Big data
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.
Tarek A. Atwan
To use time series data to your advantage, you need to master data preparation, analysis, and forecasting. This fully refreshed second edition helps you unlock insights from time series data with new chapters on probabilistic models, signal processing techniques, and new content on transformers. You’ll work with the latest releases of popular libraries like Pandas, Polars, Sktime, stats models, stats forecast, Darts, and Prophet through up-to-date examples.You'll hit the ground running by ingesting time series data from various sources and formats and learn strategies for handling missing data, dealing with time zones and custom business days, and detecting anomalies using intuitive statistical methods.Through detailed instructions, you'll explore forecasting using classical statistical models such as Holt-Winters, SARIMA, and VAR, and learn practical techniques for handling non-stationary data using power transforms, ACF and PACF plots, and decomposing time series data with seasonal patterns. The recipes then level up to cover more advanced topics such as building ML and DL models using TensorFlow and PyTorch and applying probabilistic modeling techniques. In this part, you’ll also be able to evaluate, compare, and optimize models, finishing with a strong command of wrangling data with Python.
Yoni Ramaswami, Dael Williamson, Jan Govaere
Written by Databricks Senior Solutions Architect Yoni Ramaswami, whose expertise in Data and AI has shaped innovative digital transformations across industries, this comprehensive guide bridges foundational concepts of time series analysis with the Spark framework and Databricks, preparing you to tackle real-world challenges with confidence.From preparing and processing large-scale time series datasets to building reliable models, this book offers practical techniques that scale effortlessly for big data environments. You’ll explore advanced topics such as scaling your analyses, deploying time series models into production, Generative AI, and leveraging Spark's latest features for cutting-edge applications across industries. Packed with hands-on examples and industry-relevant use cases, this guide is perfect for data engineers, ML engineers, data scientists, and analysts looking to enhance their expertise in handling large-scale time series data.By the end of this book, you’ll have mastered the skills to design and deploy robust, scalable time series models tailored to your unique project needs—qualifying you to excel in the rapidly evolving world of big data analytics.*Email sign-up and proof of purchase required
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!
Tomographic imaging in environmental, industrial and medical applications
Tomasz Rymarczyk
Monografia przedstawia szeroki zakres dziedzin, w których znajduje zastosowanie tomografia. W nowatorski sposób prezentuje ważne zagadnienia z zakresu rozwiązywania problemów odwrotnych w tomografii przemysłowej oraz prototypów, pomiarów i modeli układów złożonych. Rozważania i dogłębna analiza numeryczna zastosowana na potrzeby rozwiązania problemu naprzód i odwrotnego czynią tę pracę wyjątkową w skali krajowej i międzynarodowej. Autor wniósł znaczący wkład w rozwój naukowej dyscypliny: Informatyka w aspekcie praktycznych zastosowań, zarówno przemysłowych, jak i medycznych. Używał tomografii procesowej do badania bardzo dużych obiektów. Obiekty te to wielohektarowe obszary położone w znacznej odległości od siebie. To innowacyjne zastosowanie tomografii procesowej
Train Your Own GPT. How to Train ChatGPT to Think Like You
MrExcel's Holy Macro! Books, Bill Jelen
This book offers a hands-on guide to building GPTs that learn, adapt, and respond in your unique style. It begins by breaking down how ChatGPT understands instructions, then guides readers through training personalized GPTs that automate tasks, create structured outputs, and integrate across business applications.Readers gain practical experience in linking GPTs with Excel, Power Automate, and APIs while exploring advanced memory, context, and action features. With clear guidance, examples, and exercises, the book bridges theory and application to make AI personalization achievable for any professional.By the end, readers can confidently design custom AI agents that extend beyond ChatGPT’s limits—capable of mirroring workflows, preferences, and communication style for real-world automation and creativity.
MrExcel's Holy Macro! Books, Mike Girvin
This book begins with the fundamentals, introducing key concepts like let expressions, keywords, and identifiers, before guiding you through more advanced techniques such as creating custom functions, handling diverse data types, and building reusable queries. Each chapter combines theoretical insights with practical examples, empowering you to handle complex data challenges with confidence.As you progress, you’ll learn how to master lookup formulas, manipulate data with unpivot, append, join, and group operations, and explore advanced table transformations. A dedicated section on data connectors provides in-depth knowledge of importing data from various sources and locales, ensuring flexibility and adaptability.The book concludes with practical data modeling projects that include handling inconsistent tables, appending multiple files, and building dynamic SharePoint connections. With a final focus on privacy levels and data security, this book equips you to use Power Query effectively and securely in real-world scenarios.
Denis Rothman
Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, Third Edition, explores Large Language Model (LLM) architectures, practical applications, and popular platforms (Hugging Face, OpenAI, and Google Vertex AI) used for Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision (CV).The book guides you through a range of transformer architectures from foundation models and generative AI. You’ll pretrain and fine-tune LLMs and work through different use cases, from summarization to question-answering systems leveraging embedding-based search. You'll also implement Retrieval Augmented Generation (RAG) to enhance accuracy and gain greater control over your LLM outputs. Additionally, you’ll understand common LLM risks, such as hallucinations, memorization, and privacy issues, and implement mitigation strategies using moderation models alongside rule-based systems and knowledge integration.Dive into generative vision transformers and multimodal architectures, and build practical applications, such as image and video classification. Go further and combine different models and platforms to build AI solutions and explore AI agent capabilities.This book provides you with an understanding of transformer architectures, including strategies for pretraining, fine-tuning, and LLM best practices.
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.
Jason Rivera
Współczesne firmy, coraz bardziej zależne od technologii i zmuszone do coraz szybszego tempa działania, znacząco zmieniają sposoby tworzenia własnych rozwiązań biznesowych. Wiele z nich rozwiązuje różne problemy za pomocą technologii low-code i no-code, jednak dostępnych jest znacznie więcej możliwości. W tym praktycznym przewodniku zaawansowani użytkownicy i programiści znajdą sposoby rozwiązywania codziennych problemów, poprzez tworzenie kompleksowych rozwiązań z wykorzystaniem platformy Microsoft Power Platform. Autor Jason Rivera, specjalista ds. architektury rozwiązań wykorzystujących platformy SharePoint i Microsoft 365, wyczerpująco opisuje, jak używać platformy Power Platform do tworzenia kompleksowych rozwiązań, spełniających taktyczne wymagania biznesowe. Po zapoznaniu się z kluczowymi komponentami platformy, m. in. z Power Apps, Power Automate i Power BI, będziesz umiał tworzyć aplikacje low-code i no-code, automatyzować powtarzalne procesy biznesowe i tworzyć interaktywne raporty na podstawie dostępnych danych. - Dowiesz się, jak przebiega współpraca między aplikacjami Microsoft Power Platform - Skorzystasz z AI w platformie Power Platform bez zaawansowanej znajomości technik uczenia maszynowego i AI - Utworzysz kompleksowe rozwiązania spełniające taktyczne potrzeby biznesowe, takie jak zbieranie danych, automatyzacja procesów i raportowanie - Zbudujesz rozwiązania oparte na AI, korzystając z technologii Power Virtual Agents i AI Builder "Jason dzieli się praktycznym doświadczeniem przedstawiając koncepcje w prosty sposób i pokazując wartość biznesową platformy. Książka zawiera instrukcje pozwalające na rozpoczęcie pracy w środowiskach testowych, a także opisuje, jak krok po kroku tworzyć działające rozwiązania. Dzięki temu czytelnik od razu zdobędzie praktyczne doświadczenie". -Liz McGlennen Konsultant ds. D365/Power Platform i dyrektor wykonawczy w firmie TechFluent
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!