Uczenie maszynowe
V Kishore Ayyadevara
This book will take you from the basics of neural networks to advanced implementations of architectures using a recipe-based approach.We will learn about how neural networks work and the impact of various hyper parameters on a network's accuracy along with leveraging neural networks for structured and unstructured data.Later, we will learn how to classify and detect objects in images. We will also learn to use transfer learning for multiple applications, including a self-driving car using Convolutional Neural Networks.We will generate images while leveraging GANs and also by performing image encoding. Additionally, we will perform text analysis using word vector based techniques. Later, we will use Recurrent Neural Networks and LSTM to implement chatbot and Machine Translation systems.Finally, you will learn about transcribing images, audio, and generating captions and also use Deep Q-learning to build an agent that plays Space Invaders game.By the end of this book, you will have developed the skills to choose and customize multiple neural network architectures for various deep learning problems you might encounter.
Neural Networks with R. Build smart systems by implementing popular deep learning models in R
Balaji Venkateswaran, Giuseppe Ciaburro
Neural networks are one of the most fascinating machine learning models for solving complex computational problems efficiently. Neural networks are used to solve wide range of problems in different areas of AI and machine learning.This book explains the niche aspects of neural networking and provides you with foundation to get started with advanced topics. The book begins with neural network design using the neural net package, then you’ll build a solid foundation knowledge of how a neural network learns from data, and the principles behind it. This book covers various types of neural network including recurrent neural networks and convoluted neural networks. You will not only learn how to train neural networks, but will also explore generalization of these networks. Later we will delve into combining different neural network models and work with the real-world use cases.By the end of this book, you will learn to implement neural network models in your applications with the help of practical examples in the book.
Mercury Learning and Information, Derek Raine
Newtonian mechanics is fundamental in physics education due to its intellectual significance, diverse applications, and its role in teaching modeling and problem-solving. This text covers both introductory and advanced topics, making it suitable for extended study. Emphasizing problem-solving, it guides readers through the process of constructing models and finding solutions, thus enhancing their analytical skills.Starting with mechanical models and forces, the course progresses through kinematics, energy, and motion, providing a solid foundation. Further chapters delve into momentum, orbital motion, and oscillations, offering insights into dynamic systems. Advanced topics like rigid bodies, stability of motion, and Lagrangian and Hamiltonian mechanics ensure a comprehensive understanding.The journey through this course equips learners with the skills to approach complex problems, construct effective models, and develop robust solutions, making it invaluable for students aiming to excel in physics and related fields.
James Serra
Architektury data fabric i data lakehouse, a także siatka danych pojawiły się niedawno jako alternatywy hurtowni danych. Te nowe architektury mają swoje mocne strony, ale podczas projektowania rzeczywistych rozwiązań musisz pamiętać o odróżnianiu faktów od przesadnych pochwał i niejasności. Nie zawsze jest to proste i oczywiste zadanie. Niezwykłość tej książki polega na przekształcaniu złożonych zagadnień technicznych w jasne i zrozumiałe objaśnienia. Annie Xu, starszy inżynier danych, Google Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi profesjonaliści zajmujący się danymi dobrze zrozumieją wady i zalety poszczególnych rozwiązań. Omówiono tu typowe zagadnienia dotyczące architektur danych, w tym ich rozwój i możliwości. Żadna architektura nie jest na tyle uniwersalna, by być odpowiednia w każdej sytuacji, dlatego w książce znajdziesz rzetelne porównanie cech poszczególnych architektur. Dowiesz się, jakie kompromisy towarzyszą każdej z nich, niezależnie od popularności. W ten sposób o wiele łatwiej przyjdzie Ci wybór rozwiązania, które najlepiej odpowiada Twoim potrzebom. Najciekawsze zagadnienia: praktyczne działanie architektur danych, ich mocne i słabe strony wybór najlepszej architektury pod kątem konkretnego zastosowania różnice między hurtowniami i "jeziorami" danych wspólne koncepcje architektur danych i ich historyczny rozwój sesje projektowania architektury, organizacja zespołów i najważniejsze uwarunkowania Połóż tę książkę na biurku. Będziesz często po nią sięgać! Sawyer Nyquist, autor, właściciel The Data Shop
Odsłaniamy SQL Server 2019: Klastry Big Data i uczenie maszynowe
Bob Ward
Nabierz prędkości dzięki przełomowym zmianom w SQL Server 2019. Nie jest to już jedynie silnik bazodanowy, ale nowatorskie narzędzie wyposażone we wsparcie dla uczenia maszynowego, analiz Big Data, możliwość działania w systemie Linux, kontenery, Kubernetes, Javę czy wirtualizację danych w Azure. Ta książka nie zajmuje się tradycyjną administracją bazami danych w środowisku SQL Server. Koncentruje się na tym wszystkim, co nowe w jednej z najskuteczniej modernizowanych platform danych w branży. To książka dla profesjonalistów danych, którzy znają już podstawy SQL Server i chcą się rozwijać, rozbudowując umiejętności w najgorętszych obszarach nowych technologii. Zagłębimy się w szczegóły kluczowych nowych możliwości SQL Server 2019 przy użyciu podejścia „nauka przez przykład”. Zajmiemy się zagadnieniami Intelligent Performance, zabezpieczeń, dostępności i funkcjonalności oczekiwanych przez współczesnych programistów. Omówimy usprawnienia w SQL Server 2019 dla systemu Linux oraz wykorzystanie kontenerów i klastrów Kubernetes. Pokażemy, jak zwirtualizować dostęp do danych przy użyciu Polybase dla Oracle, MongoDB, Hadoop i Azure, co pozwala zredukować potrzebę stosowania kosztownych aplikacji ETL. Nauczymy się również, jak budować wszechstronne rozwiązania Big Data Clusters, sztandarowej funkcjonalności wydania 2019, zapewniającej dostęp do środowisk Spark, SQL Server HDFS i dowiemy się, jak wbudować inteligencję w nasze własne dane i wdrażać kompletne aplikacje uczenia maszynowego. Dowiedz się, jak: • Implementować Big Data Clusters przy użyciu SQL Server, Spark i HDFS • Tworzyć węzły danych z połączeniami do Oracle, Azure, Hadoop i innych źródeł • Łączyć SQL i Spark w celu zbudowania platformy uczenia maszynowego dla aplikacji AI • Zwiększyć wydajność bez zmieniania aplikacji przy użyciu Intelligent Performance • Podnieść zabezpieczenia SQL Server dzięki mechanizmom Secure Enclaves i Data Classification • Zmaksymalizować czas działania bazy danych poprzez indeksowanie online i Accelerated Database Recovery • Budować nowoczesne aplikacje przy użyciu narzędzi Graph, ML Services i T-SQL Extensibility dla języka Java • Zwiększyć możliwości wdrażania SQL Server w systemie Linux • Uruchamiać SQL Server w kontenerach i Kubernetes • Korzystać z najnowszych narzędzi i metod migracji bazy danych do SQL Server 2019 • Zastosować wiedzę na temat SQL Server 2019 w środowisku Azure
Robert Laganiere
Making your applications see has never been easier with OpenCV. With it, you can teach your robot how to follow your cat, write a program to correctly identify the members of One Direction, or even help you find the right colors for your redecoration.OpenCV 3 Computer Vision Application Programming Cookbook Third Edition provides a complete introduction to the OpenCV library and explains how to build your first computer vision program. You will be presented with a variety of computer vision algorithms and exposed to important concepts in image and video analysis that will enable you to build your own computer vision applications.This book helps you to get started with the library, and shows you how to install and deploy the OpenCV library to write effective computer vision applications following good programming practices. You will learn how to read and write images and manipulate their pixels. Different techniques for image enhancement and shape analysis will be presented. You will learn how to detect specific image features such as lines, circles or corners. You will be introduced to the concepts of mathematical morphology and image filtering. The most recent methods for image matching and object recognition are described, and you’ll discover how to process video from files or cameras, as well as how to detect and track moving objects. Techniques to achieve camera calibration and perform multiple-view analysis will also be explained. Finally, you’ll also get acquainted with recent approaches in machine learning and object classification.
Gabriel Garrido Calvo, Prateek Joshi
Computer vision is found everywhere in modern technology. OpenCV for Python enables us to run computer vision algorithms in real time. With the advent of powerful machines, we have more processing power to work with. Using this technology, we can seamlessly integrate our computer vision applications into the cloud. Focusing on OpenCV 3.x and Python 3.6, this book will walk you through all the building blocks needed to build amazing computer vision applications with ease.We start off by manipulating images using simple filtering and geometric transformations. We then discuss affine and projective transformations and see how we can use them to apply cool advanced manipulations to your photos like resizing them while keeping the content intact or smoothly removing undesired elements. We will then cover techniques of object tracking, body part recognition, and object recognition using advanced techniques of machine learning such as artificial neural network. 3D reconstruction and augmented reality techniques are also included. The book covers popular OpenCV libraries with the help of examples.This book is a practical tutorial that covers various examples at different levels, teaching you about the different functions of OpenCV and their actual implementation. By the end of this book, you will have acquired the skills to use OpenCV and Python to develop real-world computer vision applications.
Optimization Using Linear Programming. A Practical Guide to Mastering Linear Programming Techniques
Mercury Learning and Information, A. J. Metei,...
This book is designed for engineers, mathematicians, computer scientists, financial analysts, and anyone interested in using numerical linear algebra, matrix theory, and game theory to solve applied problems efficiently. It emphasizes solving linear programming problems with software like MS-Excel, Mathematica, MATLAB, WinQSB, and LINDO, while providing the necessary definitions and theorems for mastering theoretical aspects.The journey begins with basics of linear algebra using MS-Excel, followed by an introduction to linear programming problems and the graphical method. It then delves into the simplex method, duality, and sensitivity analysis. The course covers transportation, transshipment, assignment problems, and concludes with game theory. Each chapter builds on the previous one, ensuring a comprehensive understanding of the topics.Understanding these concepts is crucial for solving complex applied problems. This book transitions readers from basic to advanced techniques in numerical linear algebra and linear programming, combining theoretical knowledge with practical applications. It is an essential resource for mastering these topics and maximizing efficiency in problem-solving.