Biznes IT
Dealing With Data Pocket Primer. A Comprehensive Guide to Data Handling Techniques
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
This book introduces the basic concepts of managing data using various computer languages and applications. It is designed as a fast-paced introduction to key features of data management, including statistical concepts, data-related techniques, Pandas, RDBMS, SQL, NLP topics, Matplotlib, and data visualization. The companion files with source code and color figures enhance the learning experience.Understanding these concepts is crucial for anyone looking to manage data effectively. The book covers the fundamentals of probability and statistics, working with data using Pandas, managing databases with SQL and MySQL, and cleaning data using NLP techniques. It also delves into data visualization, providing practical insights and numerous code samples.The journey begins with an introduction to probability and statistics, moving on to working with data and Pandas. It then covers RDBMS and SQL, focusing on practical SQL and MySQL usage. The book concludes with NLP, data cleaning, and visualization techniques, equipping readers with a comprehensive understanding of data management.
Ali Madani
Debugging Machine Learning Models with Python is a comprehensive guide that navigates you through the entire spectrum of mastering machine learning, from foundational concepts to advanced techniques. It goes beyond the basics to arm you with the expertise essential for building reliable, high-performance models for industrial applications. Whether you're a data scientist, analyst, machine learning engineer, or Python developer, this book will empower you to design modular systems for data preparation, accurately train and test models, and seamlessly integrate them into larger technologies.By bridging the gap between theory and practice, you'll learn how to evaluate model performance, identify and address issues, and harness recent advancements in deep learning and generative modeling using PyTorch and scikit-learn. Your journey to developing high quality models in practice will also encompass causal and human-in-the-loop modeling and machine learning explainability. With hands-on examples and clear explanations, you'll develop the skills to deliver impactful solutions across domains such as healthcare, finance, and e-commerce.
Irena Cronin
Ever wondered how large language models (LLMs) work and how they're shaping the future of artificial intelligence? Written by a renowned author and AI, AR, and data expert, Decoding Large Language Models is a combination of deep technical insights and practical use cases that not only demystifies complex AI concepts, but also guides you through the implementation and optimization of LLMs for real-world applications.You’ll learn about the structure of LLMs, how they're developed, and how to utilize them in various ways. The chapters will help you explore strategies for improving these models and testing them to ensure effective deployment. Packed with real-life examples, this book covers ethical considerations, offering a balanced perspective on their societal impact. You’ll be able to leverage and fine-tune LLMs for optimal performance with the help of detailed explanations. You’ll also master techniques for training, deploying, and scaling models to be able to overcome complex data challenges with confidence and precision. This book will prepare you for future challenges in the ever-evolving fields of AI and NLP.By the end of this book, you’ll have gained a solid understanding of the architecture, development, applications, and ethical use of LLMs and be up to date with emerging trends, such as GPT-5.
Decyzyjni. Jak zwykli ludzie kreują niezwykłe produkty
Marty Cagan, Chris Jones
Wiodące firmy produktowe nie powstają za sprawą magii! Holly Hester-Reilly, H2R Product Science Wydaje się, że liderzy technologiczni, tacy jak Amazon, Apple, Google czy Tesla, przyciągają wybitnych ludzi i dzięki temu wciąż utrzymują swoją innowacyjność. W rzeczywistości ważniejsze jest środowisko, które pozwala zespołowi produktowemu na wypracowywanie niezwykłych rozwiązań. Większość firm jednak utrzymuje struktury uniemożliwiające wykorzystanie ludzkiej innowacyjności. Oto instrukcja, dzięki której liderzy będą mogli przeprowadzać transformacje w swoich organizacjach! Martin Eriksson, Mind the Product Cagan i Jones stworzyli kompendium wiedzy o przywództwie produktowym Teresa Torres, Product Talk W tej książce znajdziesz wszystkie informacje, które są Ci potrzebne do stworzenia środowiska sprzyjającego tworzeniu innowacyjnych rozwiązań. Dowiesz się, jak dostrzegać i wykorzystywać naturalne talenty każdego członka zespołu. Zapoznasz się z szeregiem praktycznych wskazówek, dzięki którym zidentyfikujesz wszelkie kwestie organizacyjne i kulturowe utrudniające pracę zespołu produktowego. Prześledzisz też liczne przykłady ułatwiające zrozumienie omawianych przez autorów koncepcji i wdrażanie ich we własnej organizacji. Przede wszystkim jednak nauczysz się tego, co najważniejsze: funkcjonowania przywództwa produktowego. Poznaj sekrety organizacji produktowych światowej klasy i zostań takim liderem, jakiego potrzebuje Twój zespół produktowy! Sprawdź, jak konkretnie działają zespoły produktowe, które odnoszą sukcesy Poznaj techniki rekrutacji i coachingu członków zespołów produktowych Opanuj zasady tworzenia inspirujących wizji produktów i strategii produktowych Naucz się przydzielać zespołom problemy do rozwiązania, a nie funkcjonalności do opracowania Dowiedz się, jak przeprowadzić udaną transformację organizacji produktowej Czytajcie, i to już! Phill Terry, Collaborative Gain Oto przewodnik po przywództwie produktowym, jakiego dotąd wszystkim nam brakowało! Gabrielle Bufrem, VMware Lektura obowiązkowa dla liderów produktu! Felipe Castro, Outcome Edge
Ahmed Menshawy
Deep learning is a popular subset of machine learning, and it allows you to build complex models that are faster and give more accurate predictions. This book is your companion to take your first steps into the world of deep learning, with hands-on examples to boost your understanding of the topic.This book starts with a quick overview of the essential concepts of data science and machine learning which are required to get started with deep learning. It introduces you to Tensorflow, the most widely used machine learning library for training deep learning models. You will then work on your first deep learning problem by training a deep feed-forward neural network for digit classification, and move on to tackle other real-world problems in computer vision, language processing, sentiment analysis, and more. Advanced deep learning models such as generative adversarial networks and their applications are also covered in this book.By the end of this book, you will have a solid understanding of all the essential concepts in deep learning. With the help of the examples and code provided in this book, you will be equipped to train your own deep learning models with more confidence.
Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
Jeremy Howard, Sylvain Gugger
Uczenie głębokie zmienia oblicze wielu branż. Ta rewolucja już się zaczęła, jednak potencjał AI i sieci neuronowych jest znacznie większy. Korzystamy więc dziś z osiągnięć komputerowej analizy obrazu i języka naturalnego, wspierania badań naukowych czy budowania skutecznych strategii biznesowych - wchodzimy do świata, który do niedawna był dostępny głównie dla naukowców. W konsekwencji trudno o źródła wiedzy, które równocześnie byłyby przystępne dla zwykłych programistów i miały wysoką wartość merytoryczną. Problem polega na tym, że bez dogłębnego zrozumienia działania algorytmów uczenia głębokiego trudno tworzyć dobre aplikacje. Oto praktyczny i przystępny przewodnik po koncepcjach uczenia głębokiego, napisany tak, aby ułatwić zrozumienie najnowszych technik w tej dziedzinie bez znajomości wyższej matematyki. Książka daje znakomite podstawy uczenia głębokiego, a następnie stopniowo wprowadza zagadnienia sposobu działania modeli, ich budowy i trenowania. Pokazano w niej również praktyczne techniki przekształcania modeli w działające aplikacje. Znalazło się tu mnóstwo wskazówek ułatwiających poprawianie dokładności, szybkości i niezawodności modeli. Nie zabrakło też informacji o najlepszych sposobach wdrażania od podstaw algorytmów uczenia głębokiego i stosowaniu ich w najnowocześniejszych rozwiązaniach. W książce między innymi: gruntownie i przystępnie omówione podstawy uczenia głębokiego najnowsze techniki uczenia głębokiego i ich praktyczne zastosowanie działanie modeli oraz zasady ich treningu praktyczne tworzenie aplikacji korzystających z uczenia głębokiego wdrażanie algorytmów uczenia głębokiego etyczne implikacje AI Uczenie głębokie? Dobrze zrozum, dobrze zastosuj!
Wei Di, Jianing Wei, Anurag Bhardwaj
Deep Learning a trending topic in the field of Artificial Intelligence today and can be considered to be an advanced form of machine learning. This book will help you take your first steps in training efficient deep learning models and applying them in various practical scenarios. You will model, train, and deploy different kinds of neural networks such as CNN, RNN, and will see some of their applications in real-world domains including computer vision, natural language processing, speech recognition, and so on. You will build practical projects such as chatbots, implement reinforcement learning to build smart games, and develop expert systems for image captioning and processing using Python library such as TensorFlow. This book also covers solutions for different problems you might come across while training models, such as noisy datasets, and small datasets.By the end of this book, you will have a firm understanding of the basics of deep learning and neural network modeling, along with their practical applications.
Dr. Pablo Rivas
With information on the web exponentially increasing, it has become more difficult than ever to navigate through everything to find reliable content that will help you get started with deep learning. This book is designed to help you if you're a beginner looking to work on deep learning and build deep learning models from scratch, and you already have the basic mathematical and programming knowledge required to get started.The book begins with a basic overview of machine learning, guiding you through setting up popular Python frameworks. You will also understand how to prepare data by cleaning and preprocessing it for deep learning, and gradually go on to explore neural networks. A dedicated section will give you insights into the working of neural networks by helping you get hands-on with training single and multiple layers of neurons. Later, you will cover popular neural network architectures such as CNNs, RNNs, AEs, VAEs, and GANs with the help of simple examples, and learn how to build models from scratch. At the end of each chapter, you will find a question and answer section to help you test what you've learned through the course of the book.By the end of this book, you'll be well-versed with deep learning concepts and have the knowledge you need to use specific algorithms with various tools for different tasks.