Uczenie maszynowe

Recurrent Neural Networks with Python Quick Start Guide. Sequential learning and language modeling with TensorFlow

Simeon Kostadinov

Developers struggle to find an easy-to-follow learning resource for implementing Recurrent Neural Network (RNN) models. RNNs are the state-of-the-art model in deep learning for dealing with sequential data. From language translation to generating captions for an image, RNNs are used to continuously improve results. This book will teach you the fundamentals of RNNs, with example applications in Python and the TensorFlow library. The examples are accompanied by the right combination of theoretical knowledge and real-world implementations of concepts to build a solid foundation of neural network modeling.Your journey starts with the simplest RNN model, where you can grasp the fundamentals. The book then builds on this by proposing more advanced and complex algorithms. We use them to explain how a typical state-of-the-art RNN model works. From generating text to building a language translator, we show how some of today's most powerful AI applications work under the hood.After reading the book, you will be confident with the fundamentals of RNNs, and be ready to pursue further study, along with developing skills in this exciting field.

Reinforcement Learning with TensorFlow. A beginner's guide to designing self-learning systems with TensorFlow and OpenAI Gym

Sayon Dutta

Reinforcement learning (RL) allows you to develop smart, quick and self-learning systems in your business surroundings. It's an effective method for training learning agents and solving a variety of problems in Artificial Intelligence - from games, self-driving cars and robots, to enterprise applications such as data center energy saving (cooling data centers) and smart warehousing solutions.The book covers major advancements and successes achieved in deep reinforcement learning by synergizing deep neural network architectures with reinforcement learning. You'll also be introduced to the concept of reinforcement learning, its advantages and the reasons why it's gaining so much popularity. You'll explore MDPs, Monte Carlo tree searches, dynamic programming such as policy and value iteration, and temporal difference learning such as Q-learning and SARSA. You will use TensorFlow and OpenAI Gym to build simple neural network models that learn from their own actions. You will also see how reinforcement learning algorithms play a role in games, image processing and NLP.By the end of this book, you will have gained a firm understanding of what reinforcement learning is and understand how to put your knowledge to practical use by leveraging the power of TensorFlow and OpenAI Gym.

Reproducible Data Science with Pachyderm. Learn how to build version-controlled, end-to-end data pipelines using Pachyderm 2.0

Svetlana Karslioglu

Pachyderm is an open source project that enables data scientists to run reproducible data pipelines and scale them to an enterprise level. This book will teach you how to implement Pachyderm to create collaborative data science workflows and reproduce your ML experiments at scale.You’ll begin your journey by exploring the importance of data reproducibility and comparing different data science platforms. Next, you’ll explore how Pachyderm fits into the picture and its significance, followed by learning how to install Pachyderm locally on your computer or a cloud platform of your choice. You’ll then discover the architectural components and Pachyderm's main pipeline principles and concepts. The book demonstrates how to use Pachyderm components to create your first data pipeline and advances to cover common operations involving data, such as uploading data to and from Pachyderm to create more complex pipelines. Based on what you've learned, you'll develop an end-to-end ML workflow, before trying out the hyperparameter tuning technique and the different supported Pachyderm language clients. Finally, you’ll learn how to use a SaaS version of Pachyderm with Pachyderm Notebooks.By the end of this book, you will learn all aspects of running your data pipelines in Pachyderm and manage them on a day-to-day basis.

Scala for Machine Learning. Leverage Scala and Machine Learning to construct and study systems that can learn from data

Patrick R. Nicolas

Scala Machine Learning Projects. Build real-world machine learning and deep learning projects with Scala

Md. Rezaul Karim

Machine learning has had a huge impact on academia and industry by turning data into actionable information. Scala has seen a steady rise in adoption over the past few years, especially in the fields of data science and analytics. This book is for data scientists, data engineers, and deep learning enthusiasts who have a background in complex numerical computing and want to know more hands-on machine learning application development.If you're well versed in machine learning concepts and want to expand your knowledge by delving into the practical implementation of these concepts using the power of Scala, then this book is what you need! Through 11 end-to-end projects, you will be acquainted with popular machine learning libraries such as Spark ML, H2O, DeepLearning4j, and MXNet.At the end, you will be able to use numerical computing and functional programming to carry out complex numerical tasks to develop, build, and deploy research or commercial projects in a production-ready environment.

Simplifying Android Development with Coroutines and Flows. Learn how to use Kotlin coroutines and the flow API to handle data streams asynchronously in your Android app

Jomar Tigcal, Aileen Apolo-de Jesus

Coroutines and flows are the new recommended way for developers to carry out asynchronous programming in Android using simple, modern, and testable code. This book will teach you how coroutines and flows work and how to use them in building Android applications, along with helping you to develop modern Android applications with asynchronous programming using real data.The book begins by showing you how to create and handle Kotlin coroutines on Android. You’ll explore asynchronous programming in Kotlin, and understand how to test Kotlin coroutines. Next, you'll learn about Kotlin flows on Android, and have a closer look at using Kotlin flows by getting to grips with handling flow cancellations and exceptions and testing the flows.By the end of this book, you'll have the skills you need to build high-quality and maintainable Android applications using coroutines and flows.

Spark. Rozproszone uczenie maszynowe na dużą skalę. Jak korzystać z MLlib, TensorFlow i PyTorch

Adi Polak

Jeśli chcesz dostosować swoją pracę do większych zbiorów danych i bardziej złożonych kodów, potrzebna Ci jest znajomość technik rozproszonego uczenia maszynowego. W tym celu warto poznać frameworki Apache Spark, PyTorch i TensorFlow, a także bibliotekę MLlib. Biegłość w posługiwaniu się tymi narzędziami przyda Ci się w całym cyklu życia oprogramowania ― nie tylko ułatwi współpracę, ale również tworzenie powtarzalnego kodu. Dzięki tej książce nauczysz się holistycznego podejścia, które zdecydowanie usprawni współpracę między zespołami. Najpierw zapoznasz się z podstawowymi informacjami o przepływach pracy związanych z uczeniem maszynowym przy użyciu Apache Spark i pakietu PySpark. Nauczysz się też zarządzać cyklem życia eksperymentów dla potrzeb uczenia maszynowego za pomocą biblioteki MLflow. Z kolejnych rozdziałów dowiesz się, jak od strony technicznej wygląda korzystanie z platformy uczenia maszynowego. W książce znajdziesz również opis wzorców wdrażania, wnioskowania i monitorowania modeli w środowisku produkcyjnym. Najciekawsze zagadnienia: cykl życia uczenia maszynowego i MLflow inżynieria cech i przetwarzanie wstępne za pomocą Sparka szkolenie modelu i budowa potoku budowa systemu danych z wykorzystaniem uczenia głębokiego praca TensorFlow w trybie rozproszonym skalowanie systemu i tworzenie jego wewnętrznej architektury Właśnie takiej książki społeczność Sparka wyczekuje od dekady! Andy Petrella, autor książki Fundamentals of Data Observability

Splunk 7 Essentials. Demystify machine data by leveraging datasets, building reports, and sharing powerful insights - Third Edition

J-P Contreras, Steven Koelpin, Erickson Delgado, Betsy...

Splunk is a search, reporting, and analytics software platform for machine data, which has an ever-growing market adoption rate. More organizations than ever are adopting Splunk to make informed decisions in areas such as IT operations, information security, and the Internet of Things.The first two chapters of the book will get you started with a simple Splunkinstallation and set up of a sample machine data generator, called Eventgen.After this, you will learn to create various reports, dashboards, and alerts. You willalso explore Splunk's Pivot functionality to model data for business users. Youwill then have the opportunity to test-drive Splunk's powerful HTTP Event Collector. After covering the core Splunk functionality, you'll be provided with some real-world best practices for using Splunk, and information on how to build upon what you've learned in this book.Throughout the book, there will be additional comments and best practicerecommendations from a member of the SplunkTrust Community, calledTips from the Fez.

Statistics for Data Science. Leverage the power of statistics for Data Analysis, Classification, Regression, Machine Learning, and Neural Networks

James D. Miller

Data science is an ever-evolving field, which is growing in popularity at an exponential rate. Data science includes techniques and theories extracted from the fields of statistics; computer science, and, most importantly, machine learning, databases, data visualization, and so on.This book takes you through an entire journey of statistics, from knowing very little to becoming comfortable in using various statistical methods for data science tasks. It starts off with simple statistics and then move on to statistical methods that are used in data science algorithms. The R programs for statistical computation are clearly explained along with logic. You will come across various mathematical concepts, such as variance, standard deviation, probability, matrix calculations, and more. You will learn only what is required to implement statistics in data science tasks such as data cleaning, mining, and analysis. You will learn the statistical techniques required to perform tasks such as linear regression, regularization, model assessment, boosting, SVMs, and working with neural networks.By the end of the book, you will be comfortable with performing various statistical computations for data science programmatically.

Supervised Machine Learning with Python. Develop rich Python coding practices while exploring supervised machine learning

Taylor Smith

Supervised machine learning is used in a wide range of sectors, such as finance, online advertising, and analytics, to train systems to make pricing predictions, campaign adjustments, customer recommendations, and much more by learning from the data that is used to train it and making decisions on its own. This makes it crucial to know how a machine 'learns' under the hood.This book will guide you through the implementation and nuances of many popular supervised machine learning algorithms, and help you understand how they work. You’ll embark on this journey with a quick overview of supervised learning and see how it differs from unsupervised learning. You’ll then explore parametric models, such as linear and logistic regression, non-parametric methods, such as decision trees, and a variety of clustering techniques that facilitate decision-making and predictions. As you advance, you'll work hands-on with recommender systems, which are widely used by online companies to increase user interaction and enrich shopping potential. Finally, you’ll wrap up with a brief foray into neural networks and transfer learning.By the end of this book, you’ll be equipped with hands-on techniques and will have gained the practical know-how you need to quickly and effectively apply algorithms to solve new problems.

Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego

Aileen Nielsen

Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych. Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej rzeczywiste przypadki użycia tych metod i zilustrowano je obszernymi fragmentami znakomicie zaprojektowanego kodu w językach R i Python. Znalazły się tutaj praktyczne wskazówki ułatwiające rozwiązywanie najczęstszych problemów występujących w inżynierii danych czasowych i ich analizie. Ujęto tu zarówno konwencjonalne metody statystyczne, jak i nowoczesne techniki uczenia maszynowego. To bardzo przydatny przewodnik, dzięki któremu analitycy danych, inżynierowie oprogramowania i naukowcy będą mogli płynnie przejść od podstaw pracy z szeregami czasowymi do rozwiązywania konkretnych zagadnień na profesjonalnym poziomie. Dzięki tej książce nauczysz się: pozyskiwać, przechowywać i przetwarzać szeregi czasowe eksplorować dane czasowe i symulować je wykonywać pomiary błędów pracować z szeregami czasowymi za pomocą uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego oceniać dokładność i wydajność modeli Skutecznie analizuj szeregi czasowe i wydobywaj bezcenną wiedzę!

Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego

Hadelin de Ponteves

Grono entuzjastów sztucznej inteligencji stale rośnie. Jest już bowiem jasne, że stanowi ona dostępną metodę zmiany świata na lepsze. Pełnymi garściami ze zdobyczy AI czerpią naukowcy, analitycy danych, przedsiębiorcy i menedżerowie, a nawet politycy i ekonomiści. Jej możliwości wydają się dziś nieograniczone - aby je wykorzystać, wystarczy zdobyć gruntowną wiedzę i dobrze zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji. Na pierwszy rzut oka nie są to trudne zadania. Choćby ze względu na dostęp do wielu artykułów, kursów czy książek o technologiach sztucznej inteligencji. Jednak w tym nadmiarze materiałów bardzo trudno dokonać właściwego dla siebie wyboru. To kompletny, zwięzły przewodnik po świecie sztucznej inteligencji. Znalazły się tu przejrzyście wyłożone podstawy i bardziej zaawansowane zagadnienia. Wyjaśniono, jak najlepiej zabrać się do tworzenia systemów AI wykorzystujących uczenie ze wzmacnianiem oraz głębokie uczenie. Krok po kroku pokazano, jak zrealizować pięć praktycznych projektów. To książka skierowana zarówno do studentów, jak i naukowców, menedżerów czy przedsiębiorców - dowiedzą się z niej, jak zbudować inteligentne oprogramowanie przy użyciu najlepszych i najprostszych narzędzi do programowania AI. Co ważne, aby w pełni z niej skorzystać, nie trzeba posiadać umiejętności programowania. Dzięki tej książce: opanujesz kluczowe umiejętności związane z uczeniem maszynowym zrozumiesz Q-learning oraz głęboki Q-learning poznasz takie narzędzia jak TensorFlow, Keras czy PyTorch będziesz samodzielnie tworzyć takie projekty jak wirtualny samochód wykorzystasz AI do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych nauczysz się budować inteligentne roboty Oto Twoja świetlana przyszłość w świecie AI!

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji

Laurence Moroney

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują coraz więcej zastosowań w niemal wszystkich istotnych branżach. W technologiach sieci neuronowych tkwi olbrzymi potencjał. Za rozwojem uczenia maszynowego muszą nadążać architekci i programiści: aplikacja, w której wykorzystano technologie sztucznej inteligencji, musi pasować do określonego zastosowania. Poszczególne systemy różnią się od siebie, tak samo jak różne są rozwiązywane przez nie problemy. Sztuczna inteligencja ujawni swoje ogromne możliwości tylko, jeśli inżynierowie dostosują swoje aplikacje do rozwiązywania konkretnych problemów. Ta książka jest praktycznym podręcznikiem opartym na sprawdzonej metodyce: nauce poprzez pisanie kodu w Pythonie. Aby w pełni z niego skorzystać, nie musisz znać wyższej matematyki. Dzięki praktycznym lekcjom szybko zaczniesz programowo tworzyć konkretne rozwiązania. Dowiesz się, jak można zaimplementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego, korzystając ze znakomitej biblioteki TensorFlow. Nauczysz się też, w jaki sposób wdrażać modele uczenia maszynowego i tworzyć przydatne aplikacje, które będą działały w różnych środowiskach i na różnych platformach: przykładowo napiszesz aplikację w języku Kotlin w środowisku Android Studio czy też w języku Swift w środowisku Xcode. W książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego zastosowanie biblioteki TensorFlow do budowy praktycznych modeli tworzenie modeli sieci neuronowych implementacja widzenia komputerowego i rozpoznawania obrazów przetwarzanie języka naturalnego implementacja modeli dla urządzeń z systemami Android i iOS udostępnianie modeli w internecie i chmurze dzięki systemowi TensorFlow Serving Uczenie maszynowe: nie przestawaj zdobywać wiedzy!

Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1

Stuart Russell, Peter Norvig

Sztuczna inteligencja budzi zachwyt i kontrowersje. W porównaniu z innymi gałęziami nauki jest stosunkowo młoda: liczy około siedemdziesięciu lat, mimo że czerpie ze znacznie starszych idei. Jednak błyskawiczny rozwój sztucznej inteligencji i przeobrażanie osiągnięć nauki w działające technologie sprawiają, że wyrobienie poglądu na całokształt tej dziedziny jest trudnym zadaniem. Warto więc spojrzeć na historię rozwoju sztucznej inteligencji z perspektywy jej współczesnych osiągnięć i dzięki temu lepiej zrozumieć, czym ta nauka jest w swojej istocie i dokąd podąża. Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technologii. Zawiera ogrom rzetelnej wiedzy przekazanej w niezbyt sformalizowany sposób. Opisy, formuły matematyczne i algorytmy, pokazane w formie czytelnego pseudokodu, cechują się przejrzystością i precyzją. Zaprezentowano tu wszystkie ważne idee i koncepcje sztucznej inteligencji, zgodnie z najnowszymi trendami i osiągnięciami. W tomie pierwszym między innymi: koncepcje sztucznej inteligencji różne podejścia do rozwiązywania problemów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji reprezentacja wiedzy i modelowanie, a także wyszukiwanie i planowanie wnioskowanie w warunkach niepewności podejmowanie złożonych decyzji, również w środowisku wieloagentowym Sztuczna inteligencja: to się staje na naszych oczach!

Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2

Stuart Russell, Peter Norvig

Praktycznie codziennie korzystamy z osiągnięć sztucznej inteligencji. Mimo to jej potencjał wciąż jest zagadką: nie wiemy, gdzie leżą granice jej rozwoju i jakie jeszcze technologie przyniesie nam ta relatywnie młoda dziedzina nauki. Równocześnie niektóre zastosowania sztucznej inteligencji budzą niepokój i zmuszają do zadawania trudnych pytań. Jakakolwiek próba odpowiedzi jednak wymaga wiedzy o tym, czym w istocie jest sztuczna inteligencja i jakie są jej ograniczenia. To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i koncepcje nauki o sztucznej inteligencji. Najnowsze technologiczne osiągnięcia zostały pokazane na tle rozwijającej się wiedzy, również z innych dziedzin inżynierii. Sporo miejsca poświęcono zagadnieniom, które budzą wątpliwości. Mowa tu o wyrafinowanych technikach uczenia maszynowego, modelach językowych czy widzeniu komputerowym, a także o sprawach, które już dziś wymagają najwyższej troski: o etycznych aspektach sztucznej inteligencji, bezpieczeństwie związanych z nią technologii i jej perspektywach. W drugim tomie: różne modele i koncepcje uczenia maszynowego przetwarzanie języka naturalnego i modele językowe widzenie komputerowe, w tym generowanie obrazów roboty: percepcja, działanie, uczenie perspektywy sztucznej inteligencji Sztuczna inteligencja: dokąd zmierzasz, technologio?

Sztuczna inteligencja od podstaw

Feliks Kurp

Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizuje w najbliższych dekadach nasze życie. Wśród największych autorytetów świata nauki panuje przekonanie, że stoimy w obliczu przełomu porównywalnego z wynalezieniem i zastosowaniami elektryczności. Sztuczna inteligencja od podstaw to pozycja, która począwszy od opisu klasycznych metod SI, takich jak algorytm genetyczny, algorytm mrówkowy, systemy ekspertowe czy sztuczne życie, zapoznaje Czytelnika z najbardziej zaawansowanymi modelami opartymi na sztucznych sieciach neuronowych. Autor skrupulatnie objaśnia złożone zagadnienia dotyczące zarówno podstaw teoretycznych, jak i budowy i zastosowań takich systemów, nie unika przy tym odwołania do historii ich rozwoju. Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków jak informatyka, mechatronika, a także automatyka i robotyka. Dzięki książce: poznasz historię rozwoju sztucznej inteligencji zdobędziesz wiedzę na temat aktualnych metod AI, takich jak uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie maszynowe (DL) czy przetwarzanie języka naturalnego (NLP) na podstawie udostępnionych kodów źródłowych kilku autorskich aplikacji nabędziesz umiejętności w zakresie tworzenia i optymalizacji systemów sztucznej inteligencji