Informatyka
U mnie działa. Język branży IT. Wydanie II
Paweł Baszuro
Przeczytaj i zrozum - język branży IT dla każdego Informatyczny żargon dla przeciętnego odbiorcy Praktyczna wiedza o wytwarzaniu oprogramowania Skuteczna komunikacja z przedstawicielami branży IT Jeśli nie mieszkasz w jaskini na końcu świata, komputery prawdopodobnie opanowały już niemal każdy obszar Twojego życia. Otaczają Cię dosłownie ze wszystkich stron i pomagają w wielu codziennych czynnościach. Z pewnością używasz ich do komunikacji, rozrywki, pracy i nauki, robisz za ich pomocą zakupy i planujesz wakacje. Dzięki komputerom Twoja codzienność jest prostsza i przyjemniejsza... do czasu, gdy musisz coś załatwić z kimś, kto odpowiada za ich programowanie. W tym momencie wszystko się komplikuje, a Ty przestajesz cokolwiek rozumieć. Jeśli w takich chwilach zadajesz sobie pytanie, o co temu człowiekowi chodzi, a takie terminy jak release, agile, repozytorium, ticket, legacy, implementacja, merge, request, storyboard, bug, backend, branch, log czy mock wywołują u Ciebie dreszcz przerażenia - spieszymy z pomocą! Dzięki tej książce nie tylko poznasz terminologię informatyczną, lecz również zdobędziesz wiedzę o procesie projektowania, tworzenia i utrzymywania oprogramowania komputerowego, a także dowiesz się, jak się skutecznie komunikować z zaangażowanymi w to osobami. Przy użyciu prostego języka i na praktycznych przykładach autor wprowadzi Cię w świat IT i sprawi, że przestaniesz się pocić na widok informatyka. Nauka każdego języka wymaga słownika - oto Twój słownik! Terminologia używana w świecie informatyków Etapy wytwarzania i wdrażania oprogramowania Definiowanie wymagań i zrozumienie procesu Komunikacja z przedstawicielami środowiska informatycznego Praktyczne przykłady z codziennego życia Dowiedz się, jak się porozumieć z programistą!
Uday Sawant
Ubuntu is one of the most secure operating systems and defines the highest level of security as compared other operating system. Ubuntu server is a popular Linux distribution and the first choice when deploying a Linux server. It can be used with a $35 Raspberry Pi to top-notch, thousand-dollar-per-month cloud hardware. Built with lists that there are 4 million + websites built using Ubuntu. With its easy-to-use package management tools and availability of well-known packages, we can quickly set up our own services such as web servers and database servers using Ubuntu.This book will help you develop the skills required to set up high performance and secure services with open source tools. Starting from user management and an in-depth look at networking, we then move on to cover the installation and management of web servers and database servers, as well as load balancing various services. You will quickly learn to set up your own cloud and minimize costs and efforts with application containers. Next, you will get to grips with setting up a secure real-time communication system. Finally, we’ll explore source code hosting and various collaboration tools. By the end of this book, you will be able to make the most of Ubuntu’s advanced functionalities.
Abdelmonam Kouka
Ubuntu is a Debian-based Linux operating system built on top of the Debian architecture. It is used to make operating systems for multiple platforms, including phones, desktops, TVs and mobiles. It has made some serious progress in the realms of efficiency and user friendliness.With evolving technology trends, demands on software have changed, with more and more skilled users. Over the past few years, services such as Facebook, Twitter, and push notifications on smartphones mean that users are used to being up to date with everything that happens all the time. With SignalR, the applications stay connected and will generate notifications when something happens either from the system or by other users. This provides new opportunities for the system administrators, to enter this new and exciting world of real-time application development.This is a concise and a cost-friendly guide, packed with up-to-date essentials on Ubuntu Server fundamentals. It will guide you through deploying and configuring Ubuntu servers in your office environments. You’ll start by installing Ubuntu Server, then move to the most useful aspect —the command-line interface inside it. You’ll extend your knowledge by learning how to administrate and configure Ubuntu Server. You will also see how to deploy services on Ubuntu Server and find out how to secure it. You’ll get to grips with the virtualization and cloud computing facilities provided by Ubuntu, and finally, you’ll gain some very useful tips.
Michał Heller
Jednym z najbardziej osobistych doświadczeń człowieka jest doświadczenie zanurzenia w strumień czasu. Michał Heller przedstawia zagadnienie czasu w perspektywie historycznej mając na uwadze dzisiejszy stan nauk: matematyki, fizyki i kosmologii. Możemy śledzić pasjonującą historię myśli ludzkiej zmagającej się z uchwyceniem czegoś tak dobrze nam znanego z codziennego, a jednocześnie tak trudnego do zwerbalizowania, jak przemijanie. Przeszłość to ogromny obszar, który już był, przyszłość to nieskończone pole możliwości, a chwila teraźniejsza jest punktem, nicością, odgradzająca przeszłość od przyszłości, ale równocześnie jest ona czymś najbardziej rzeczywistym – rzeczywistym, bo jedynym, co naprawdę istnieje. Przeszłości już nie ma, przyszłości jeszcze nie ma, jedynie teraźniejszość JEST. Michał Heller Michał Heller – kosmolog, filozof i teolog, Laureat Nagrody Templetona i założyciel Centrum Kopernika Badań Interdyscyplinarnych w Krakowie. Autor m.in. książek Bóg i geometria (CCPress 2015), Moralność myślenia (CCPress 2015), Ważniejsze niż Wszechświat (CCPress 2018).
Uczenie maszynowe dla programistów
Drew Conway, John Myles White
Wyciągnij najlepsze wnioski z dostępnych danych! Maszyna myśląca jak człowiek to marzenie ludzkości. Dzięki dzisiejszej wiedzy i dostępnym narzędziom wciąż przybliżamy się do jego spełnienia. Zastanawiasz się, jak nauczyć maszynę myślenia? Jak sprawić, żeby podejmowała trafne decyzje oraz przewidywała najbliższą przyszłość na podstawie przygotowanych modeli? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta wspaniała książka. Dzięki niej poznasz język R, nauczysz się eksplorować dostępne dane, określać wartość mediany i odchylenia standardowego oraz wizualizować powiązania między kolumnami. Gdy opanujesz już solidne podstawy teoretyczne, możesz śmiało przejść do kolejnych rozdziałów i zapoznać się z klasyfikacją binarną, tworzeniem rankingów oraz modelowaniem przyszłości przy użyciu regresji. Ponadto zrozumiesz, jak tworzyć systemy rekomendacyjne, analizować sieci społeczne oraz łamać szyfry. Książka ta jest doskonałą lekturą dla pasjonatów analizy danych i wyciągania z nich wniosków. Każdy rozdział książki jest poświęcony konkretnemu zagadnieniu uczenia maszynowego: klasyfikacji, predykcji, regresji, optymalizacji i wreszcie rekomendacji. Czytelnik nauczy się konstruować proste algorytmy uczenia maszynowego (i przepuszczać przez nie próbki danych) za pomocą języka programowania R. Uczenie maszynowe dla programistów jest więc znakomitą lekturą dla programistów parających się czy to projektami komercyjnymi, czy to rządowymi, czy wreszcie akademickimi. Skonstruuj prosty klasyfikator bayesowski odróżniający wiadomości treściwe od niechcianych na podstawie ich zawartości. Używaj regresji liniowej do przewidywania liczby odwiedzin najpopularniejszych stron WWW. Naucz się optymalizacji, próbując złamać prosty szyfr literowy. Statystycznie skonfrontuj poglądy polityków, używając rejestru głosowań. Zbuduj system rekomendacji wartościowych twitterowców. Naucz się czytać i analizować dane! Książka ta stanowi świetny przegląd przypadków i tuzina różnych technik uczenia maszynowego. Jest ukierunkowana na proces dochodzenia do rozwiązania, a nie gotowe recepty ani abstrakcyjne teorie; dzięki temu jej materiał jest dostępny dla wszystkich programistów, ale też przysłowiowych „umysłów ścisłych” — Max Shron, OkCupid
Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
Leszek Albrzykowski
Na styku matematyki i informatyki Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa główne, gorące tematy we współczesnej informatyce. Oba nieco tajemnicze, futurystyczne i przede wszystkim wymagające posiadania dość sporej wiedzy i umiejętności matematycznych. Stąd podręczniki akademickie poświęcone sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu zwykle są grube, ciężkie i naszpikowane detalami. Niesprzyjające szybkiej nauce i w rzeczywistości wcale nie takie… podręczne. Inaczej jest z tą niewielkich rozmiarów książką. Jej autor przedstawia tematy związane z AI i ML z naciskiem na matematykę, tłumaczy jednak wszystko krok po kroku ― tak by czytelnikom było łatwiej je zrozumieć. Zagadnienia matematyczne są tu objaśniane o tyle, o ile jest to konieczne dla opanowania konkretnych treści z zakresu uczenia maszynowego. Znajdziesz tu omówienie takich kluczowych zagadnień jak: Wnioskowanie bayesowskie Modele liniowe Zmienne informatywne i entropia informacji Ocena wpływu cech na model Detekcja anomalii Ocena modelu
Uczenie maszynowe na Raspberry Pi
Donald Norris
Rozwijaj i replikuj interesujące eksperymenty uczenia maszynowego (ML) przy użyciu kamery Pi Camera i płytki Raspberry Pi. Niniejsza książka zapewnia solidny przegląd technik uczenia maszynowego i niezliczonych zagadnień leżących u jego podstaw, zachęcając do ich dalszego poznawania. Nietechniczne omówienia równoważą złożone objaśnienia techniczne, sprawiając, że najnowszy i najbardziej złożony temat w świecie hobbystów informatyki staje się zrozumiały i przystępny. Uczenie maszynowe, odwołujące się zwykle także do uczenia głębokiego (DL) jest obecnie zintegrowane z mnóstwem komercyjnych produktów, a także szeroko stosowane w przemyśle, medycynie i wojskowości. Trudno znaleźć jakąkolwiek nowoczesną działalność człowieka, która nie została "dotknięta" przez aplikacje sztucznej inteligencji (AI). Bazując na koncepcjach wprowadzonych w książce Beginning Artificial Intelligence with the Raspberry Pi, niniejsza książka prowadzi poza proste rozumienie koncepcji AI do rzeczywistych doświadczeń z wykorzystaniem uczenia maszynowego i praktycznych zastosowań koncepcji uczenia głębokiego w eksperymentach związanych z rozpoznawaniem obrazów przy użyciu płytki Pi. Koncepcje związane z uczeniem maszynowym na Raspberry Pi można przenieść na inne platformy, wchodząc jeszcze dalej w świat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby realizować coraz lepsze projekty hobbystyczne lub komercyjne.
Uczenie maszynowe w aplikacjach. Projektowanie, budowa i wdrażanie
Emmanuel Ameisen
Uczenie maszynowe jest coraz popularniejsze. Stosuje się je w systemach wsparcia, systemach rekomendacyjnych, tłumaczeniach tekstów i wielu innych aplikacjach. Jednak podczas tworzenia tego rodzaju produktów inżynierowie napotykają bardzo poważne problemy. Jeśli ich nie rozwiążą, nawet obiecujący projekt może upaść. Trudność polega na tym, że zastosowanie uczenia maszynowego w konkretnej, użytkowej aplikacji jest złożonym zadaniem. Konieczne są wybór właściwej implementacji danej funkcjonalności, analiza błędów modelu, rozwiązanie problemów z czystością danych, a także weryfikacja wyników gwarantująca odpowiednią jakość produktu. To książka przeznaczona dla programistów i menedżerów, którzy wśród rodzących się idei uczenia maszynowego wciąż poszukują rozwiązań dla swojego biznesu. Autor omawia krok po kroku proces tworzenia i wdrażania aplikacji opartej na uczeniu maszynowym, a praktyczne koncepcje przedstawia za pomocą przykładowych kodów, rysunków i wywiadów z liderami w tej dziedzinie. Podpowiada, jak planować aplikację i oceniać jej jakość. Wyjaśnia także, jak budować skuteczny model, i demonstruje metody jego systematycznego usprawniania, aż do momentu osiągnięcia celu. W końcowej części opisuje strategie wdrażania i monitorowania modelu. W odróżnieniu od innych pozycji poświęconych uczeniu maszynowym ten przewodnik skupia się przede wszystkim na definiowaniu problemów, diagnozowaniu modeli i ich wdrażaniu. Dzięki tej książce: łatwiej określisz, do czego produkt ma służyć trafnie zdefiniujesz problem uczenia maszynowego szybko zbudujesz kompletny proces i pozyskasz początkowy zbiór danych zbudujesz, wytrenujesz i zoptymalizujesz model wdrożysz model w środowisku produkcyjnym przyjmiesz najlepszą metodę monitorowania pracy modelu Dobry pomysł - to zaledwie początek. Najważniejsze dzieje się później!
Uczenie maszynowe w C#. Szybkie, sprytne i solidne aplikacje
Matt R. Cole
Uczenie maszynowe weszło już do kanonu technologii informatycznych. Praktyczne umiejętności w tej dziedzinie powinien posiadać każdy programista i analityk. Standardowo do rozwiązań związanych z machine learning stosuje się Pythona i opracowane dla niego biblioteki, niemniej równie skutecznie można do tego celu używać innych języków programowania. Trzeba jedynie dobrze zaznajomić się z wdrożeniami algorytmów uczenia maszynowego. Niezwykle ciekawym rozwiązaniem jest pisanie takich implementacji w C#. Przemawiają za tym nie tylko zalety samego języka, ale i to, że większość aplikacji dla profesjonalistów jest pisana w C# przy użyciu takich narzędzi jak Visual Studio, SQL Server, Unity czy Microsoft Azure. Ta książka jest przeznaczona dla doświadczonych programistów C#, którzy chcą nauczyć się technik machine learning, deep learning i sztucznej inteligencji. Opisano tu dostępne narzędzia do uczenia maszynowego, dzięki którym można łatwo budować inteligentne aplikacje .NET wykorzystujące takie rozwiązania jak wykrywanie obrazów lub ruchu, wnioskowanie bayesowskie, głębokie uczenie i głęboka wiara. Omówiono zasady implementacji algorytmów uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego oraz ich zastosowanie w budowie modeli predykcji. Przedstawiono różne techniki, od prostej regresji liniowej, przez drzewa decyzyjne i SVM, po zaawansowane rozwiązania, takie jak sztuczne sieci neuronowe, autoenkodery lub uczenie ze wzmocnieniem. Najciekawsze zagadnienia przedstawione w książce: podstawy uczenia maszynowego wykorzystywanie logiki rozmytej mapy samoorganizujące się framework Kelp.Net i jego integracja z systemem ReflectInsight realia obliczeń kwantowych Uczenie maszynowe - najlepiej z wydajnym C#!
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
Matt Harrison
Uczenie maszynowe i nauka o danych są dziś ogromnie popularne. Dziedziny te szybko się rozwijają, a poszczególne techniki uczenia maszynowego znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań. Wiedza, którą można uzyskać dzięki odpowiedniemu przygotowaniu danych i ich eksploracji, często jest bezcenna. Umiejętność ich analizy oraz wiedza o możliwych sposobach rozwiązywania problemów napotykanych podczas uczenia maszynowego są więc dużymi atutami i mogą być wykorzystywane w wielu gałęziach nauki, techniki i biznesu. Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych. Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych. W książce między innymi: klasyfikacja, oczyszczanie i uzupełnianie braków danych eksploracyjna analiza danych i dobór modelu danych przykłady analiz regresji redukcja wymiarowości potoki w bibliotece scikit-learn Uczenie maszynowe: nowy wymiar analizy danych!
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury
Chris Albon
Uczenie maszynowe jest dziś wykorzystywane w różnych dziedzinach życia: w biznesie, w polityce, w organizacjach non profit i oczywiście w nauce. Samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania danych w wiedzę. Powstało sporo książek wyjaśniających sposób działania tych algorytmów i prezentujących nieraz spektakularne przykłady ich wykorzystania. Do dyspozycji pozostają też narzędzia przeznaczone do tego rodzaju zastosowań, takie jak biblioteki Pythona, w tym pandas i scikit-learn. Problemem pozostaje implementacja rozwiązań codziennych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Z tej książki najwięcej skorzystają profesjonaliści, którzy znają podstawowe koncepcje związane z uczeniem maszynowym. Osoby te potraktują ją jako przewodnik ułatwiający rozwiązywanie konkretnych problemów napotykanych podczas codziennej pracy z uczeniem maszynowym. Dzięki zawartym tu recepturom takie zadania jak wczytywanie danych, obsługa danych tekstowych i liczbowych, wybór modelu czy redukcja wymiarowości staną się o wiele łatwiejsze do wykonania. Każda receptura zawiera kod, który można wstawić do swojego programu, połączyć lub zaadaptować według potrzeb. Przedstawiono także analizy wyjaśniające poszczególne rozwiązania i ich kontekst. Z tą książką płynnie przejdziesz od rozważań teoretycznych do opracowywania działających aplikacji i praktycznego korzystania z zalet uczenia maszynowego. Receptury w tej książce dotyczą: wektorów, macierzy i tablic obsługi danych liczbowych i tekstowych, obrazów, a także związanych z datą i godziną redukcji wymiarowości za pomocą wyodrębniania i wyboru cech oceny i wyboru modelu oraz regresji liniowej i logistycznej maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej, klasteryzacji i sieci neuronowych zapisywania i wczytywania wytrenowanych modeli Uczenie maszynowe w Pythonie - użyj sprawdzonych receptur kodu!
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
Kyle Gallatin, Chris Albon
W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się. Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych. W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego. Poznaj receptury dotyczące: pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków Długo szukałam książki, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja! Vicki Boykis, inżynier uczenia maszynowego w Duo
Uczenie maszynowe z językiem JavaScript. Rozwiązywanie złożonych problemów
Burak Kanber
Uczenie maszynowe jeszcze kilka lat temu stanowiło niemal wiedzę tajemną. Nieliczni eksperci w tej dziedzinie publikowali materiały w naukowym, matematycznym języku, który wymagał biegłości w algebrze liniowej czy rachunku wektorowym. Korzystano najczęściej z Pythona i jego bibliotek. Obecnie, wraz ze wzrostem popularności uczenia maszynowego, zwiększają się możliwości jego praktycznej implementacji. Rzeczywista biegłość w tej dziedzinie wymaga jednak dogłębnego zrozumienia mechaniki działania algorytmów stosowanych w uczeniu maszynowym. Implementacja tych algorytmów w JavaScripcie jest znakomitym wyborem: język ten stał się dojrzałym, potężnym i wszechstronnym narzędziem do rozwiązywania złożonych problemów. Chcesz nauczyć się implementacji algorytmów uczenia maszynowego bez zbytniego zagłębiania się w niuanse matematyczne? Jeśli dodatkowo znasz język JavaScript, ta książka jest dla Ciebie idealnym wyborem. Wyjaśniono w niej, w jaki sposób tworzyć własne implementacje, podano też przykłady przydatnych bibliotek. Sporo miejsca poświęcono sieciom neuronowym, ich architekturze i przykładom zastosowania. Przedstawiono takie zagadnienia jak wykrywanie twarzy, filtrowanie spamu, tworzenie systemów rekomendacji, rozpoznawanie znaków oraz przetwarzanie języka naturalnego. Znalazły się tu również wskazówki dotyczące dobierania odpowiednich bibliotek JavaScriptu, takich jak NaturalNode, brain, harthur oraz klasyfikatory, co umożliwia projektowanie bardziej inteligentnych aplikacji. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: potencjał JavaScriptu w uczeniu maszynowym algorytmy grupowania, klasyfikacji, reguły kojarzenia algorytmy regresji, przewidywanie wzorców i predykcja sieci neuronowe i głębokie sieci neuronowe uczenie maszynowe w aplikacjach czasu rzeczywistego Uczenie maszynowe - coś dla wyjadaczy JavaScriptu!
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
Aurélien Géron
W 2006 roku świat nauki zafascynował się głębokimi sieciami neuronowymi. Wbrew wcześniejszym przekonaniom okazało się, że ich uczenie jest możliwe. Technika ta została nazwana uczeniem głębokim. Wymagała zapewnienia olbrzymiej mocy obliczeniowej i potężnych ilości danych, jednak potencjał wytrenowanych sieci głębokich był niesamowity. Kolejne lata przyniosły bujny rozwój tej technologii w wielu obszarach, co pozwoliło na tworzenie przeróżnych zaawansowanych produktów. Prace nad nowymi zastosowaniami sieci głębokich trwają. Wszystko wskazuje na to, że już wkrótce zdominują one większość dziedzin naszego życia. To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady i ćwiczenia. Wykorzystano gotowe rozwiązania i przedstawiono zasady pracy ze specjalistycznymi narzędziami, w tym z TensorFlow 2, najnowszą odsłoną modułu. W efekcie niepostrzeżenie przyswoisz niezbędny zasób pojęć i narzędzi służących do tworzenia systemów inteligentnych. Poznasz różnorodne techniki i zaczniesz samodzielnie ich używać. Po lekturze będziesz biegle posługiwać się najnowszymi technologiami sztucznej inteligencji! W tej książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego i rozpoczęcie pracy z TensorFlow techniki wykrywania obiektów, segmentacji semantycznej i mechanizmy uwagi interfejs Keras, narzędzia TF Transform i TF Serving wdrażanie modeli TensorFlow techniki uczenia nienadzorowanego, wykrywanie anomalii oraz biblioteka TF Agents TensorFlow 2: źródło magii zaawansowanych technologii!
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
Aurélien Géron
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie programów uczących się z danych. Znajdziesz tu rozsądne, intuicyjne objaśnienia, a także mnóstwo praktycznych porad! Francois Chollet, twórca interfejsu Keras To trzecie wydanie bestsellerowego przewodnika po uczeniu maszynowym. Książka jest adresowana do osób, które chcą wejść w świat uczenia maszynowego ― przy czym wystarczą do tego minimalne umiejętności programistyczne. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia. Dzięki temu przyswoisz niezbędne pojęcia i nauczysz się korzystać z gotowych platform produkcyjnych Pythona: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. W tym wydaniu pokazano różnorodne techniki, od prostej regresji liniowej aż po głębokie sieci neuronowe. Szybko nauczysz się tworzyć działające systemy inteligentne! W książce między innymi: korzystanie ze Scikit-Learn, z TensorFlow i Keras modele: maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne, lasy losowe i metody zespołowe uczenie nienadzorowane: redukcja wymiarowości, analiza skupień, wykrywanie anomalii sieci neuronowe: sieci splotowe, rekurencyjne, modele dyfuzyjne i transformatory trenowanie i implementacje sieci neuronowych To znakomite wprowadzenie do teoretycznych i praktycznych rozważań na temat rozwiązywania problemów za pomocą sieci neuronowych! Pete Warden, mobile lead projektu Tensor Flow Twórz i trenuj nowoczesne sieci neuronowe!
Mireia Alegre Ruiz, Emilio Rodriguez Martinez
Lottie is a small and scalable JSON-based animation file. LottieFiles is the platform where Lottie animations can be uploaded, tested, and shared. By combining the LottieFiles plugin and the LottieFiles platform, you’ll be able to create stunning animations that are easy to integrate in any device. You’ll also see how to use the Bodymovin plugin in After Effects to export your animation to a JSON file.The book starts by giving you an overview of Lottie and LottieFiles. As you keep reading, you’ll understand the entire Lottie ecosystem and get hands-on with classic 2D animation principles. You’ll also get a step-by-step guided tour to ideate, sketch for storytelling, design an icon that will fulfill the needs and expectations of users based on UX, and finally animate it in Adobe After Effects. This will help you get familiar with the After Effects environment, work with vector shape layers, create and modify keyframes using layer properties, explore path and mask features, and adjust timing easily to create professional-looking animations.By the end of this animation book, you’ll be able to create and export your own Lottie animations using After Effects and implement them in mobile apps using React Native. You’ll also have an understanding of 2D animation best practices and principles that you can apply in your own projects.