Search results
SQL. Analiza danych za pomocą zapytań. Warsztaty praktyczne. Wydanie II
Matt Goldwasser, Upom Malik, Benjamin Johnston
Obecnie mamy dostęp do terabajtów danych. To nieprzebrane źródło cennych informacji, które mogą decydować o upadku albo o rozkwicie firmy. Aby jednak wydobyć z danych potrzebną wiedzę, trzeba się wykazać kompetencjami. Są to cenne umiejętności - profesjonalny analityk danych może przebierać w atrakcyjnych ofertach pracy. Spośród różnych technik analizy danych warto się przyjrzeć zastosowaniu zapytań SQL. SQL to język tworzony i rozwijany dla potrzeb pracy z bazami danych, jest więc szczególnie przydatnym narzędziem w przyborniku analityka danych. Ta książka jest znakomitym przewodnikiem dla początkującego analityka danych. Dzięki niej dowiesz się, jak skutecznie przesiewać i uzyskiwać informacje z surowych danych. Nauczysz się formułować hipotezy i generować opisowe statystyki, a także pisać złożone zapytania SQL, które pozwalają na zagregowanie danych z bazy SQL z danymi pochodzącymi z innych źródeł. Zobaczysz, jak pracować z danymi w różnych formatach, i nauczysz się analizy geoprzestrzennej i analizy tekstu. Poznasz też tajniki pozyskiwania informacji z wykorzystaniem takich metod jak profilowanie i automatyzacja. W książce: przygotowanie danych za pomocą zapytań SQL funkcje agregujące i funkcje okna w SQL bazy danych i Excel oraz kod w R i w Pythonie praca ze złożonymi typami danych optymalizacja zapytań SQL metodyczne rozwiązywanie problemów SQL: znakomite narzędzie w profesjonalnej analizie danych!
Sterowanie programowalne. Od mikrokontrolera do sterownika PLC
Witold Krieser
Urządzenia elektryczne pod Twoją kontrolą Sterowanie jest procesem, w którym sygnały wejściowe odpowiednio oddziaływują na wyjścia – zgodnie z regułami sterowania, czyli odpowiednimi algorytmami. Owe algorytmy można realizować na wiele różnych sposobów, m.in. przez bramki logiczne i układy mikrokontrolerów, z czym wiąże się pojęcie sterowników swobodnie programowalnych PLC. Na nich właśnie skupia się autor niniejszej książki. Poradnik zapozna Cię m.in. z podstawami programowania w języku LD. Podpowie też kilka ciekawych projektów programów w tym języku. Znajdziesz tu ogólny opis technik sterowania – w szczególności sterowania programowalnego. Przydać może Ci się także zawarta w książce dokumentacja programów na sterowniki PLC w języku LD, stanowiąca listę przyporządkowań i schemat podłączeń elektrycznych do sterownika. UWAGA – ta książka stanowi świetne uzupełnienie wiedzy dla uczniów kształcących się w zawodach elektryk, technik elektryk, mechatronik, technik mechatronik i technik automatyk!
Sztuczna inteligencja w finansach. Używaj języka Python do projektowania i wdrażania algorytmów AI
Yves Hilpisch
W świecie finansów sztuczna inteligencja okazała się przełomową technologią - w połączeniu z odpowiednim zastosowaniem algorytmów i dużych zbiorów danych bowiem pozwala na poprawę jakości usług finansowych. Autor tej książki zdaje sobie z tego sprawę - ma wieloletnie doświadczenie i kompleksową wiedzę na temat projektowania i wdrażania zaawansowanych mechanizmów AI w największych podmiotach z branży. Swoją wiedzą dzieli się z czytelnikami. Dr Yves Hilpisch szczegółowo opisuje zarówno podstawy teoretyczne, jak i praktyczne aspekty używania algorytmów sztucznej inteligencji w ramach usług i produktów finansowych. Opierając się na przykładach z języka Python, pokazuje metodyki, modele, założenia i techniki wdrażania AI, a także analizuje problemy mogące utrudniać to zadanie i przybliża ich rozwiązania. Znajdziemy tutaj skomplikowane zagadnienia wytłumaczone w logiczny i zrozumiały sposób. Autor z powodzeniem łączy teorię z praktyką, a jego podejście do tematu i prezentowane przypadki bazujące na doświadczeniu są cennym źródłem wiedzy dla każdego, kto chce poznać tajniki dotyczące zastosowania sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, algorytmów i zbiorów danych w szeroko pojętym świecie finansów. Dzięki książce dowiesz się: na czym polega zastosowanie AI w usługach i produktach finansowych dlaczego i w jaki sposób użycie sztucznej inteligencji fundamentalnie zmienia sektor finansowy i jakie ma to skutki dla niego i konsumentów jak w języku Python konstruować i wdrażać algorytmy bazujące na rozbudowanych zbiorach danych jak dzięki AI i uczeniu maszynowemu usprawniać usługi i produkty finansowe
Laurence Moroney
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują coraz więcej zastosowań w niemal wszystkich istotnych branżach. W technologiach sieci neuronowych tkwi olbrzymi potencjał. Za rozwojem uczenia maszynowego muszą nadążać architekci i programiści: aplikacja, w której wykorzystano technologie sztucznej inteligencji, musi pasować do określonego zastosowania. Poszczególne systemy różnią się od siebie, tak samo jak różne są rozwiązywane przez nie problemy. Sztuczna inteligencja ujawni swoje ogromne możliwości tylko, jeśli inżynierowie dostosują swoje aplikacje do rozwiązywania konkretnych problemów. Ta książka jest praktycznym podręcznikiem opartym na sprawdzonej metodyce: nauce poprzez pisanie kodu w Pythonie. Aby w pełni z niego skorzystać, nie musisz znać wyższej matematyki. Dzięki praktycznym lekcjom szybko zaczniesz programowo tworzyć konkretne rozwiązania. Dowiesz się, jak można zaimplementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego, korzystając ze znakomitej biblioteki TensorFlow. Nauczysz się też, w jaki sposób wdrażać modele uczenia maszynowego i tworzyć przydatne aplikacje, które będą działały w różnych środowiskach i na różnych platformach: przykładowo napiszesz aplikację w języku Kotlin w środowisku Android Studio czy też w języku Swift w środowisku Xcode. W książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego zastosowanie biblioteki TensorFlow do budowy praktycznych modeli tworzenie modeli sieci neuronowych implementacja widzenia komputerowego i rozpoznawania obrazów przetwarzanie języka naturalnego implementacja modeli dla urządzeń z systemami Android i iOS udostępnianie modeli w internecie i chmurze dzięki systemowi TensorFlow Serving Uczenie maszynowe: nie przestawaj zdobywać wiedzy!
Hadelin de Ponteves
Grono entuzjastów sztucznej inteligencji stale rośnie. Jest już bowiem jasne, że stanowi ona dostępną metodę zmiany świata na lepsze. Pełnymi garściami ze zdobyczy AI czerpią naukowcy, analitycy danych, przedsiębiorcy i menedżerowie, a nawet politycy i ekonomiści. Jej możliwości wydają się dziś nieograniczone - aby je wykorzystać, wystarczy zdobyć gruntowną wiedzę i dobrze zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji. Na pierwszy rzut oka nie są to trudne zadania. Choćby ze względu na dostęp do wielu artykułów, kursów czy książek o technologiach sztucznej inteligencji. Jednak w tym nadmiarze materiałów bardzo trudno dokonać właściwego dla siebie wyboru. To kompletny, zwięzły przewodnik po świecie sztucznej inteligencji. Znalazły się tu przejrzyście wyłożone podstawy i bardziej zaawansowane zagadnienia. Wyjaśniono, jak najlepiej zabrać się do tworzenia systemów AI wykorzystujących uczenie ze wzmacnianiem oraz głębokie uczenie. Krok po kroku pokazano, jak zrealizować pięć praktycznych projektów. To książka skierowana zarówno do studentów, jak i naukowców, menedżerów czy przedsiębiorców - dowiedzą się z niej, jak zbudować inteligentne oprogramowanie przy użyciu najlepszych i najprostszych narzędzi do programowania AI. Co ważne, aby w pełni z niej skorzystać, nie trzeba posiadać umiejętności programowania. Dzięki tej książce: opanujesz kluczowe umiejętności związane z uczeniem maszynowym zrozumiesz Q-learning oraz głęboki Q-learning poznasz takie narzędzia jak TensorFlow, Keras czy PyTorch będziesz samodzielnie tworzyć takie projekty jak wirtualny samochód wykorzystasz AI do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych nauczysz się budować inteligentne roboty Oto Twoja świetlana przyszłość w świecie AI!
Dave Westerveld
Znaczenie interfejsów API systematycznie rośnie. Głównie za sprawą tego, że ułatwiają komunikację - zarówno zewnętrzną, jak i tę, która zapewnia spójne działanie elementów nowoczesnych systemów. I podobnie jak dobre porozumienie jest podstawą relacji międzyludzkich, tak samo sprawna komunikacja między usługami ma kluczowe znaczenie dla prawidłowego funkcjonowania aplikacji. Z tego powodu od jakości API zależy jakość systemu oprogramowania jako całości. Warto zatem dobrze poznać Postmana. Dzięki tej praktycznej książce poznasz pełnię możliwości Postmana. Znajdziesz tu przystępnie wyjaśnione koncepcje, a także zestaw rzeczywistych przykładów, co ułatwi Ci korzystanie z tego narzędzia do tworzenia doskonale zaprojektowanych, udokumentowanych i przetestowanych interfejsów programowania aplikacji. Za pomocą praktycznych projektów nauczysz się dodawać automatyzację testów do istniejącego API. Poznasz również nowe funkcjonalności Postmana, stanowiące dużą pomoc w unikaniu błędów. W drugim, w pełni zaktualizowanym wydaniu znajdziesz nowe rozdziały dotyczące testowania przepływu pracy, tworzenia i używania serwerów imitacji, testowania bezpieczeństwa API, jak również testowania wydajności. W książce: użycie Postmana do poprawy jakości interfejsu API Postman i testowanie sterowane danymi serwery mock w Postmanie i testowanie kontraktowe zasady testowania bezpieczeństwa funkcjonalne i niefunkcjonalne podejście do testowania API praca ze standardami przemysłowymi, na przykład przy użyciu OpenAI i imitacji API? Lepiej przetestować dziś niż debugować jutro!
Uczenie przez wzmacnianie w finansach. Wprowadzenie z wykorzystaniem Pythona
Yves J. Hilpisch
Uczenie przez wzmacnianie okazało się przełomowym rozwiązaniem. Jednym z najciekawszych algorytmów jest Deep Q-Learning (DQL), który może być stosowany do zmieniających się warunków decyzyjnych. DQL w wielu przypadkach wykazuje skuteczność nieosiągalną dla człowieka. Nic dziwnego, że użycie tego rodzaju algorytmów w branży finansowej wydaje się wyjątkowo atrakcyjną opcją. Ta książka jest zwięzłym wprowadzeniem do głównych zagadnień i aspektów uczenia przez wzmacnianie i algorytmów DQL. Docenią ją zarówno naukowcy, jak i praktycy poszukujący skutecznych algorytmów, przydatnych w pracy z finansami. Znajdziesz tu wiele interesujących przykładów w języku Python, zaprezentowanych w formie najciekawszych algorytmów gotowych do samodzielnego modyfikowania i testowania. W książce między innymi: uczenie przez wzmacnianie algorytm DQL algorytm aktor-krytyk implementacja powyższych algorytmów w Pythonie rozwiązywanie problemów handlu algorytmicznego, hedgingu dynamicznego i dynamicznej alokacji środków w aktywa Książka ta doskonale wypełnia lukę między teorią a praktyką dzięki jasnym objaśnieniom i szczegółowemu kodowi w Pythonie! Ivilina Popova, Texas State University
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