Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe (ang. machine learning) zajmuje się teorią i praktycznym zastosowaniem algorytmów analizujących dane — stanowi najciekawszą dziedzinę informatyki. Żyjemy w czasach przetwarzania olbrzymiej ilości informacji; za pomocą samouczących się algorytmów będących częścią uczenia maszynowego informacje te są przekształcane w rzeczywistą wiedzę. Dzięki licznym i potężnym bibliotekom o jawnym kodzie źródłowym, które powstały w ostatnich latach, prawdopodobnie teraz jest najlepszy czas, aby zainteresować się uczeniem maszynowym i nauczyć się wykorzystywać potężne algorytmy do wykrywania wzorców w przetwarzanych danych oraz prognozować przyszłe zdarzenia. Przykładami zastosowania Machine Learning są np. mechanizmy wyszukiwarek internetowych, GPS, autokorekta w edytorze tekstu czy boty w komunikatorach. Jedną z dziedzin uczenia maszynowego jest deep learning, podczas którego komputer uczy się procesów naturalnych dla ludzkiego mózgu (tworzy sieci neuronowe). Technologia ta jest wykorzystywana np. przy identyfikacji głosu i obrazów.
Blaine Bateman, Ashish Ranjan Jha, Benjamin Johnston,...
Would you like to understand how and why machine learning techniques and data analytics are spearheading enterprises globally? From analyzing bioinformatics to predicting climate change, machine learning plays an increasingly pivotal role in our society.Although the real-world applications may seem complex, this book simplifies supervised learning for beginners with a step-by-step interactive approach. Working with real-time datasets, you’ll learn how supervised learning, when used with Python, can produce efficient predictive models.Starting with the fundamentals of supervised learning, you’ll quickly move to understand how to automate manual tasks and the process of assessing date using Jupyter and Python libraries like pandas. Next, you’ll use data exploration and visualization techniques to develop powerful supervised learning models, before understanding how to distinguish variables and represent their relationships using scatter plots, heatmaps, and box plots. After using regression and classification models on real-time datasets to predict future outcomes, you’ll grasp advanced ensemble techniques such as boosting and random forests. Finally, you’ll learn the importance of model evaluation in supervised learning and study metrics to evaluate regression and classification tasks.By the end of this book, you’ll have the skills you need to work on your real-life supervised learning Python projects.
Matthew Moocarme, Abhranshu Bagchi, Anthony So ,...
Getting to grips with tensors, deep learning, and neural networks can be intimidating and confusing for anyone, no matter their experience level. The breadth of information out there, often written at a very high level and aimed at advanced practitioners, can make getting started even more challenging.If this sounds familiar to you, The TensorFlow Workshop is here to help. Combining clear explanations, realistic examples, and plenty of hands-on practice, it’ll quickly get you up and running.You’ll start off with the basics – learning how to load data into TensorFlow, perform tensor operations, and utilize common optimizers and activation functions. As you progress, you’ll experiment with different TensorFlow development tools, including TensorBoard, TensorFlow Hub, and Google Colab, before moving on to solve regression and classification problems with sequential models.Building on this solid foundation, you’ll learn how to tune models and work with different types of neural network, getting hands-on with real-world deep learning applications such as text encoding, temperature forecasting, image augmentation, and audio processing.By the end of this deep learning book, you’ll have the skills, knowledge, and confidence to tackle your own ambitious deep learning projects with TensorFlow.
Aaron Jones , Christopher Kruger , Benjamin...
Do you find it difficult to understand how popular companies like WhatsApp and Amazon find valuable insights from large amounts of unorganized data? The Unsupervised Learning Workshop will give you the confidence to deal with cluttered and unlabeled datasets, using unsupervised algorithms in an easy and interactive manner.The book starts by introducing the most popular clustering algorithms of unsupervised learning. You'll find out how hierarchical clustering differs from k-means, along with understanding how to apply DBSCAN to highly complex and noisy data. Moving ahead, you'll use autoencoders for efficient data encoding.As you progress, you’ll use t-SNE models to extract high-dimensional information into a lower dimension for better visualization, in addition to working with topic modeling for implementing natural language processing (NLP). In later chapters, you’ll find key relationships between customers and businesses using Market Basket Analysis, before going on to use Hotspot Analysis for estimating the population density of an area.By the end of this book, you’ll be equipped with the skills you need to apply unsupervised algorithms on cluttered datasets to find useful patterns and insights.
Michaël Hoarau
Being a business analyst and data scientist, you have to use many algorithms and approaches to prepare, process, and build ML-based applications by leveraging time series data, but you face common problems, such as not knowing which algorithm to choose or how to combine and interpret them. Amazon Web Services (AWS) provides numerous services to help you build applications fueled by artificial intelligence (AI) capabilities. This book helps you get to grips with three AWS AI/ML-managed services to enable you to deliver your desired business outcomes.The book begins with Amazon Forecast, where you’ll discover how to use time series forecasting, leveraging sophisticated statistical and machine learning algorithms to deliver business outcomes accurately. You’ll then learn to use Amazon Lookout for Equipment to build multivariate time series anomaly detection models geared toward industrial equipment and understand how it provides valuable insights to reinforce teams focused on predictive maintenance and predictive quality use cases. In the last chapters, you’ll explore Amazon Lookout for Metrics, and automatically detect and diagnose outliers in your business and operational data.By the end of this AWS book, you’ll have understood how to use the three AWS AI services effectively to perform time series analysis.
Time Series with PyTorch. Modern Deep Learning Toolkit for Real-World Forecasting Challenges
Graeme Davidson, Lei Ma
Neural networks are powerful tools for time-series forecasting, but applying them effectively requires both practical experience and a clear understanding of architectures, training strategies, and evaluation methods. This book brings these ideas together in a structured and practical way.Starting with PyTorch fundamentals, you will build neural networks from scratch and progress through recurrent networks, attention mechanisms, and transformers before exploring forecasting architectures such as N-BEATS, N-HiTS, and the Temporal Fusion Transformer. Along the way, you will learn robust hyperparameter tuning, conformal prediction for uncertainty estimation, and reliable evaluation practices.Unlike most forecasting books, this text also explores topics often overlooked or treated separately, including transfer learning across collections of series, synthetic data generation with diffusion models, and self-supervised representation learning. Beyond forecasting, later chapters cover classification, clustering, anomaly detection, and embeddings for large-scale time-series modeling.Throughout, the focus is pragmatic: theory is reinforced through experimentation and implementation so you can apply these methods confidently to real-world time-series problems.
Gian Marco Iodice
This book explores TinyML, a fast-growing field at the unique intersection of machine learning and embedded systems to make AI ubiquitous with extremely low-powered devices such as microcontrollers.The TinyML Cookbook starts with a practical introduction to this multidisciplinary field to get you up to speed with some of the fundamentals for deploying intelligent applications on Arduino Nano 33 BLE Sense and Raspberry Pi Pico. As you progress, you’ll tackle various problems that you may encounter while prototyping microcontrollers, such as controlling the LED state with GPIO and a push-button, supplying power to microcontrollers with batteries, and more. Next, you’ll cover recipes relating to temperature, humidity, and the three “V” sensors (Voice, Vision, and Vibration) to gain the necessary skills to implement end-to-end smart applications in different scenarios. Later, you’ll learn best practices for building tiny models for memory-constrained microcontrollers. Finally, you’ll explore two of the most recent technologies, microTVM and microNPU that will help you step up your TinyML game.By the end of this book, you’ll be well-versed with best practices and machine learning frameworks to develop ML apps easily on microcontrollers and have a clear understanding of the key aspects to consider during the development phase.
Gian Marco Iodice
Discover the incredible world of tiny Machine Learning (tinyML) and create smart projects using real-world data sensors with the Arduino Nano 33 BLE Sense, Raspberry Pi Pico, and SparkFun RedBoard Artemis Nano.TinyML Cookbook, Second Edition, will show you how to build unique end-to-end ML applications using temperature, humidity, vision, audio, and accelerometer sensors in different scenarios. These projects will equip you with the knowledge and skills to bring intelligence to microcontrollers. You'll train custom models from weather prediction to real-time speech recognition using TensorFlow and Edge Impulse.Expert tips will help you squeeze ML models into tight memory budgets and accelerate performance using CMSIS-DSP.This improved edition includes new recipes featuring an LSTM neural network to recognize music genres and the Faster-Objects-More-Objects (FOMO) algorithm for detecting objects in a scene. Furthermore, you’ll work on scikit-learn model deployment on microcontrollers, implement on-device training, and deploy a model using microTVM, including on a microNPU. This beginner-friendly and comprehensive book will help you stay up to date with the latest developments in the tinyML community and give you the knowledge to build unique projects with microcontrollers!
TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
Pete Warden, Daniel Situnayake
Może się wydawać, że profesjonalne systemy uczenia maszynowego wymagają sporych zasobów mocy obliczeniowej i energii. Okazuje się, że niekoniecznie: można tworzyć zaawansowane, oparte na sieciach neuronowych aplikacje, które doskonale poradzą sobie bez potężnych procesorów. Owszem, praca na mikrokontrolerach podobnych do Arduino lub systemach wbudowanych wymaga pewnego przygotowania i odpowiedniego podejścia, jest to jednak fascynujący sposób na wykorzystanie niewielkich urządzeń o niskim zapotrzebowaniu na energię do tworzenia zdumiewających projektów. Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do skomplikowanego świata, w którym za pomocą techniki TinyML wdraża się głębokie uczenie maszynowe w systemach wbudowanych. Nie musisz mieć żadnego doświadczenia z zakresu uczenia maszynowego czy pracy z mikrokontrolerami. W książce wyjaśniono, jak można trenować modele na tyle małe, by mogły działać w każdym środowisku - również Arduino. Dokładnie opisano sposoby użycia techniki TinyML w tworzeniu systemów wbudowanych opartych na zastosowaniu ucze nia maszynowego. Zaprezentowano też kilka ciekawych projektów, na przykład dotyczący budowy urządzenia rozpoznającego mowę, magicznej różdżki reagującej na gesty, a także rozszerzenia możliwości kamery o wykrywanie ludzi. W książce między innymi: praca z Arduino i innymi mikrokontrolerami o niskim poborze mocy podstawy uczenia maszynowego, budowy i treningu modeli TensorFlow Lite i zestaw narzędzi Google dla TinyML bezpieczeństwo i ochrona prywatności w aplikacji optymalizacja modelu tworzenie modeli do interpretacji różnego rodzaju danych Ograniczone zasoby? Poznaj TinyML!
Denis Rothman
Transformers are...well...transforming the world of AI. There are many platforms and models out there, but which ones best suit your needs?Transformers for Natural Language Processing, 2nd Edition, guides you through the world of transformers, highlighting the strengths of different models and platforms, while teaching you the problem-solving skills you need to tackle model weaknesses.You'll use Hugging Face to pretrain a RoBERTa model from scratch, from building the dataset to defining the data collator to training the model.If you're looking to fine-tune a pretrained model, including GPT-3, then Transformers for Natural Language Processing, 2nd Edition, shows you how with step-by-step guides.The book investigates machine translations, speech-to-text, text-to-speech, question-answering, and many more NLP tasks. It provides techniques to solve hard language problems and may even help with fake news anxiety (read chapter 13 for more details).You'll see how cutting-edge platforms, such as OpenAI, have taken transformers beyond language into computer vision tasks and code creation using DALL-E 2, ChatGPT, and GPT-4.By the end of this book, you'll know how transformers work and how to implement them and resolve issues like an AI detective.
Jeroen Mulder, Henry Mulder
Healthcare today faces a multitude of challenges, which can be summed up as the barriers architects and consultants face in transforming the healthcare system into a more sustainable one. This book helps you to guide that transformation step by step.You’ll begin by understanding the need for this transformation, exploring related challenges, the possibilities of technology, and how human factors can be involved in digital transformation. The book will enable you to overcome inhibitions and plan various transformation steps using the Transformation into Sustainable Healthcare (TiSH) model and DevOps4Care. Next, you’ll use the observe, orient, decide, and act (OODA) loop as an iterative approach to address all stakeholders and adapt swiftly when situations change. Further, you’ll be able to build shared platforms that enable interaction between various stakeholders, including the technology-enabled care service teams. The final chapters will help you execute the transformation to sustainable healthcare using the knowledge you’ve gained while getting familiar with common pitfalls and learning how to avoid or mitigate them.By the end of this DevOps book, you will have an overview of the challenges, opportunities, and directions of solutions and be on your way toward starting the transformation into sustainable healthcare.
Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany
Jon Krohn, Grant Beyleveld, Aglaé Bassens
Uczenie maszynowe jest przyszłością naszej cywilizacji. Już dziś wywiera ogromny wpływ na nasze życie. Odmieniło kształt wielu sektorów: usług konsumenckich, inżynierii, bankowości, medycyny czy produkcji. Trudno też przewidzieć zmiany, jakie potęga sieci neuronowych przyniesie nam w nadchodzących latach. Osoby zajmujące się zawodowo uczeniem głębokim i sieciami neuronowymi mogą liczyć na ekscytujące możliwości, jednak zaawansowana matematyka i teoria stanowiące podstawę uczenia maszynowego mogą zniechęcać do prób poważnego zajęcia się tą dziedziną. Ta książka jest nowatorskim podręcznikiem, w którym w zrozumiały, intuicyjny sposób opisano techniki sztucznej inteligencji. Została wzbogacona kolorowymi ilustracjami i zrozumiałym kodem, dzięki czemu pozwala o wiele łatwiej zagłębić się w złożoność modeli głębokiego uczenia. Trudniejsze zagadnienia matematyczne zostały ograniczone do niezbędnego minimum, przedstawiono je jednak w sposób maksymalnie przystępny. Po lekturze zrozumiesz, czym jest głębokie uczenie, dlaczego stało się tak popularne i jak się ma do innych dziedzin uczenia maszynowego. W pragmatyczny sposób opisano takie aspekty zastosowań głębokiego uczenia jak widzenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, generowanie obrazów, a nawet gra w różne gry. Prezentowane treści uzupełnia praktyczny kod i szereg wskazówek dotyczących korzystania z bibliotek Keras i TensorFlow. W książce między innymi: teoretyczne podstawy sztucznej inteligencji, w tym sieci neuronowe i ich trening oraz optymalizacja sieci konwolucyjne, rekurencyjne, GAN, głębokie uczenie przez wzmacnianie potencjał systemów głębokiego uczenia narzędzia do tworzenia, stosowania i usprawniania modeli głębokiego uczenia tworzenie interaktywnych aplikacji opartych na głębokim uczeniu Uczenie głębokie: przekonaj się na własne oczy!
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
Seth Weidman
Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwencji inżynierowie oprogramowania, specjaliści do spraw przetwarzania danych czy osoby w praktyce zajmujące się uczeniem maszynowym muszą zdobyć solidną wiedzę o tych zagadnieniach. Przede wszystkim trzeba dogłębnie zrozumieć podstawy uczenia głębokiego. Dopiero po uzyskaniu biegłości w posługiwaniu się poszczególnymi koncepcjami i modelami możliwe jest wykorzystanie w pełni potencjału tej dynamicznie rozwijającej się technologii. Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego. Takie podejście wynika z faktu, że dogłębne zrozumienie sieci neuronowych wymaga nie jednego, ale kilku modeli umysłowych, z których każdy objaśnia inny aspekt działania tych sieci. Zaprezentowano tu również techniki implementacji poszczególnych elementów w języku Python, co pozwala utworzyć działające sieci neuronowe. Dzięki tej książce stanie się jasne, w jaki sposób należy tworzyć, uczyć i stosować wielowarstwowe, konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w różnych praktycznych zastosowaniach. W książce między innymi: matematyczne podstawy uczenia głębokiego tworzenie modeli do rozwiązywania praktycznych problemów standardowe i niestandardowe techniki treningu sieci neuronowych rozpoznawanie obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych rekurencyjne sieci neuronowe, ich działanie i implementacja praca z wykorzystaniem biblioteki PyTorch Uczenie głębokie: zrozum, zanim zaimplementujesz!
Uczenie maszynowe dla programistów
Drew Conway, John Myles White
Wyciągnij najlepsze wnioski z dostępnych danych! Maszyna myśląca jak człowiek to marzenie ludzkości. Dzięki dzisiejszej wiedzy i dostępnym narzędziom wciąż przybliżamy się do jego spełnienia. Zastanawiasz się, jak nauczyć maszynę myślenia? Jak sprawić, żeby podejmowała trafne decyzje oraz przewidywała najbliższą przyszłość na podstawie przygotowanych modeli? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta wspaniała książka. Dzięki niej poznasz język R, nauczysz się eksplorować dostępne dane, określać wartość mediany i odchylenia standardowego oraz wizualizować powiązania między kolumnami. Gdy opanujesz już solidne podstawy teoretyczne, możesz śmiało przejść do kolejnych rozdziałów i zapoznać się z klasyfikacją binarną, tworzeniem rankingów oraz modelowaniem przyszłości przy użyciu regresji. Ponadto zrozumiesz, jak tworzyć systemy rekomendacyjne, analizować sieci społeczne oraz łamać szyfry. Książka ta jest doskonałą lekturą dla pasjonatów analizy danych i wyciągania z nich wniosków. Każdy rozdział książki jest poświęcony konkretnemu zagadnieniu uczenia maszynowego: klasyfikacji, predykcji, regresji, optymalizacji i wreszcie rekomendacji. Czytelnik nauczy się konstruować proste algorytmy uczenia maszynowego (i przepuszczać przez nie próbki danych) za pomocą języka programowania R. Uczenie maszynowe dla programistów jest więc znakomitą lekturą dla programistów parających się czy to projektami komercyjnymi, czy to rządowymi, czy wreszcie akademickimi. Skonstruuj prosty klasyfikator bayesowski odróżniający wiadomości treściwe od niechcianych na podstawie ich zawartości. Używaj regresji liniowej do przewidywania liczby odwiedzin najpopularniejszych stron WWW. Naucz się optymalizacji, próbując złamać prosty szyfr literowy. Statystycznie skonfrontuj poglądy polityków, używając rejestru głosowań. Zbuduj system rekomendacji wartościowych twitterowców. Naucz się czytać i analizować dane! Książka ta stanowi świetny przegląd przypadków i tuzina różnych technik uczenia maszynowego. Jest ukierunkowana na proces dochodzenia do rozwiązania, a nie gotowe recepty ani abstrakcyjne teorie; dzięki temu jej materiał jest dostępny dla wszystkich programistów, ale też przysłowiowych „umysłów ścisłych” — Max Shron, OkCupid
Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
Leszek Albrzykowski
Na styku matematyki i informatyki Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa główne, gorące tematy we współczesnej informatyce. Oba nieco tajemnicze, futurystyczne i przede wszystkim wymagające posiadania dość sporej wiedzy i umiejętności matematycznych. Stąd podręczniki akademickie poświęcone sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu zwykle są grube, ciężkie i naszpikowane detalami. Niesprzyjające szybkiej nauce i w rzeczywistości wcale nie takie… podręczne. Inaczej jest z tą niewielkich rozmiarów książką. Jej autor przedstawia tematy związane z AI i ML z naciskiem na matematykę, tłumaczy jednak wszystko krok po kroku ― tak by czytelnikom było łatwiej je zrozumieć. Zagadnienia matematyczne są tu objaśniane o tyle, o ile jest to konieczne dla opanowania konkretnych treści z zakresu uczenia maszynowego. Znajdziesz tu omówienie takich kluczowych zagadnień jak: Wnioskowanie bayesowskie Modele liniowe Zmienne informatywne i entropia informacji Ocena wpływu cech na model Detekcja anomalii Ocena modelu
Uczenie maszynowe na Raspberry Pi
Donald Norris
Rozwijaj i replikuj interesujące eksperymenty uczenia maszynowego (ML) przy użyciu kamery Pi Camera i płytki Raspberry Pi. Niniejsza książka zapewnia solidny przegląd technik uczenia maszynowego i niezliczonych zagadnień leżących u jego podstaw, zachęcając do ich dalszego poznawania. Nietechniczne omówienia równoważą złożone objaśnienia techniczne, sprawiając, że najnowszy i najbardziej złożony temat w świecie hobbystów informatyki staje się zrozumiały i przystępny. Uczenie maszynowe, odwołujące się zwykle także do uczenia głębokiego (DL) jest obecnie zintegrowane z mnóstwem komercyjnych produktów, a także szeroko stosowane w przemyśle, medycynie i wojskowości. Trudno znaleźć jakąkolwiek nowoczesną działalność człowieka, która nie została "dotknięta" przez aplikacje sztucznej inteligencji (AI). Bazując na koncepcjach wprowadzonych w książce Beginning Artificial Intelligence with the Raspberry Pi, niniejsza książka prowadzi poza proste rozumienie koncepcji AI do rzeczywistych doświadczeń z wykorzystaniem uczenia maszynowego i praktycznych zastosowań koncepcji uczenia głębokiego w eksperymentach związanych z rozpoznawaniem obrazów przy użyciu płytki Pi. Koncepcje związane z uczeniem maszynowym na Raspberry Pi można przenieść na inne platformy, wchodząc jeszcze dalej w świat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby realizować coraz lepsze projekty hobbystyczne lub komercyjne.
Uczenie maszynowe w aplikacjach. Projektowanie, budowa i wdrażanie
Emmanuel Ameisen
Uczenie maszynowe jest coraz popularniejsze. Stosuje się je w systemach wsparcia, systemach rekomendacyjnych, tłumaczeniach tekstów i wielu innych aplikacjach. Jednak podczas tworzenia tego rodzaju produktów inżynierowie napotykają bardzo poważne problemy. Jeśli ich nie rozwiążą, nawet obiecujący projekt może upaść. Trudność polega na tym, że zastosowanie uczenia maszynowego w konkretnej, użytkowej aplikacji jest złożonym zadaniem. Konieczne są wybór właściwej implementacji danej funkcjonalności, analiza błędów modelu, rozwiązanie problemów z czystością danych, a także weryfikacja wyników gwarantująca odpowiednią jakość produktu. To książka przeznaczona dla programistów i menedżerów, którzy wśród rodzących się idei uczenia maszynowego wciąż poszukują rozwiązań dla swojego biznesu. Autor omawia krok po kroku proces tworzenia i wdrażania aplikacji opartej na uczeniu maszynowym, a praktyczne koncepcje przedstawia za pomocą przykładowych kodów, rysunków i wywiadów z liderami w tej dziedzinie. Podpowiada, jak planować aplikację i oceniać jej jakość. Wyjaśnia także, jak budować skuteczny model, i demonstruje metody jego systematycznego usprawniania, aż do momentu osiągnięcia celu. W końcowej części opisuje strategie wdrażania i monitorowania modelu. W odróżnieniu od innych pozycji poświęconych uczeniu maszynowym ten przewodnik skupia się przede wszystkim na definiowaniu problemów, diagnozowaniu modeli i ich wdrażaniu. Dzięki tej książce: łatwiej określisz, do czego produkt ma służyć trafnie zdefiniujesz problem uczenia maszynowego szybko zbudujesz kompletny proces i pozyskasz początkowy zbiór danych zbudujesz, wytrenujesz i zoptymalizujesz model wdrożysz model w środowisku produkcyjnym przyjmiesz najlepszą metodę monitorowania pracy modelu Dobry pomysł - to zaledwie początek. Najważniejsze dzieje się później!
Uczenie maszynowe w C#. Szybkie, sprytne i solidne aplikacje
Matt R. Cole
Uczenie maszynowe weszło już do kanonu technologii informatycznych. Praktyczne umiejętności w tej dziedzinie powinien posiadać każdy programista i analityk. Standardowo do rozwiązań związanych z machine learning stosuje się Pythona i opracowane dla niego biblioteki, niemniej równie skutecznie można do tego celu używać innych języków programowania. Trzeba jedynie dobrze zaznajomić się z wdrożeniami algorytmów uczenia maszynowego. Niezwykle ciekawym rozwiązaniem jest pisanie takich implementacji w C#. Przemawiają za tym nie tylko zalety samego języka, ale i to, że większość aplikacji dla profesjonalistów jest pisana w C# przy użyciu takich narzędzi jak Visual Studio, SQL Server, Unity czy Microsoft Azure. Ta książka jest przeznaczona dla doświadczonych programistów C#, którzy chcą nauczyć się technik machine learning, deep learning i sztucznej inteligencji. Opisano tu dostępne narzędzia do uczenia maszynowego, dzięki którym można łatwo budować inteligentne aplikacje .NET wykorzystujące takie rozwiązania jak wykrywanie obrazów lub ruchu, wnioskowanie bayesowskie, głębokie uczenie i głęboka wiara. Omówiono zasady implementacji algorytmów uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego oraz ich zastosowanie w budowie modeli predykcji. Przedstawiono różne techniki, od prostej regresji liniowej, przez drzewa decyzyjne i SVM, po zaawansowane rozwiązania, takie jak sztuczne sieci neuronowe, autoenkodery lub uczenie ze wzmocnieniem. Najciekawsze zagadnienia przedstawione w książce: podstawy uczenia maszynowego wykorzystywanie logiki rozmytej mapy samoorganizujące się framework Kelp.Net i jego integracja z systemem ReflectInsight realia obliczeń kwantowych Uczenie maszynowe - najlepiej z wydajnym C#!
Brett Lantz
Uczenie maszynowe polega na przekształcaniu danych w informacje ułatwiające podejmowanie decyzji. W erze big data umożliwia pracę z ogromnymi strumieniami napływających informacji ― pozwala na ich zrozumienie i efektywne zastosowanie. Ulubionym narzędziem analityków danych jest bezpłatne wieloplatformowe środowisko programowania statystycznego o nazwie R, oferujące potężne, intuicyjne i łatwe do opanowania narzędzia. To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prognozowaniu i wizualizowaniu odkryć. W tym wydaniu dodano kilka nowych rozdziałów dotyczących data science i niektórych trudniejszych zagadnień, takich jak zaawansowane przygotowywanie danych, budowanie lepiej uczących się modeli i praca z big data. Znalazło się tu także omówienie etycznych aspektów uczenia maszynowego i wprowadzenie do uczenia głębokiego. Treść została zaktualizowana do wersji 4.0.0 języka R. Dzięki tej książce nauczysz się: kompleksowo realizować proces uczenia maszynowego przeprowadzać predykcję za pomocą drzew decyzyjnych, reguł i maszyn wektorów nośnych szacować wartości finansowe przy użyciu regresji modelować złożone procesy z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych oceniać modele i poprawiać ich trafność łączyć R z bazami danych SQL i nowymi technologiami big data Naucz się przekształcać surowe dane w wiedzę!
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
Matt Harrison
Uczenie maszynowe i nauka o danych są dziś ogromnie popularne. Dziedziny te szybko się rozwijają, a poszczególne techniki uczenia maszynowego znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań. Wiedza, którą można uzyskać dzięki odpowiedniemu przygotowaniu danych i ich eksploracji, często jest bezcenna. Umiejętność ich analizy oraz wiedza o możliwych sposobach rozwiązywania problemów napotykanych podczas uczenia maszynowego są więc dużymi atutami i mogą być wykorzystywane w wielu gałęziach nauki, techniki i biznesu. Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych. Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych. W książce między innymi: klasyfikacja, oczyszczanie i uzupełnianie braków danych eksploracyjna analiza danych i dobór modelu danych przykłady analiz regresji redukcja wymiarowości potoki w bibliotece scikit-learn Uczenie maszynowe: nowy wymiar analizy danych!
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury
Chris Albon
Uczenie maszynowe jest dziś wykorzystywane w różnych dziedzinach życia: w biznesie, w polityce, w organizacjach non profit i oczywiście w nauce. Samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania danych w wiedzę. Powstało sporo książek wyjaśniających sposób działania tych algorytmów i prezentujących nieraz spektakularne przykłady ich wykorzystania. Do dyspozycji pozostają też narzędzia przeznaczone do tego rodzaju zastosowań, takie jak biblioteki Pythona, w tym pandas i scikit-learn. Problemem pozostaje implementacja rozwiązań codziennych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Z tej książki najwięcej skorzystają profesjonaliści, którzy znają podstawowe koncepcje związane z uczeniem maszynowym. Osoby te potraktują ją jako przewodnik ułatwiający rozwiązywanie konkretnych problemów napotykanych podczas codziennej pracy z uczeniem maszynowym. Dzięki zawartym tu recepturom takie zadania jak wczytywanie danych, obsługa danych tekstowych i liczbowych, wybór modelu czy redukcja wymiarowości staną się o wiele łatwiejsze do wykonania. Każda receptura zawiera kod, który można wstawić do swojego programu, połączyć lub zaadaptować według potrzeb. Przedstawiono także analizy wyjaśniające poszczególne rozwiązania i ich kontekst. Z tą książką płynnie przejdziesz od rozważań teoretycznych do opracowywania działających aplikacji i praktycznego korzystania z zalet uczenia maszynowego. Receptury w tej książce dotyczą: wektorów, macierzy i tablic obsługi danych liczbowych i tekstowych, obrazów, a także związanych z datą i godziną redukcji wymiarowości za pomocą wyodrębniania i wyboru cech oceny i wyboru modelu oraz regresji liniowej i logistycznej maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej, klasteryzacji i sieci neuronowych zapisywania i wczytywania wytrenowanych modeli Uczenie maszynowe w Pythonie - użyj sprawdzonych receptur kodu!
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
Kyle Gallatin, Chris Albon
W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się. Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych. W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego. Poznaj receptury dotyczące: pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków Długo szukałam książki, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja! Vicki Boykis, inżynier uczenia maszynowego w Duo
Uczenie maszynowe z językiem JavaScript. Rozwiązywanie złożonych problemów
Burak Kanber
Uczenie maszynowe jeszcze kilka lat temu stanowiło niemal wiedzę tajemną. Nieliczni eksperci w tej dziedzinie publikowali materiały w naukowym, matematycznym języku, który wymagał biegłości w algebrze liniowej czy rachunku wektorowym. Korzystano najczęściej z Pythona i jego bibliotek. Obecnie, wraz ze wzrostem popularności uczenia maszynowego, zwiększają się możliwości jego praktycznej implementacji. Rzeczywista biegłość w tej dziedzinie wymaga jednak dogłębnego zrozumienia mechaniki działania algorytmów stosowanych w uczeniu maszynowym. Implementacja tych algorytmów w JavaScripcie jest znakomitym wyborem: język ten stał się dojrzałym, potężnym i wszechstronnym narzędziem do rozwiązywania złożonych problemów. Chcesz nauczyć się implementacji algorytmów uczenia maszynowego bez zbytniego zagłębiania się w niuanse matematyczne? Jeśli dodatkowo znasz język JavaScript, ta książka jest dla Ciebie idealnym wyborem. Wyjaśniono w niej, w jaki sposób tworzyć własne implementacje, podano też przykłady przydatnych bibliotek. Sporo miejsca poświęcono sieciom neuronowym, ich architekturze i przykładom zastosowania. Przedstawiono takie zagadnienia jak wykrywanie twarzy, filtrowanie spamu, tworzenie systemów rekomendacji, rozpoznawanie znaków oraz przetwarzanie języka naturalnego. Znalazły się tu również wskazówki dotyczące dobierania odpowiednich bibliotek JavaScriptu, takich jak NaturalNode, brain, harthur oraz klasyfikatory, co umożliwia projektowanie bardziej inteligentnych aplikacji. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: potencjał JavaScriptu w uczeniu maszynowym algorytmy grupowania, klasyfikacji, reguły kojarzenia algorytmy regresji, przewidywanie wzorców i predykcja sieci neuronowe i głębokie sieci neuronowe uczenie maszynowe w aplikacjach czasu rzeczywistego Uczenie maszynowe - coś dla wyjadaczy JavaScriptu!
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
Aurélien Géron
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych W ciągu ostatnich lat uczenie maszynowe stało się sercem wielu nowoczesnych produktów, takich jak zaawansowane techniki wyszukiwania w przeglądarkach, rozpoznawanie mowy w smartfonach czy proponowanie treści w zależności od indywidualnych preferencji użytkownika. Być może niedługo taki system inteligentny zastąpi Cię za kierownicą samochodu. Uczenie głębokie wprowadziło nową jakość do uczenia maszynowego. Daje niesamowite możliwości, jednak wymaga olbrzymiej mocy obliczeniowej i potężnych ilości danych. Programiści implementujący takie rozwiązania są poszukiwanymi specjalistami i mogą liczyć na ekscytujące oferty! Ta książka jest praktycznym podręcznikiem tworzenia systemów inteligentnych. Przedstawiono tu najważniejsze zagadnienia teoretyczne dotyczące uczenia maszynowego i sieci neuronowych. W zrozumiały sposób zaprezentowano koncepcje i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych. Opisano Scikit-Learn i TensorFlow - środowiska produkcyjne języka Python - i pokazano krok po kroku, w jaki sposób wykorzystuje się je do implementacji sieci neuronowych. Liczne praktyczne przykłady i ćwiczenia pozwolą na pogłębienie i utrwalenie zdobytej wiedzy. Jeśli tylko potrafisz posługiwać się Pythonem, dzięki tej przystępnie napisanej książce szybko zaczniesz implementować systemy inteligentne. W tej książce między innymi: podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, uczenia głębokiego i sieci neuronowych przygotowywanie zbiorów danych i zarządzanie nimi algorytmy uczenia maszynowego rodzaje architektury sieci neuronowych uczenie głębokich sieci neuronowych olbrzymie zbiory danych i uczenie poprzez wzmacnianie Już dziś zacznij tworzyć systemy inteligentne!
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
Aurélien Géron
W 2006 roku świat nauki zafascynował się głębokimi sieciami neuronowymi. Wbrew wcześniejszym przekonaniom okazało się, że ich uczenie jest możliwe. Technika ta została nazwana uczeniem głębokim. Wymagała zapewnienia olbrzymiej mocy obliczeniowej i potężnych ilości danych, jednak potencjał wytrenowanych sieci głębokich był niesamowity. Kolejne lata przyniosły bujny rozwój tej technologii w wielu obszarach, co pozwoliło na tworzenie przeróżnych zaawansowanych produktów. Prace nad nowymi zastosowaniami sieci głębokich trwają. Wszystko wskazuje na to, że już wkrótce zdominują one większość dziedzin naszego życia. To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady i ćwiczenia. Wykorzystano gotowe rozwiązania i przedstawiono zasady pracy ze specjalistycznymi narzędziami, w tym z TensorFlow 2, najnowszą odsłoną modułu. W efekcie niepostrzeżenie przyswoisz niezbędny zasób pojęć i narzędzi służących do tworzenia systemów inteligentnych. Poznasz różnorodne techniki i zaczniesz samodzielnie ich używać. Po lekturze będziesz biegle posługiwać się najnowszymi technologiami sztucznej inteligencji! W tej książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego i rozpoczęcie pracy z TensorFlow techniki wykrywania obiektów, segmentacji semantycznej i mechanizmy uwagi interfejs Keras, narzędzia TF Transform i TF Serving wdrażanie modeli TensorFlow techniki uczenia nienadzorowanego, wykrywanie anomalii oraz biblioteka TF Agents TensorFlow 2: źródło magii zaawansowanych technologii!