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.
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
Rishal Hurbans
Sztuczna inteligencja ma umożliwiać wykorzystywanie danych i algorytmów do podejmowania lepszych decyzji, rozwiązywania trudnych problemów i automatyzowania złożonych zadań. Ma też zwiększać produktywność człowieka. Obecnie sztuczna inteligencja z rozmachem wkracza do kolejnych dziedzin. Budzi zachwyt, ale też kontrowersje i obawy. Nowe narzędzia, choćby były tworzone z najlepszymi intencjami, zawsze mogą zostać wykorzystane w niewłaściwy czy szkodliwy sposób. Oznacza to, że każdy, kto rozwija nowe technologie, powinien to robić odpowiedzialnie. Aby to było możliwe, trzeba dobrze zrozumieć podstawy działania sztucznej inteligencji - algorytmy. To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi zadaniami programistycznymi jak wykrywanie oszustw bankowych czy sterowanie pojazdem autonomicznym. Pierwsze rozdziały dotyczą podstawowych koncepcji i algorytmów i stają się punktem wyjścia do bardziej złożonych tematów: wydajnych algorytmów przeszukiwania oraz poszukiwania rozwiązań w środowisku konkurencyjnym. Przedstawiono tu zagadnienia uczenia maszynowego, w tym proces przygotowania danych, modelowania i testowania. Omówiono też zasady uczenia przez wzmacnianie za pomocą algorytmu Q-learning. W książce: kategorie i znaczenie algorytmów sztucznej inteligencji. inteligentne przeszukiwanie w procesie podejmowania decyzji algorytmy genetyczne i inteligencja rozproszona uczenie maszynowe i sieci neuronowe uczenie przez wzmacnianie Zrozum algorytmy, a pojmiesz istotę sztucznej inteligencji!
Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji
Giuseppe Bonaccorso
Imponujący rozwój standardowych algorytmów przy ciągłej obniżce cen sprzętu i udostępnianiu coraz to szybszych komponentów przyczynił się do zrewolucjonizowania wielu gałęzi przemysłu. Obecnie uczenie maszynowe pozwala automatyzować procesy, które do niedawna musiały być zarządzane przez człowieka. Zadania, które jeszcze dekadę temu stanowiły nieprzekraczalną przeszkodę, dziś są wykonywane przez zwykły komputer osobisty. W efekcie dzięki technologii oraz dostępnym wysokopoziomowym otwartym platformom każdy, kto zainteresuje się uczeniem maszynowym, może projektować i wdrażać niezwykle potężne modele. Celem tej książki jest przybliżenie profesjonalistom tajników złożonych algorytmów uczenia maszynowego i zasad ich stosowania w praktyce. Poza praktycznymi informacjami dotyczącymi działania algorytmów i ich wdrożeń znalazły się tu również niezbędne podstawy teoretyczne. Opisano klasyczne modele uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i półnadzorowanego. Wskazano, w jakich sytuacjach okazują się one najbardziej przydatne. Zaprezentowano techniki wydobywania danych za pomocą modeli bayesowskich, algorytmu MCMC, a także dzięki stosowaniu ukrytych modeli Markowa. Omówiono zestaw przydatnych do uczenia maszynowego narzędzi, takich jak biblioteki: scikit-learn, Keras i TensorFlow. Najciekawsze zagadnienia: najważniejsze koncepcje teoretyczne uczenia maszynowego modelowanie probabilistyczne i uczenie hebbowskie zaawansowane koncepcje modeli neuronowych modele generatywne, takie jak splotowe sieci GAN i sieci Wassersteina głębokie sieci przekonań zaawansowane algorytmy: TD(tylda), aktor-krytyk, SARSA i Q-uczenie Uczenie maszynowe - już dziś zaimplementuj rozwiązania przyszłości!
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier
Musisz spojrzeć prawdzie w oczy: epoka danych to nie tylko imponujące możliwości, ale również obietnice bez pokrycia. Firmy wdrażają rozwiązania, które mają je wyręczać w podejmowaniu decyzji. Menedżerowie zatrudniają analityków, którzy nimi nie są. Specjaliści w dziedzinie data science są zatrudniani w organizacjach, które nie są na nich gotowe. Dyrektorzy wysłuchują technicznego żargonu i udają, że go rozumieją. Efekt? Pieniądze idą w błoto. Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć krytycznie o danych i otrzymanych wynikach, będziesz też inteligentnie o tym mówić. Jednym zdaniem: zrozumiesz dane i związane z nimi wyzwania na głębszym, profesjonalnym poziomie. To książka dla każdego, kto chce przestawić firmę na tory data science. Eric Weber, kierownik ds. eksperymentów i badań metrycznych, Yelp Naucz się: myśleć statystycznie i rozumieć rolę zmienności w podejmowaniu decyzji zadawać właściwe pytania na temat statystyk i wyników analiz sensownie korzystać z rozwiązań uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji unikać typowych błędów podczas pracy z danymi i ich interpretowania Data science? Odsiejesz piasek od złota!
Analityka rozszerzona. Automatyzacja i sztuczna inteligencja w podejmowaniu decyzji
Willi Weber, Tobias Zwingmann
Niepowodzenia biznesowe można różnie tłumaczyć, jeśli jednak od szukania wymówek wolisz zapewnić sukces swojej firmie, przemyśl sposób, w jaki korzystasz z analizy danych. Poprzez rozszerzenie możliwości i poprawę jakości analiz otworzysz sobie drzwi do podejmowania najbardziej racjonalnych decyzji - decyzji opartych na wnioskach. W tej książce znajdziesz przejrzystą, praktyczną i kompletną ścieżkę, która doprowadzi Twoją firmę do analitycznej doskonałości! Dzięki lekturze zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego wykorzystywania informacji w realizacji celów biznesowych. Jeśli dostrzegasz ograniczenia tradycyjnych metod interpretacji danych, docenisz opisaną tu dynamiczną i realistyczną strategię zwiększania możliwości analitycznych. Dowiesz się, jak wprowadzić inteligentną automatyzację i nowoczesną sztuczną inteligencję, co umożliwi podejmowanie lepszych decyzji w Twoim zespole. Najważniejsze zagadnienia: rozszerzona analityka, jej zalety i potencjalne ograniczenia najlepsze praktyki w dziedzinie implementacji rozszerzonej analityki w firmie role analityczne, przepływy pracy, potrzebne narzędzia i umiejętności korzystanie z danych, a także budowanie zaufania i dostępności analiza przypadków posłużenia się rozszerzoną analityką jako czynnikiem wspierającym Oto drogowskaz dla organizacji, która chce bazować na danych w erze sztucznej inteligencji! Donald Farmer, właściciel firmy TreeHive Strategy
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
As part of the best-selling *Pocket Primer* series, this book introduces readers to basic machine learning concepts and integrates them into Angular applications. It offers a fast-paced introduction to essential machine learning features and an overview of popular classifiers. Covering Angular functionality, basic machine learning concepts, and key classification algorithms, the book includes numerous code samples and figures. Topics such as TensorFlow and Keras are also explored.The book begins with a quick introduction to Angular, followed by UI controls, user input, and forms and services. As you progress, you will delve into machine learning, working with classifiers, and integrating TensorFlow.js with Angular. These foundational topics ensure a comprehensive grasp of both Angular and machine learning principles, equipping you with practical skills for developing sophisticated applications.Understanding these concepts is crucial for enhancing Angular projects with machine learning capabilities. This book transitions you from a novice to a proficient developer, equipped with the knowledge and tools needed to create advanced applications. Companion files with source code and color figures enhance the learning experience, making this book an invaluable resource for integrating machine learning with Angular.
Jayani Withanawasam
If you are a Java developer or data scientist, haven't worked with Apache Mahout before, and want to get up to speed on implementing machine learning on big data, then this is the perfect guide for you.
Siamak Amirghodsi, Mohammed Guller, Shuen Mei, Meenakshi...
Machine learning aims to extract knowledge from data, relying on fundamental concepts in computer science, statistics, probability, and optimization. Learning about algorithms enables a wide range of applications, from everyday tasks such as product recommendations and spam filtering to cutting edge applications such as self-driving cars and personalized medicine. You will gain hands-on experience of applying these principles using Apache Spark, a resilient cluster computing system well suited for large-scale machine learning tasks.This book begins with a quick overview of setting up the necessary IDEs to facilitate the execution of code examples that will be covered in various chapters. It also highlights some key issues developers face while working with machine learning algorithms on the Spark platform. We progress by uncovering the various Spark APIs and the implementation of ML algorithms with developing classification systems, recommendation engines, text analytics, clustering, and learning systems. Toward the final chapters, we’ll focus on building high-end applications and explain various unsupervised methodologies and challenges to tackle when implementing with big data ML systems.
Ahmed Sherif, Amrith Ravindra, Michal Malohlava, Adnan...
Organizations these days need to integrate popular big data tools such as Apache Spark with highly efficient deep learning libraries if they’re looking to gain faster and more powerful insights from their data. With this book, you’ll discover over 80 recipes to help you train fast, enterprise-grade, deep learning models on Apache Spark.Each recipe addresses a specific problem, and offers a proven, best-practice solution to difficulties encountered while implementing various deep learning algorithms in a distributed environment. The book follows a systematic approach, featuring a balance of theory and tips with best practice solutions to assist you with training different types of neural networks such as convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs). You’ll also have access to code written in TensorFlow and Keras that you can run on Spark to solve a variety of deep learning problems in computer vision and natural language processing (NLP), or tweak to tackle other problems encountered in deep learning.By the end of this book, you'll have the skills you need to train and deploy state-of-the-art deep learning models on Apache Spark.