process and stream IoT data from the edge to the cloud and use it to train ML models using Amazon SageMaker. The book also shows you how to train these models and run them at the edge for optimized performance, cost savings, and data compliance.By the end of this IoT book, you’ll be able to scope your own IoT workloads, bring the power of ML to the edge, and operate those workloads in a production setting.
Serg Masís, Aleksander Molak, Denis Rothman
Interpretable Machine Learning with Python, Second Edition, brings to light the key concepts of interpreting machine learning models by analyzing real-world data, providing you with a wide range of skills and tools to decipher the results of even the most complex models.Build your interpretability toolkit with several use cases, from flight delay prediction to waste classification to COMPAS risk assessment scores. This book is full of useful techniques, introducing them to the right use case. Learn traditional methods, such as feature importance and partial dependence plots to integrated gradients for NLP interpretations and gradient-based attribution methods, such as saliency maps.In addition to the step-by-step code, you’ll get hands-on with tuning models and training data for interpretability by reducing complexity, mitigating bias, placing guardrails, and enhancing reliability.By the end of the book, you’ll be confident in tackling interpretability challenges with black-box models using tabular, language, image, and time series data.
Do you want to gain a deeper understanding of your models and better mitigate poor prediction risks associated with machine learning interpretation? If so, then Interpretable Machine Learning with Python deserves a place on your bookshelf.We’ll be starting off with the fundamentals of interpretability, its relevance in business, and exploring its key aspects and challenges. As you progress through the chapters, you'll then focus on how white-box models work, compare them to black-box and glass-box models, and examine their trade-off. You’ll also get you up to speed with a vast array of interpretation methods, also known as Explainable AI (XAI) methods, and how to apply them to different use cases, be it for classification or regression, for tabular, time-series, image or text. In addition to the step-by-step code, this book will also help you interpret model outcomes using examples. You’ll get hands-on with tuning models and training data for interpretability by reducing complexity, mitigating bias, placing guardrails, and enhancing reliability. The methods you’ll explore here range from state-of-the-art feature selection and dataset debiasing methods to monotonic constraints and adversarial retraining.By the end of this book, you'll be able to understand ML models better and enhance them through interpretability tuning.
Introduction to Algorithms. A Comprehensive Guide for Beginners: Unlocking Computational Thinking
Begin your journey into the fascinating world of algorithms with this comprehensive course. Starting with an introduction to the basics, you will learn about pseudocode and flowcharts, the fundamental tools for representing algorithms. As you progress, you'll delve into the efficiency of algorithms, understanding how to evaluate and optimize them for better performance. The course will also cover various basic algorithm types, providing a solid foundation for further exploration.You will explore specific categories of algorithms, including search and sort algorithms, which are crucial for managing and retrieving data efficiently. You will also learn about graph algorithms, which are essential for solving problems related to networks and relationships. Additionally, the course will introduce you to the data structures commonly used in algorithms.Towards the end, the focus shifts to algorithm design techniques and their real-world applications. You will discover various strategies for creating efficient and effective algorithms and see how these techniques are applied in real-world scenarios. By the end of the course, you will have a thorough understanding of algorithmic principles and be equipped with the skills to apply them in your technical career.
Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego
Platforma Amazon Web Services jest uważana za największą i najbardziej dojrzałą chmurę obliczeniową. Zapewnia bogaty zestaw specjalistycznych narzędzi ułatwiających realizację projektów z zakresu inżynierii danych i uczenia maszynowego. W ten sposób inżynierowie danych, architekci i menedżerowie mogą szybko zacząć używać danych do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. Uzyskanie optymalnej efektywności pracy takich projektów wymaga jednak dobrego rozeznania w możliwościach poszczególnych narzędzi, usług i bibliotek. Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi szybko nauczysz się tworzyć i uruchamiać procesy w chmurze, a następnie integrować wyniki z aplikacjami. Zapoznasz się ze scenariuszami stosowania technik sztucznej inteligencji: przetwarzania języka naturalnego, rozpoznawania obrazów, wykrywania oszustw, wyszukiwania kognitywnego czy wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym. Ponadto dowiesz się, jak łączyć cykle rozwoju modeli z pobieraniem i analizą danych w powtarzalnych potokach MLOps. W książce znajdziesz też zbiór technik zabezpieczania projektów i procesów z obszaru inżynierii danych, takich jak stosowanie usługi IAM, uwierzytelnianie, autoryzacja, izolacja sieci, szyfrowanie danych w spoczynku czy postkwantowe szyfrowanie sieci dla danych w tranzycie. Najciekawsze zagadnienia: narzędzia AWS związane ze sztuczną inteligencją i z uczeniem maszynowym kompletny cykl rozwoju modelu przetwarzania języka naturalnego powtarzalne potoki MLOps uczenie maszynowe w czasie rzeczywistym wykrywanie anomalii i analiza strumieni danych zabezpieczanie projektów i procesów z obszaru inżynierii danych AWS i inżynieria danych: tak zwiększysz wydajność i obniżysz koszty! Implementowanie solidnego kompletnego procesu uczenia maszynowego to żmudne zadanie, dodatkowo komplikowane przez szeroki zakres dostępnych narzędzi i technologii. Autorzy wykonali świetną robotę, a jej efekty pomogą zarówno nowicjuszom, jak i doświadczonym praktykom realizować to zadanie z wykorzystaniem możliwości, jakie dają usługi AWS Brent Rabowsky, danolog w firmie Amazon Web Services
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
Systemy uczenia maszynowego (ML) charakteryzują się złożonością i unikatowością. Zmiana w jednym z wielu komponentów może istotnie wpłynąć na całość. Zastosowane w modelach dane diametralnie różnią się od siebie w poszczególnych przypadkach użycia. To wszystko sprawia, że bardzo trudno jest stworzyć taki system, jeśli każdy komponent zostaje zaprojektowany oddzielnie. Aby zbudować aplikację korzystającą z ML i nadającą się do wdrożenia w środowisku produkcyjnym, konieczne jest podejmowanie decyzji projektowych z uwzględnieniem cech systemu jako całości. To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z uwzględnieniem różnych komponentów systemu i celów osób zaangażowanych w proces. Dużo uwagi poświęcono analizie decyzji projektowych, dotyczących między innymi sposobu tworzenia i przetwarzania danych treningowych, wyboru wskaźników, częstotliwości ponownego treningu modelu czy techniki monitorowania pracy aplikacji. Zaprezentowana tu koncepcja iteracyjna natomiast pozwala na uzyskanie pewności, że podejmowane decyzje są optymalne z punktu widzenia pracy całości systemu. Co ważne, poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane rzeczywistymi studiami przypadków. W książce między innymi: wybór wskaźników właściwych dla danego problemu biznesowego automatyzacja ciągłego rozwoju, ewaluacji, wdrażania i aktualizacji modeli szybkie wykrywanie i rozwiązywanie problemów podczas wdrożenia produkcyjnego tworzenie wszechstronnej platformy ML odpowiedzialne tworzenie systemów ML Wdrażaj i skaluj modele tak, aby uzyskiwać najlepsze wyniki!