Python
W kategorii Python zostały zebrane podręczniki poruszające tematykę programowania z zastosowaniem praktycznie niezależnego sprzętowo, dostępnego na licencji Open Source języka. Książki przedstawią Wam wszechstronności i elastyczności Pythona a także różne typy tworzenia kodu poprzez programowanie strukturalne, obiektowe czy funkcjonalne.
Nauczycie się tworzyć aplikacje sieciowe o dowolnym przeznaczeniu, komunikujące się z systemami operacyjnymi, lub korzystające z baz danych. Techniki analizy składni, przetwarzanie tekstu czy rozłożenie obciążenia programu na wiele wątków i procesów przestanie być problematyczne.
Machine Learning Hero. Master Data Science with Python Essentials
Cuantum Technologies LLC
This book takes you on a journey through the world of machine learning, beginning with foundational concepts such as supervised and unsupervised learning, and progressing to advanced topics like feature engineering, hyperparameter tuning, and dimensionality reduction. Each chapter blends theory with practical exercises to ensure a deep understanding of the material.The book emphasizes Python, introducing essential libraries like NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn, along with deep learning frameworks like TensorFlow and PyTorch. You’ll learn to preprocess data, visualize insights, and build models capable of tackling complex datasets. Hands-on coding examples and exercises reinforce concepts and help bridge the gap between knowledge and application.In the final chapters, you'll work on real-world projects like predictive analytics, clustering, and regression. These projects are designed to provide a practical context for the techniques learned and equip you with actionable skills for data science and AI roles. By the end, you'll be prepared to apply machine learning principles to solve real-world challenges with confidence.
Machine learning i natural language processing w programowaniu. Podręcznik z ćwiczeniami w Pythonie
Piotr Wróblewski
Wejdź na nowy poziom programowania z ML i NLP Sztuczna inteligencja stale się rozwija. Właściwie codziennie słyszymy o jej rosnących możliwościach, nowych osiągnięciach i przyszłości, jaką nam przyniesie. Jednak w tej książce skupiamy się nie na przyszłości, a na teraźniejszości i praktycznym obliczu AI - na usługach, które świadczy już dziś. Większość najciekawszych zastosowań sztucznej inteligencji bazuje na ML (uczenie maszynowe, ang. machine learning), NLP (przetwarzanie języka naturalnego, ang. natural language processing) i architekturze RAG (ang. retrieval augmented generation) zwiększającej możliwości tzw. dużych modeli językowych (LLM, ang. large language model). Stanowią one podwaliny budowy systemów AI, bez których te systemy często wcale nie mogłyby powstać. Do niedawna ML i NLP pozostawały domeną badaczy i specjalistów - znajdowały się poza zasięgiem praktyków programowania. Aktualnie jest inaczej, szybkie komputery, pojemne pamięci RAM i zaawansowane procesory pozwalają stosować te technologie w codziennej pracy programisty. Szczególnie programisty języka Python, do którego są one niemal "naturalnie" przypisane. Mało tego, od kodujących w Pythonie coraz częściej wręcz wymaga się umiejętności znajomości obszaru AI. Tym bardziej warto sięgnąć po ten podręcznik z ćwiczeniami, dzięki któremu między innymi: Dowiesz się, jak używać Pythona do rozwiązywania problemów AI Poznasz tajniki analizy tekstów, analizy sentymentu Zrozumiesz, jak skutecznie używać algorytmów klasyfikacji, regresji i grupowania do rozwiązywania problemów biznesowych Pokonwersujesz z ChatGPT - i to bez wchodzenia na stronę internetową tego serwisu
Miroslaw Staron
Although creating a machine learning pipeline or developing a working prototype of a software system from that pipeline is easy and straightforward nowadays, the journey toward a professional software system is still extensive. This book will help you get to grips with various best practices and recipes that will help software engineers transform prototype pipelines into complete software products.The book begins by introducing the main concepts of professional software systems that leverage machine learning at their core. As you progress, you’ll explore the differences between traditional, non-ML software, and machine learning software. The initial best practices will guide you in determining the type of software you need for your product. Subsequently, you will delve into algorithms, covering their selection, development, and testing before exploring the intricacies of the infrastructure for machine learning systems by defining best practices for identifying the right data source and ensuring its quality.Towards the end, you’ll address the most challenging aspect of large-scale machine learning systems – ethics. By exploring and defining best practices for assessing ethical risks and strategies for mitigation, you will conclude the book where it all began – large-scale machine learning software.
Faisal Masood, Ross Brigoli
MLOps is an emerging field that aims to bring repeatability, automation, and standardization of the software engineering domain to data science and machine learning engineering. By implementing MLOps with Kubernetes, data scientists, IT professionals, and data engineers can collaborate and build machine learning solutions that deliver business value for their organization.You'll begin by understanding the different components of a machine learning project. Then, you'll design and build a practical end-to-end machine learning project using open source software. As you progress, you'll understand the basics of MLOps and the value it can bring to machine learning projects. You will also gain experience in building, configuring, and using an open source, containerized machine learning platform. In later chapters, you will prepare data, build and deploy machine learning models, and automate workflow tasks using the same platform. Finally, the exercises in this book will help you get hands-on experience in Kubernetes and open source tools, such as JupyterHub, MLflow, and Airflow.By the end of this book, you'll have learned how to effectively build, train, and deploy a machine learning model using the machine learning platform you built.
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
Andreas Müller, Sarah Guido
Uczenie maszynowe kojarzy się z dużymi firmami i rozbudowanymi zespołami. Prawda jest taka, że obecnie można samodzielnie budować zaawansowane rozwiązania uczenia maszynowego i korzystać do woli z olbrzymich zasobów dostępnych danych. Trzeba tylko mieć pomysł i... trochę podstawowej wiedzy. Tymczasem większość opracowań na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymaga biegłości w zaawansowanej matematyce. Utrudnia to naukę tego zagadnienia, mimo że uczenie maszynowe jest coraz powszechniej stosowane w projektach badawczych i komercyjnych. Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badaczy i analityków danych oraz inżynierów pracujących nad aplikacjami komercyjnymi. Zagadnienia matematyczne ograniczono tu do niezbędnego minimum, zamiast tego skoncentrowano się na praktycznych aspektach algorytmów uczenia maszynowego. Dokładnie opisano, jak konkretnie można skorzystać z szerokiej gamy modeli zaimplementowanych w dostępnych bibliotekach. W książce między innymi: podstawowe informacje o uczeniu maszynowym najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego przetwarzanie danych w uczeniu maszynowym ocena modelu i dostrajanie parametrów łańcuchy modeli i hermetyzacja przepływu pracy przetwarzanie danych tekstowych Python i uczenie maszynowe: programowanie do zadań specjalnych!
Alexia Audevart, Konrad Banachewicz, Luca Massaron
The independent recipes in Machine Learning Using TensorFlow Cookbook will teach you how to perform complex data computations and gain valuable insights into your data. Dive into recipes on training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, artificial neural networks, and deep learning - each using Google’s machine learning library, TensorFlow.This cookbook covers the fundamentals of the TensorFlow library, including variables, matrices, and various data sources. You’ll discover real-world implementations of Keras and TensorFlow and learn how to use estimators to train linear models and boosted trees, both for classification and regression.Explore the practical applications of a variety of deep learning architectures, such as recurrent neural networks and Transformers, and see how they can be used to solve computer vision and natural language processing (NLP) problems.With the help of this book, you will be proficient in using TensorFlow, understand deep learning from the basics, and be able to implement machine learning algorithms in real-world scenarios.
Joshua Arvin Lat
Amazon SageMaker is a fully managed machine learning (ML) service that helps data scientists and ML practitioners manage ML experiments. In this book, you'll use the different capabilities and features of Amazon SageMaker to solve relevant data science and ML problems.This step-by-step guide features 80 proven recipes designed to give you the hands-on machine learning experience needed to contribute to real-world experiments and projects. You'll cover the algorithms and techniques that are commonly used when training and deploying NLP, time series forecasting, and computer vision models to solve ML problems. You'll explore various solutions for working with deep learning libraries and frameworks such as TensorFlow, PyTorch, and Hugging Face Transformers in Amazon SageMaker. You'll also learn how to use SageMaker Clarify, SageMaker Model Monitor, SageMaker Debugger, and SageMaker Experiments to debug, manage, and monitor multiple ML experiments and deployments. Moreover, you'll have a better understanding of how SageMaker Feature Store, Autopilot, and Pipelines can meet the specific needs of data science teams.By the end of this book, you'll be able to combine the different solutions you've learned as building blocks to solve real-world ML problems.
Alessandro Marrandino
BigQuery ML enables you to easily build machine learning (ML) models with SQL without much coding. This book will help you to accelerate the development and deployment of ML models with BigQuery ML.The book starts with a quick overview of Google Cloud and BigQuery architecture. You'll then learn how to configure a Google Cloud project, understand the architectural components and capabilities of BigQuery, and find out how to build ML models with BigQuery ML. The book teaches you how to use ML using SQL on BigQuery. You'll analyze the key phases of a ML model's lifecycle and get to grips with the SQL statements used to train, evaluate, test, and use a model. As you advance, you'll build a series of use cases by applying different ML techniques such as linear regression, binary and multiclass logistic regression, k-means, ARIMA time series, deep neural networks, and XGBoost using practical use cases. Moving on, you'll cover matrix factorization and deep neural networks using BigQuery ML's capabilities. Finally, you'll explore the integration of BigQuery ML with other Google Cloud Platform components such as AI Platform Notebooks and TensorFlow along with discovering best practices and tips and tricks for hyperparameter tuning and performance enhancement.By the end of this BigQuery book, you'll be able to build and evaluate your own ML models with BigQuery ML.