Uczenie maszynowe
Patrick R. Nicolas
Are you curious about AI? All you need is a good understanding of the Scala programming language, a basic knowledge of statistics, a keen interest in Big Data processing, and this book!
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.
Jomar Tigcal
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
J-P Contreras, Erickson Delgado, Betsy Page Sigman
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.
James C. Mott, Rajprasath Subramanian, Shaikh Salamatullah,...
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.
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!