Inne
Chris Seferlis , Christopher Nellis, Andy Roberts
Azure Cognitive Services and OpenAI are a set of pre-built artificial intelligence (AI) solution APIs that can be leveraged from existing applications, allowing customers to take advantage of Microsoft’s award-winning Vision, Speech, Text, Decision, and GPT-4 AI capabilities.With Practical Guide to Azure Cognitive Services, you’ll work through industry-specific examples of implementations to get a head-start in your production journey. You’ll begin with an overview of the categorization of Azure Cognitive Services and the benefits of embracing AI solutions for practical business applications. After that, you’ll explore the benefits of using Azure Cognitive Services to optimize efficiency and improve predictive capabilities. Then, you’ll learn how to leverage Vision capabilities for quality control, Form Recognizer to streamline supply chain nuances, language understanding to improve customer service, and Cognitive Search for next-generation knowledge-mining solutions.By the end of this book, you’ll be able to implement various Cognitive Services solutions that will help you enhance efficiency, reduce costs, and improve the customer experience at your organization. You’ll also be well equipped to automate mundane tasks by reaping the full potential of OpenAI.
Paul Done
Officially endorsed by MongoDB, Inc., Practical MongoDB Aggregations helps you unlock the full potential of the MongoDB aggregation framework, including the latest features of MongoDB 7.0. This book provides practical, easy-to-digest principles and approaches for increasing your effectiveness in developing aggregation pipelines, supported by examples for building pipelines to solve complex data manipulation and analytical tasks.This book is customized for developers, architects, data analysts, data engineers, and data scientists with some familiarity with the aggregation framework. It begins by explaining the framework's architecture and then shows you how to build pipelines optimized for productivity and scale.Given the critical role arrays play in MongoDB's document model, the book delves into best practices for optimally manipulating arrays. The latter part of the book equips you with examples to solve common data processing challenges so you can apply the lessons you've learned to practical situations. By the end of this MongoDB book, you’ll have learned how to utilize the MongoDB aggregation framework to streamline your data analysis and manipulation processes effectively.
Sinan Ozdemir
Principles of Data Science bridges mathematics, programming, and business analysis, empowering you to confidently pose and address complex data questions and construct effective machine learning pipelines. This book will equip you with the tools to transform abstract concepts and raw statistics into actionable insights.Starting with cleaning and preparation, you’ll explore effective data mining strategies and techniques before moving on to building a holistic picture of how every piece of the data science puzzle fits together. Throughout the book, you’ll discover statistical models with which you can control and navigate even the densest or the sparsest of datasets and learn how to create powerful visualizations that communicate the stories hidden in your data.With a focus on application, this edition covers advanced transfer learning and pre-trained models for NLP and vision tasks. You’ll get to grips with advanced techniques for mitigating algorithmic bias in data as well as models and addressing model and data drift. Finally, you’ll explore medium-level data governance, including data provenance, privacy, and deletion request handling.By the end of this data science book, you'll have learned the fundamentals of computational mathematics and statistics, all while navigating the intricacies of modern ML and large pre-trained models like GPT and BERT.
Principles of Data Science. Mathematical techniques and theory to succeed in data-driven industries
Sinan Ozdemir
Need to turn your skills at programming into effective data science skills? Principles of Data Science is created to help you join the dots between mathematics, programming, and business analysis. With this book, you’ll feel confident about asking—and answering—complex and sophisticated questions of your data to move from abstract and raw statistics to actionable ideas.With a unique approach that bridges the gap between mathematics and computer science, this books takes you through the entire data science pipeline. Beginning with cleaning and preparing data, and effective data mining strategies and techniques, you’ll move on to build a comprehensive picture of how every piece of the data science puzzle fits together. Learn the fundamentals of computational mathematics and statistics, as well as some pseudocode being used today by data scientists and analysts. You’ll get to grips with machine learning, discover the statistical models that help you take control and navigate even the densest datasets, and find out how to create powerful visualizations that communicate what your data means.
Sinan Ozdemir, Sunil Kakade, Marco Tibaldeschi
Need to turn programming skills into effective data science skills? This book helps you connect mathematics, programming, and business analysis. You’ll feel confident asking—and answering—complex, sophisticated questions of your data, making abstract and raw statistics into actionable ideas.Going through the data science pipeline, you'll clean and prepare data and learn effective data mining strategies and techniques to gain a comprehensive view of how the data science puzzle fits together. You’ll learn fundamentals of computational mathematics and statistics and pseudo-code used by data scientists and analysts. You’ll learn machine learning, discovering statistical models that help control and navigate even the densest datasets, and learn powerful visualizations that communicate what your data means.
Tomasz Palczewski , Jaejun (Brandon) Lee ,...
Machine learning engineers, deep learning specialists, and data engineers encounter various problems when moving deep learning models to a production environment. The main objective of this book is to close the gap between theory and applications by providing a thorough explanation of how to transform various models for deployment and efficiently distribute them with a full understanding of the alternatives.First, you will learn how to construct complex deep learning models in PyTorch and TensorFlow. Next, you will acquire the knowledge you need to transform your models from one framework to the other and learn how to tailor them for specific requirements that deployment environments introduce. The book also provides concrete implementations and associated methodologies that will help you apply the knowledge you gain right away. You will get hands-on experience with commonly used deep learning frameworks and popular cloud services designed for data analytics at scale. Additionally, you will get to grips with the authors’ collective knowledge of deploying hundreds of AI-based services at a large scale.By the end of this book, you will have understood how to convert a model developed for proof of concept into a production-ready application optimized for a particular production setting.
Projektowanie baz danych dla każdego. Przewodnik krok po kroku
Michael J. Hernandez
Praktyczny przewodnik dla projektantów baz danych! Dzisiejszy świat opiera się na bazach danych. Są one sercem każdego przedsięwzięcia, począwszy od działalności banku, a na zakupach internetowych skończywszy. Ich projektowanie wymaga nie lada kunsztu, a drobny błąd może doprowadzić do nieoczekiwanych konsekwencji. Dlatego od projektantów baz danych wymaga się ogromnej wiedzy i dokładności, a doświadczenie w tej dziedzinie zdobywa się latami. Dzięki tej książce będziesz w stanie zgłębić tajniki budowy baz danych, podane w przejrzysty, przystępny i rozsądny sposób. W trakcie lektury poznasz rodzaje baz, ich dostępne modele oraz cel ich projektowania. Kolejne rozdziały dotyczą procesu projektowania nowej bazy oraz analizowania baz istniejących. Ponadto dowiesz się z nich, jak istotne jest właściwe określenie kluczy i relacji oraz nałożenie więzów integralności. Szczególną uwagę powinieneś zwrócić na rozdział poświęcony najczęściej popełnianym błędom - jego dokładna lektura pozwoli Ci uniknąć wielu problemów. Książka ta jest obowiązkową lekturą dla wszystkich osób mających styczność z bazami danych w codziennej pracy. Dzięki tej książce: poznasz rodzaje baz danych zorganizujesz proces projektowania bazy nauczysz się analizować strukturę istniejącej bazy unikniesz pułapek poznasz tajniki baz danych Wiedza dotycząca baz danych w pigułce!
Projektowanie baz danych dla każdego. Przewodnik krok po kroku. Wydanie IV
Michael J. Hernandez
Mimo upływu lat relacyjne bazy danych wciąż mają się świetnie! Z każdym rokiem stają się coraz doskonalsze i radzą sobie z coraz większymi zbiorami danych. Wciąż jednak podstawą dobrej aplikacji bazodanowej jest dobry projekt samej bazy. Wielu osobom projektowanie poprawnych struktur bazodanowych wydaje się czymś z pogranicza wyższej matematyki i czarnej magii. Tymczasem zdobycie tej umiejętności jest możliwe bez lat studiowania skomplikowanych teorii matematycznych. Wystarczy przyswoić kluczowe podstawy i nauczyć się korzystać z kilku zdroworozsądkowych koncepcji i teorii. Ta książka jest rocznicowym, przejrzanym i zaktualizowanym wydaniem kultowego podręcznika do samodzielnej nauki projektowania relacyjnych baz danych. Zawarte w nim informacje można wykorzystywać niezależnie od zastosowanego oprogramowania. Przedstawiono tu, jak projektować nowoczesne bazy danych, które mają poprawną strukturę, są niezawodne i ułatwiają wprowadzanie zmian. Opisano wszystkie etapy projektowania: od planowania po definiowanie tabel, pól, kluczy, relacji między tabelami, reguł biznesowych i widoków. Dodatkowo znajdziemy tu praktyczne techniki zwiększania integralności danych, omówienie często popełnianych błędów i wskazówki, kiedy warto łamać zasady. Treść przewodnika wzbogacają pytania kontrolne i rysunki, które bardzo pomagają w jej skutecznym opanowaniu. W książce: typy baz danych, modele i cele projektowe tworzenie tabel i relacji, specyfikacje pól i widoki poziomy integralności danych tworzenie reguł biznesowych perspektywy relacyjnych baz danych Nie ma dobrej bazy danych bez dobrego projektu!