Biznes IT
TensorFlow 2 Pocket Primer. A Quick Reference Guide for TensorFlow 2 Developers
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
As part of the best-selling *Pocket Primer* series, this book introduces beginners to basic machine learning algorithms using TensorFlow 2. It provides a fast-paced introduction to TensorFlow, covering core features and machine learning basics with Python code samples. An appendix includes Keras-based code samples and explores MLPs, CNNs, RNNs, and LSTMs. The chapters illustrate how to solve various tasks, encouraging further reading to deepen your knowledge.The journey begins with an introduction to TensorFlow 2, followed by essential APIs and datasets. You'll explore linear regression and classifiers, learning to apply TensorFlow to practical problems. The comprehensive appendix covers advanced topics like NLPs and deep learning architectures, enhancing your understanding of machine learning.Understanding these concepts is crucial for modern AI applications. This book transitions readers from basic TensorFlow use to advanced machine learning techniques, blending theory with practical examples. Companion files with source code and figures enhance learning, making this an essential resource for mastering TensorFlow and machine learning.
Tony Holdroyd
TensorFlow is one of the most popular machine learning frameworks in Python. With this book, you will improve your knowledge of some of the latest TensorFlow features and will be able to perform supervised and unsupervised machine learning and also train neural networks.After giving you an overview of what's new in TensorFlow 2.0 Alpha, the book moves on to setting up your machine learning environment using the TensorFlow library. You will perform popular supervised machine learning tasks using techniques such as linear regression, logistic regression, and clustering. You will get familiar with unsupervised learning for autoencoder applications. The book will also show you how to train effective neural networks using straightforward examples in a variety of different domains.By the end of the book, you will have been exposed to a large variety of machine learning and neural network TensorFlow techniques.
Tony Holdroyd
TensorFlow is one of the most popular machine learning frameworks in Python. With this book, you will improve your knowledge of some of the latest TensorFlow features and will be able to perform supervised and unsupervised machine learning and also train neural networks.After giving you an overview of what's new in TensorFlow 2.0 Alpha, the book moves on to setting up your machine learning environment using the TensorFlow library. You will perform popular supervised machine learning tasks using techniques such as linear regression, logistic regression, and clustering. You will get familiar with unsupervised learning for autoencoder applications. The book will also show you how to train effective neural networks using straightforward examples in a variety of different domains.By the end of the book, you will have been exposed to a large variety of machine learning and neural network TensorFlow techniques.
Abhishek Thakur, Alberto Boschetti, Luca Massaron, Alexey...
TensorFlow is one of the most popular frameworks used for machine learning and, more recently, deep learning. It provides a fast and efficient framework for training different kinds of deep learning models, with very high accuracy. This book is your guide to master deep learning with TensorFlow with the help of 10 real-world projects.TensorFlow Deep Learning Projects starts with setting up the right TensorFlow environment for deep learning. You'll learn how to train different types of deep learning models using TensorFlow, including Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, and Generative Adversarial Networks. While doing this, you will build end-to-end deep learning solutions to tackle different real-world problems in image processing, recommendation systems, stock prediction, and building chatbots, to name a few. You will also develop systems that perform machine translation and use reinforcement learning techniques to play games.By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow, and will be able to build and train your own deep learning models with TensorFlow confidently.
Abhishek Thakur, Alberto Boschetti, Luca Massaron, Alexey...
TensorFlow is one of the most popular frameworks used for machine learning and, more recently, deep learning. It provides a fast and efficient framework for training different kinds of deep learning models, with very high accuracy. This book is your guide to master deep learning with TensorFlow with the help of 10 real-world projects.TensorFlow Deep Learning Projects starts with setting up the right TensorFlow environment for deep learning. You'll learn how to train different types of deep learning models using TensorFlow, including Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, and Generative Adversarial Networks. While doing this, you will build end-to-end deep learning solutions to tackle different real-world problems in image processing, recommendation systems, stock prediction, and building chatbots, to name a few. You will also develop systems that perform machine translation and use reinforcement learning techniques to play games.By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow, and will be able to build and train your own deep learning models with TensorFlow confidently.
Oluwole Fagbohun
The TensorFlow Developer Certificate Guide is an indispensable resource for machine learning enthusiasts and data professionals seeking to master TensorFlow and validate their skills by earning the certification. This practical guide equips you with the skills and knowledge necessary to build robust deep learning models that effectively tackle real-world challenges across diverse industries.You’ll embark on a journey of skill acquisition through easy-to-follow, step-by-step explanations and practical examples, mastering the craft of building sophisticated models using TensorFlow 2.x and overcoming common hurdles such as overfitting and data augmentation. With this book, you’ll discover a wide range of practical applications, including computer vision, natural language processing, and time series prediction.To prepare you for the TensorFlow Developer Certificate exam, it offers comprehensive coverage of exam topics, including image classification, natural language processing (NLP), and time series analysis. With the TensorFlow certification, you’ll be primed to tackle a broad spectrum of business problems and advance your career in the exciting field of machine learning. Whether you are a novice or an experienced developer, this guide will propel you to achieve your aspirations and become a highly skilled TensorFlow professional.
Nick McClure
TensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and will let you dig deeper and gain more insights into your data than ever before. You’ll work through recipes on training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and deep learning – each using Google’s machine learning library TensorFlow.This guide starts with the fundamentals of the TensorFlow library which includes variables, matrices, and various data sources. Moving ahead, you will get hands-on experience with Linear Regression techniques with TensorFlow. The next chapters cover important high-level concepts such as neural networks, CNN, RNN, and NLP. Once you are familiar and comfortable with the TensorFlow ecosystem, the last chapter will show you how to take it to production.
Nick McClure
TensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and allow you to dig deeper and gain more insights into your data than ever before. With the help of this book, you will work with recipes for training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and more. You will explore RNNs, CNNs, GANs, reinforcement learning, and capsule networks, each using Google's machine learning library, TensorFlow. Through real-world examples, you will get hands-on experience with linear regression techniques with TensorFlow. Once you are familiar and comfortable with the TensorFlow ecosystem, you will be shown how to take it to production.By the end of the book, you will be proficient in the field of machine intelligence using TensorFlow. You will also have good insight into deep learning and be capable of implementing machine learning algorithms in real-world scenarios.
Ankit Jain, Armando Fandango, Amita Kapoor
TensorFlow has transformed the way machine learning is perceived. TensorFlow Machine Learning Projects teaches you how to exploit the benefits—simplicity, efficiency, and flexibility—of using TensorFlow in various real-world projects. With the help of this book, you’ll not only learn how to build advanced projects using different datasets but also be able to tackle common challenges using a range of libraries from the TensorFlow ecosystem.To start with, you’ll get to grips with using TensorFlow for machine learning projects; you’ll explore a wide range of projects using TensorForest and TensorBoard for detecting exoplanets, TensorFlow.js for sentiment analysis, and TensorFlow Lite for digit classification.As you make your way through the book, you’ll build projects in various real-world domains, incorporating natural language processing (NLP), the Gaussian process, autoencoders, recommender systems, and Bayesian neural networks, along with trending areas such as Generative Adversarial Networks (GANs), capsule networks, and reinforcement learning. You’ll learn how to use the TensorFlow on Spark API and GPU-accelerated computing with TensorFlow to detect objects, followed by how to train and develop a recurrent neural network (RNN) model to generate book scripts.By the end of this book, you’ll have gained the required expertise to build full-fledged machine learning projects at work.
Ankit Jain, Armando Fandango, Amita Kapoor
TensorFlow has transformed the way machine learning is perceived. TensorFlow Machine Learning Projects teaches you how to exploit the benefits—simplicity, efficiency, and flexibility—of using TensorFlow in various real-world projects. With the help of this book, you’ll not only learn how to build advanced projects using different datasets but also be able to tackle common challenges using a range of libraries from the TensorFlow ecosystem.To start with, you’ll get to grips with using TensorFlow for machine learning projects; you’ll explore a wide range of projects using TensorForest and TensorBoard for detecting exoplanets, TensorFlow.js for sentiment analysis, and TensorFlow Lite for digit classification.As you make your way through the book, you’ll build projects in various real-world domains, incorporating natural language processing (NLP), the Gaussian process, autoencoders, recommender systems, and Bayesian neural networks, along with trending areas such as Generative Adversarial Networks (GANs), capsule networks, and reinforcement learning. You’ll learn how to use the TensorFlow on Spark API and GPU-accelerated computing with TensorFlow to detect objects, followed by how to train and develop a recurrent neural network (RNN) model to generate book scripts.By the end of this book, you’ll have gained the required expertise to build full-fledged machine learning projects at work.
Md. Rezaul Karim
Predictive analytics discovers hidden patterns from structured and unstructured data for automated decision making in business intelligence. Predictive decisions are becoming a huge trend worldwide, catering to wide industry sectors by predicting which decisions are more likely to give maximum results. TensorFlow, Google’s brainchild, is immensely popular and extensively used for predictive analysis.This book is a quick learning guide on all the three types of machine learning, that is, supervised, unsupervised, and reinforcement learning with TensorFlow. This book will teach you predictive analytics for high-dimensional and sequence data. In particular, you will learn the linear regression model for regression analysis. You will also learn how to use regression for predicting continuous values. You will learn supervised learning algorithms for predictive analytics. You will explore unsupervised learning and clustering using K-meansYou will then learn how to predict neighborhoods using K-means, and then, see another example of clustering audio clips based on their audio features. This book is ideal for developers, data analysts, machine learning practitioners, and deep learning enthusiasts who want to build powerful, robust, and accurate predictive models with the power of TensorFlow. This book is embedded with useful assessments that will help you revise the concepts you have learned in this book. This book is repurposed for this specific learning experience from material from Packt's Predictive Analytics with TensorFlow by Md. Rezaul Karim.
Md. Rezaul Karim
Predictive analytics discovers hidden patterns from structured and unstructured data for automated decision making in business intelligence. Predictive decisions are becoming a huge trend worldwide, catering to wide industry sectors by predicting which decisions are more likely to give maximum results. TensorFlow, Google’s brainchild, is immensely popular and extensively used for predictive analysis.This book is a quick learning guide on all the three types of machine learning, that is, supervised, unsupervised, and reinforcement learning with TensorFlow. This book will teach you predictive analytics for high-dimensional and sequence data. In particular, you will learn the linear regression model for regression analysis. You will also learn how to use regression for predicting continuous values. You will learn supervised learning algorithms for predictive analytics. You will explore unsupervised learning and clustering using K-meansYou will then learn how to predict neighborhoods using K-means, and then, see another example of clustering audio clips based on their audio features. This book is ideal for developers, data analysts, machine learning practitioners, and deep learning enthusiasts who want to build powerful, robust, and accurate predictive models with the power of TensorFlow. This book is embedded with useful assessments that will help you revise the concepts you have learned in this book. This book is repurposed for this specific learning experience from material from Packt's Predictive Analytics with TensorFlow by Md. Rezaul Karim.
Kaushik Balakrishnan
Advances in reinforcement learning algorithms have made it possible to use them for optimal control in several different industrial applications. With this book, you will apply Reinforcement Learning to a range of problems, from computer games to autonomous driving.The book starts by introducing you to essential Reinforcement Learning concepts such as agents, environments, rewards, and advantage functions. You will also master the distinctions between on-policy and off-policy algorithms, as well as model-free and model-based algorithms. You will also learn about several Reinforcement Learning algorithms, such as SARSA, Deep Q-Networks (DQN), Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Trust Region Policy Optimization (TRPO), and Proximal Policy Optimization (PPO). The book will also show you how to code these algorithms in TensorFlow and Python and apply them to solve computer games from OpenAI Gym. Finally, you will also learn how to train a car to drive autonomously in the Torcs racing car simulator.By the end of the book, you will be able to design, build, train, and evaluate feed-forward neural networks and convolutional neural networks. You will also have mastered coding state-of-the-art algorithms and also training agents for various control problems.
Kaushik Balakrishnan
Advances in reinforcement learning algorithms have made it possible to use them for optimal control in several different industrial applications. With this book, you will apply Reinforcement Learning to a range of problems, from computer games to autonomous driving.The book starts by introducing you to essential Reinforcement Learning concepts such as agents, environments, rewards, and advantage functions. You will also master the distinctions between on-policy and off-policy algorithms, as well as model-free and model-based algorithms. You will also learn about several Reinforcement Learning algorithms, such as SARSA, Deep Q-Networks (DQN), Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Trust Region Policy Optimization (TRPO), and Proximal Policy Optimization (PPO). The book will also show you how to code these algorithms in TensorFlow and Python and apply them to solve computer games from OpenAI Gym. Finally, you will also learn how to train a car to drive autonomously in the Torcs racing car simulator.By the end of the book, you will be able to design, build, train, and evaluate feed-forward neural networks and convolutional neural networks. You will also have mastered coding state-of-the-art algorithms and also training agents for various control problems.
Joshua Burkhow, Justin Bozonier, Stefano Paluello
Testowanie pomysłów biznesowych. Biblioteka technik eksperymentacyjnych
David J. Bland, Alexander Osterwalder
Uważaj! Najpierw zgromadź dane, a dopiero potem wprowadzaj swój pomysł w życie. Choćby w teorii wydawał się najlepszy, najpierw rzetelnie go przetestuj! Praktyczny przewodnik - od pomysłu do sprawdzonej koncepcji biznesowej Specjalnie dla innowatorów z korporacji, założycieli start-upów i przedsiębiorców Odwołuje się do fundamentalnych modeli Customer Development oraz Lean Startup Zawiera niesamowitą, rozbudowaną bibliotekę technik szybkich eksperymentów Oceń trafność swojej koncepcji za pomocą mistrzowskiej metodologii! Spośród milionów śmiałych idei zaledwie niewielka część przynosi imponujący sukces, sławę i wielkie pieniądze. Pozostałe odchodzą w niepamięć. W bestsellerze Tworzenie modeli biznesowych opisano rewolucyjne narzędzia pracy dla wizjonerów. Książka zawiera techniki skutecznej weryfikacji trafności pomysłu na biznes i wyjaśnia cały proces testowania, począwszy od zaplanowania pierwszego eksperymentu. Dowiesz się z niej także, jak kształtować pożądane postawy zespołu: wypracujesz język i ceremoniał organizacji nastawionej na eksperyment. Najwyższy czas przestać ograniczać się do opinii i zdobyć niepodważalne dane! A zatem pojawił pomysł i jest szansa na sukces. Być może w przeszłości udało Ci się dokonać kilku niezłych wdrożeń. Teraz jednak chcesz wejść na wyższy poziom i nauczyć się testować pomysły, aby uniknąć oczywistych porażek. W tej książce znajdziesz najnowsze skuteczne rozwiązania praktyczne, oparte na sprawdzonych koncepcjach Steve'a Blanka: metodologiach Customer Development oraz "w teren!". Koniec z utartymi schematami i przestarzałymi rozwiązaniami! Skorzystaj z wiedzy i doświadczenia najsłynniejszych praktyków i strategów tej dziedziny, aby nauczyć się stosowania niezwykłych technik eksperymentów! Przed Tobą nowoczesny przewodnik po świecie szybkich testów, dzięki którym znajdziesz drogę do działalności na dużą skalę. Wybieraj spośród 44 praktycznych testów, z których każdy może przynieść Ci niemały dochód! Do dzieła! Przetestuj, zanim wdrożysz! Przystępnie podana praktyczna i potrzebna wiedza Liczne łatwe do zapamiętania rysunki i schematy Rozszerzające biznesową świadomość przykłady i komentarze
Testowanie pomysłów biznesowych. Biblioteka technik eksperymentacyjnych
David J. Bland, Alexander Osterwalder
Uważaj! Najpierw zgromadź dane, a dopiero potem wprowadzaj swój pomysł w życie. Choćby w teorii wydawał się najlepszy, najpierw rzetelnie go przetestuj! Praktyczny przewodnik - od pomysłu do sprawdzonej koncepcji biznesowej Specjalnie dla innowatorów z korporacji, założycieli start-upów i przedsiębiorców Odwołuje się do fundamentalnych modeli Customer Development oraz Lean Startup Zawiera niesamowitą, rozbudowaną bibliotekę technik szybkich eksperymentów Oceń trafność swojej koncepcji za pomocą mistrzowskiej metodologii! Spośród milionów śmiałych idei zaledwie niewielka część przynosi imponujący sukces, sławę i wielkie pieniądze. Pozostałe odchodzą w niepamięć. W bestsellerze Tworzenie modeli biznesowych opisano rewolucyjne narzędzia pracy dla wizjonerów. Książka zawiera techniki skutecznej weryfikacji trafności pomysłu na biznes i wyjaśnia cały proces testowania, począwszy od zaplanowania pierwszego eksperymentu. Dowiesz się z niej także, jak kształtować pożądane postawy zespołu: wypracujesz język i ceremoniał organizacji nastawionej na eksperyment. Najwyższy czas przestać ograniczać się do opinii i zdobyć niepodważalne dane! A zatem pojawił pomysł i jest szansa na sukces. Być może w przeszłości udało Ci się dokonać kilku niezłych wdrożeń. Teraz jednak chcesz wejść na wyższy poziom i nauczyć się testować pomysły, aby uniknąć oczywistych porażek. W tej książce znajdziesz najnowsze skuteczne rozwiązania praktyczne, oparte na sprawdzonych koncepcjach Steve'a Blanka: metodologiach Customer Development oraz "w teren!". Koniec z utartymi schematami i przestarzałymi rozwiązaniami! Skorzystaj z wiedzy i doświadczenia najsłynniejszych praktyków i strategów tej dziedziny, aby nauczyć się stosowania niezwykłych technik eksperymentów! Przed Tobą nowoczesny przewodnik po świecie szybkich testów, dzięki którym znajdziesz drogę do działalności na dużą skalę. Wybieraj spośród 44 praktycznych testów, z których każdy może przynieść Ci niemały dochód! Do dzieła! Przetestuj, zanim wdrożysz! Przystępnie podana praktyczna i potrzebna wiedza Liczne łatwe do zapamiętania rysunki i schematy Rozszerzające biznesową świadomość przykłady i komentarze
Tilo Linz
Styl programowania zwinnego obiecuje wyższą jakość oprogramowania, krótszy czas dotarcia z produktem na rynek oraz lepsze nastawienie na potrzeby klientów. Coraz więcej projektów związanych z tworzeniem oprogramowania wykorzystuje metody zwinne takie jak Scrum. Jednakże przejście na programowanie zwinne i efektywne z niego korzystanie nie zawsze jest łatwe. Testowanie oprogramowania i zarządzanie jakością są istotnymi czynnikami dla powodzenia wprowadzenia i wykorzystania metodyk zwinnych na dłuższą metę. Ta książka omawia metodyki zwinne z perspektywy testowania oprogramowania i zarządzania jakością oprogramowania. Pokazuje, jak działa testowanie zwinne i przedstawia sytuacje, w których tradycyjne techniki testowania są nadal konieczne w ramach podejścia zwinnego. Menedżerowie oprogramowania, menedżerowie projektu i menedżerowie zarządzania jakością uzyskają wskazówki i porady, jak organizować testowanie i zarządzanie jakością, aby w pełni wykorzystać potencjał metodyk zwinnych. Certyfikowani testerzy i eksperci od zarządzania jakością dowiedzą się, jak skutecznie pracować w zespołach zwinnych i jak najlepiej zintegrować swoje doświadczenie. Do omawianych tematów należą: • Podejścia zwinne a tradycyjne • Planowanie testów w projektach zwinnych • Testy jednostkowe i podejście sterowane testami • Testy integracyjne i ciągła integracja • Testy systemowe i testy non-stop • Zwinne zarządzanie jakością Książka wykorzystuje też sześć studiów przypadku z dziedziny produkcji, sieciowego handlu oraz wytwarzania oprogramowania, a także ćwiczenia testowe do samodzielnego sprawdzania wiedzy. Książka ta obejmuje zagadnienia z programu ISTQB Foundation Level Extension Syllabus „Agile Tester” i jest odpowiednim źródłem dla wszystkich kursantów, którzy planują uzyskać ten certyfikat ISTQB.
Tilo Linz
Styl programowania zwinnego obiecuje wyższą jakość oprogramowania, krótszy czas dotarcia z produktem na rynek oraz lepsze nastawienie na potrzeby klientów. Coraz więcej projektów związanych z tworzeniem oprogramowania wykorzystuje metody zwinne takie jak Scrum. Jednakże przejście na programowanie zwinne i efektywne z niego korzystanie nie zawsze jest łatwe. Testowanie oprogramowania i zarządzanie jakością są istotnymi czynnikami dla powodzenia wprowadzenia i wykorzystania metodyk zwinnych na dłuższą metę. Ta książka omawia metodyki zwinne z perspektywy testowania oprogramowania i zarządzania jakością oprogramowania. Pokazuje, jak działa testowanie zwinne i przedstawia sytuacje, w których tradycyjne techniki testowania są nadal konieczne w ramach podejścia zwinnego. Menedżerowie oprogramowania, menedżerowie projektu i menedżerowie zarządzania jakością uzyskają wskazówki i porady, jak organizować testowanie i zarządzanie jakością, aby w pełni wykorzystać potencjał metodyk zwinnych. Certyfikowani testerzy i eksperci od zarządzania jakością dowiedzą się, jak skutecznie pracować w zespołach zwinnych i jak najlepiej zintegrować swoje doświadczenie. Do omawianych tematów należą: • Podejścia zwinne a tradycyjne • Planowanie testów w projektach zwinnych • Testy jednostkowe i podejście sterowane testami • Testy integracyjne i ciągła integracja • Testy systemowe i testy non-stop • Zwinne zarządzanie jakością Książka wykorzystuje też sześć studiów przypadku z dziedziny produkcji, sieciowego handlu oraz wytwarzania oprogramowania, a także ćwiczenia testowe do samodzielnego sprawdzania wiedzy. Książka ta obejmuje zagadnienia z programu ISTQB Foundation Level Extension Syllabus „Agile Tester” i jest odpowiednim źródłem dla wszystkich kursantów, którzy planują uzyskać ten certyfikat ISTQB.
Testuj oprogramowanie jak Google. Metody automatyzacji
James A. Whittaker, Jason Arbon, Jeff Carollo
Poznaj najlepszą na świecie metodę testowania! Oprogramowanie firmy Google to miliony linii kodu źródłowego, dziesiątki wersji językowych, różne systemy operacyjne, przeglądarki i preferencje użytkownika. Jak przy takich wymogach dostarczyć klientom produkt najwyższej jakości? Tu mogą pomóc tylko testy automatyczne. Dzięki nim codziennie bez trudu można uruchomić miliony testów! Google opanowało tę sztukę do mistrzostwa. Warto uczyć się od najlepszych! Dzięki tej książce dowiesz się, jak zorganizować proces testowania tak, żeby był elastyczny, skuteczny i spełniał Twoje oczekiwania. Poznasz rolę inżyniera do spraw testowania oprogramowania, kierownika zespołów inżynierskich oraz inżyniera testującego. Zobaczysz, na jakie problemy natykają się oni każdego dnia oraz jak sobie z nimi radzą. Ponadto nauczysz się oceniać ryzyko, dokumentować proces testowania czy raportować błędy. Książka ta jest obowiązkową lekturą dla wszystkich osób, które doskonalą swoje umiejętności programistyczne i chcą polepszyć jakość dostarczanego oprogramowania. Dzięki tej książce: poznasz najlepsze metody zapewniania jakości oprogramowania nauczysz się planować i przeprowadzać testy poprawnie ocenisz ryzyko udoskonalisz proces wytwarzania oprogramowania! Sprawdź, jak testują najlepsi!
Testuj oprogramowanie jak Google. Metody automatyzacji
James A. Whittaker, Jason Arbon, Jeff Carollo
Poznaj najlepszą na świecie metodę testowania! Oprogramowanie firmy Google to miliony linii kodu źródłowego, dziesiątki wersji językowych, różne systemy operacyjne, przeglądarki i preferencje użytkownika. Jak przy takich wymogach dostarczyć klientom produkt najwyższej jakości? Tu mogą pomóc tylko testy automatyczne. Dzięki nim codziennie bez trudu można uruchomić miliony testów! Google opanowało tę sztukę do mistrzostwa. Warto uczyć się od najlepszych! Dzięki tej książce dowiesz się, jak zorganizować proces testowania tak, żeby był elastyczny, skuteczny i spełniał Twoje oczekiwania. Poznasz rolę inżyniera do spraw testowania oprogramowania, kierownika zespołów inżynierskich oraz inżyniera testującego. Zobaczysz, na jakie problemy natykają się oni każdego dnia oraz jak sobie z nimi radzą. Ponadto nauczysz się oceniać ryzyko, dokumentować proces testowania czy raportować błędy. Książka ta jest obowiązkową lekturą dla wszystkich osób, które doskonalą swoje umiejętności programistyczne i chcą polepszyć jakość dostarczanego oprogramowania. Dzięki tej książce: poznasz najlepsze metody zapewniania jakości oprogramowania nauczysz się planować i przeprowadzać testy poprawnie ocenisz ryzyko udoskonalisz proces wytwarzania oprogramowania! Sprawdź, jak testują najlepsi!
Testy A/B. Od kliknięcia do klienta
Dan Siroker, Pete Koomen
Odkryj możliwości testów A/B! Kampanie reklamowe to nie lada obciążenie dla firmowego budżetu. W dodatku badania pokazują, że zaledwie 2% osób klikających reklamę i odwiedzających Twoją witrynę staje się Twoimi klientami. Łatwo z tego wyciągnąć smutny wniosek - aż 98% z nich nie skorzysta z Twoich usług! Zmień to! Poznaj sposoby na zwiększenie współczynnika konwersji! Istnieją narzędzia, które pozwolą Ci polepszyć ten wskaźnik. Ta książka omawia jedną z najskuteczniejszych technik - testy A/B. Polegają one na prezentowaniu użytkownikom różnych wersji strony i mierzeniu, jak reagują ci użytkownicy. W trakcie lektury tego wyjątkowego poradnika dogłębnie poznasz tę metodykę i odkryjesz najlepsze sposoby jej wdrażania. A potem dowiesz się, jakie pułapki i problemy czekają na Ciebie oraz jak sobie z nimi poradzić. Książka ta jest poświęcona niełatwym zagadnieniom, jednak ta wiedza przekazywana jest w niezwykle przyjazny i prosty sposób. Popraw wyniki swoich kampanii! Dzięki tej książce: poznasz testy A/B wdrożysz testy A/B krok po kroku unikniesz najczęstszych błędów zwiększysz współczynnik konwersji Zwiększ skuteczność Twoich działań marketingowych!
Testy A/B. Od kliknięcia do klienta
Dan Siroker, Pete Koomen
Odkryj możliwości testów A/B! Kampanie reklamowe to nie lada obciążenie dla firmowego budżetu. W dodatku badania pokazują, że zaledwie 2% osób klikających reklamę i odwiedzających Twoją witrynę staje się Twoimi klientami. Łatwo z tego wyciągnąć smutny wniosek - aż 98% z nich nie skorzysta z Twoich usług! Zmień to! Poznaj sposoby na zwiększenie współczynnika konwersji! Istnieją narzędzia, które pozwolą Ci polepszyć ten wskaźnik. Ta książka omawia jedną z najskuteczniejszych technik - testy A/B. Polegają one na prezentowaniu użytkownikom różnych wersji strony i mierzeniu, jak reagują ci użytkownicy. W trakcie lektury tego wyjątkowego poradnika dogłębnie poznasz tę metodykę i odkryjesz najlepsze sposoby jej wdrażania. A potem dowiesz się, jakie pułapki i problemy czekają na Ciebie oraz jak sobie z nimi poradzić. Książka ta jest poświęcona niełatwym zagadnieniom, jednak ta wiedza przekazywana jest w niezwykle przyjazny i prosty sposób. Popraw wyniki swoich kampanii! Dzięki tej książce: poznasz testy A/B wdrożysz testy A/B krok po kroku unikniesz najczęstszych błędów zwiększysz współczynnik konwersji Zwiększ skuteczność Twoich działań marketingowych!
Christopher Lee
The Art of Crafting User Stories is a must-read for product managers, UX professionals, and product developers dedicated to creating meaningful digital experiences. This book provides a comprehensive, step-by-step approach to empower you to master the techniques for creating user stories that drive effective product development.This book takes you on a journey from identifying and capturing user needs, goals, and perspectives through user stories, to crafting impactful stories for design choices and organizing tasks efficiently. You’ll learn how to define the problem area, recognize user personas, and develop user scenarios with the aid of real-world examples, practical tips, and exercises designed to help you develop your skills in crafting user-centered experiences. Moreover, you’ll gain a thorough understanding of user stories, their role in Agile development, and how to use them to plan and manage products effectively.By the end of this book, you’ll be able to improve the quality and efficiency of your own products by applying the hands-on practical skills to create compelling digital experiences that resonate with users and stay relevant in the market.
The Art of CRM. Proven strategies for modern customer relationship management
Max Fatouretchi
CRM systems have delivered huge value to organizations. This book shares proven and cutting-edge techniques to increase the power of CRM even further.In The Art of CRM, Max Fatouretchi shares his decades of experience building successful CRM systems that make a real difference to business performance.Through clear processes, actionable advice, and informative case studies, The Art of CRM teaches you to design successful CRM systems for your clients.Fatouretchi, founder of Academy4CRM institute, draws on his experience over 20 years and 200 CRM implementations worldwide.Bringing CRM bang up to date, The Art of CRM shows how to add AI and machine learning, ensure compliance with GDPR, and choose between on-premise, cloud, and hybrid hosting solutions.If you’re looking for an expert guide to real-world CRM implementations, this book is for you.
Jamie Champagne, Vincent Mirabelli
Designed by an industry expert, this book offers a structured and practical roadmap to help professionals confidently navigate their careers at every stage, whether they are aspiring analysts or seasoned leaders. You’ll begin with core business analysis principles and progress through advanced techniques, real-world applications, and the latest trends shaping the profession. Each chapter delivers expert insights, hands-on tools, and best practices to help you build essential skills to even advanced applications, select the right specialization, and stay ahead with evolving technologies. You'll explore career planning, certifications, stakeholder relationships and engagement, leadership, and continuous learning, culminating in a personalized career growth strategy. By the end, you'll have the knowledge and confidence to define your path and set meaningful goals for a successful business analysis career.
Jamie Champagne, Vincent Mirabelli
Designed by an industry expert, this book offers a structured and practical roadmap to help professionals confidently navigate their careers at every stage, whether they are aspiring analysts or seasoned leaders. You’ll begin with core business analysis principles and progress through advanced techniques, real-world applications, and the latest trends shaping the profession. Each chapter delivers expert insights, hands-on tools, and best practices to help you build essential skills to even advanced applications, select the right specialization, and stay ahead with evolving technologies. You'll explore career planning, certifications, stakeholder relationships and engagement, leadership, and continuous learning, culminating in a personalized career growth strategy. By the end, you'll have the knowledge and confidence to define your path and set meaningful goals for a successful business analysis career.
The Complete Metasploit Guide. Explore effective penetration testing techniques with Metasploit
Sagar Rahalkar, Nipun Jaswal
Most businesses today are driven by their IT infrastructure, and the tiniest crack in this IT network can bring down the entire business. Metasploit is a pentesting network that can validate your system by performing elaborate penetration tests using the Metasploit Framework to secure your infrastructure.This Learning Path introduces you to the basic functionalities and applications of Metasploit. Throughout this book, you’ll learn different techniques for programming Metasploit modules to validate services such as databases, fingerprinting, and scanning. You’ll get to grips with post exploitation and write quick scripts to gather information from exploited systems. As you progress, you’ll delve into real-world scenarios where performing penetration tests are a challenge. With the help of these case studies, you’ll explore client-side attacks using Metasploit and a variety of scripts built on the Metasploit Framework.By the end of this Learning Path, you’ll have the skills required to identify system vulnerabilities by using thorough testing.This Learning Path includes content from the following Packt products:Metasploit for Beginners by Sagar RahalkarMastering Metasploit - Third Edition by Nipun Jaswal
Matthew Moocarme, Mahla Abdolahnejad, Ritesh Bhagwat
New experiences can be intimidating, but not this one! This beginner’s guide to deep learning is here to help you explore deep learning from scratch with Keras, and be on your way to training your first ever neural networks.What sets Keras apart from other deep learning frameworks is its simplicity. With over two hundred thousand users, Keras has a stronger adoption in industry and the research community than any other deep learning framework.The Deep Learning with Keras Workshop starts by introducing you to the fundamental concepts of machine learning using the scikit-learn package. After learning how to perform the linear transformations that are necessary for building neural networks, you'll build your first neural network with the Keras library. As you advance, you'll learn how to build multi-layer neural networks and recognize when your model is underfitting or overfitting to the training data. With the help of practical exercises, you’ll learn to use cross-validation techniques to evaluate your models and then choose the optimal hyperparameters to fine-tune their performance. Finally, you’ll explore recurrent neural networks and learn how to train them to predict values in sequential data.By the end of this book, you'll have developed the skills you need to confidently train your own neural network models.
Hyatt Saleh
Want to get to grips with one of the most popular machine learning libraries for deep learning? The Deep Learning with PyTorch Workshop will help you do just that, jumpstarting your knowledge of using PyTorch for deep learning even if you’re starting from scratch.It’s no surprise that deep learning’s popularity has risen steeply in the past few years, thanks to intelligent applications such as self-driving vehicles, chatbots, and voice-activated assistants that are making our lives easier. This book will take you inside the world of deep learning, where you’ll use PyTorch to understand the complexity of neural network architectures.The Deep Learning with PyTorch Workshop starts with an introduction to deep learning and its applications. You’ll explore the syntax of PyTorch and learn how to define a network architecture and train a model. Next, you’ll learn about three main neural network architectures - convolutional, artificial, and recurrent - and even solve real-world data problems using these networks. Later chapters will show you how to create a style transfer model to develop a new image from two images, before finally taking you through how RNNs store memory to solve key data issues.By the end of this book, you’ll have mastered the essential concepts, tools, and libraries of PyTorch to develop your own deep neural networks and intelligent apps.
Mirza Rahim Baig, Thomas V. Joseph, Nipun...
Are you fascinated by how deep learning powers intelligent applications such as self-driving cars, virtual assistants, facial recognition devices, and chatbots to process data and solve complex problems? Whether you are familiar with machine learning or are new to this domain, The Deep Learning Workshop will make it easy for you to understand deep learning with the help of interesting examples and exercises throughout.The book starts by highlighting the relationship between deep learning, machine learning, and artificial intelligence and helps you get comfortable with the TensorFlow 2.0 programming structure using hands-on exercises. You’ll understand neural networks, the structure of a perceptron, and how to use TensorFlow to create and train models. The book will then let you explore the fundamentals of computer vision by performing image recognition exercises with convolutional neural networks (CNNs) using Keras. As you advance, you’ll be able to make your model more powerful by implementing text embedding and sequencing the data using popular deep learning solutions. Finally, you’ll get to grips with bidirectional recurrent neural networks (RNNs) and build generative adversarial networks (GANs) for image synthesis.By the end of this deep learning book, you’ll have learned the skills essential for building deep learning models with TensorFlow and Keras.
Jasmeet Bhatia, Kartik Chaudhary
While AI has become an integral part of every organization today, the development of large-scale ML solutions and management of complex ML workflows in production continue to pose challenges for many. Google’s unified data and AI platform, Vertex AI, directly addresses these challenges with its array of MLOPs tools designed for overall workflow management.This book is a comprehensive guide that lets you explore Google Vertex AI’s easy-to-advanced level features for end-to-end ML solution development. Throughout this book, you’ll discover how Vertex AI empowers you by providing essential tools for critical tasks, including data management, model building, large-scale experimentations, metadata logging, model deployments, and monitoring. You’ll learn how to harness the full potential of Vertex AI for developing and deploying no-code, low-code, or fully customized ML solutions. This book takes a hands-on approach to developing u deploying some real-world ML solutions on Google Cloud, leveraging key technologies such as Vision, NLP, generative AI, and recommendation systems. Additionally, this book covers pre-built and turnkey solution offerings as well as guidance on seamlessly integrating them into your ML workflows.By the end of this book, you’ll have the confidence to develop and deploy large-scale production-grade ML solutions using the MLOps tooling and best practices from Google.
The DevOps 2.2 Toolkit. Self-Sufficient Docker Clusters
Viktor Farcic
Building on The DevOps 2.0 Toolkit and The DevOps 2.1 Toolkit: Docker Swarm, Viktor Farcic brings his latest exploration of the Docker technology as he records his journey to explore two new programs, self-adaptive and self-healing systems within Docker. The DevOps 2.2 Toolkit: Self-Sufficient Docker Clusters is the latest book in Viktor Farcic’s series that helps you build a full DevOps Toolkit. This book in the series looks at Docker, the tool designed to make it easier in the creation and running of applications using containers. In this latest entry, Viktor combines theory with a hands-on approach to guide you through the process of creating self-adaptive and self-healing systems. Within this book, Viktor will cover a wide-range of emerging topics, including what exactly self-adaptive and self-healing systems are, how to choose a solution for metrics storage and query, the creation of cluster-wide alerts and what a successful self-sufficient system blueprint looks like. Work with Viktor and dive into the creation of self-adaptive and self-healing systems within Docker.
Irena Cronin, Robert Scoble, Steve Wozniak
What is Spatial Computing and why is everyone from Tesla, Apple, and Facebook investing heavily in it?In The Infinite Retina, authors Irena Cronin and Robert Scoble attempt to answer that question by helping you understand where Spatial Computing?an augmented reality where humans and machines can interact in a physical space?came from, where it's going, and why it's so fundamentally different from the computers or mobile phones that came before.They present seven visions of the future and the industry verticals in which Spatial Computing has the most influence?Transportation; Technology, Media, and Telecommunications; Manufacturing; Retail; Healthcare; Finance; and Education.The book also shares insights about the past, present, and future from leading experts an other industry veterans and innovators, including Sebastian Thrun, Ken Bretschneider, and Hugo Swart. They dive into what they think will happen in Spatial Computing in the near and medium term, and also explore what it could mean for humanity in the long term.The Infinite Retina then leaves it up to you to decide whether Spatial Computing is truly where the future of technology is heading or whether it's just an exciting, but passing, phase.