Wydawca: Helion

Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany

Jon Krohn, Grant Beyleveld, Aglaé Bassens

Uczenie maszynowe jest przyszłością naszej cywilizacji. Już dziś wywiera ogromny wpływ na nasze życie. Odmieniło kształt wielu sektorów: usług konsumenckich, inżynierii, bankowości, medycyny czy produkcji. Trudno też przewidzieć zmiany, jakie potęga sieci neuronowych przyniesie nam w nadchodzących latach. Osoby zajmujące się zawodowo uczeniem głębokim i sieciami neuronowymi mogą liczyć na ekscytujące możliwości, jednak zaawansowana matematyka i teoria stanowiące podstawę uczenia maszynowego mogą zniechęcać do prób poważnego zajęcia się tą dziedziną. Ta książka jest nowatorskim podręcznikiem, w którym w zrozumiały, intuicyjny sposób opisano techniki sztucznej inteligencji. Została wzbogacona kolorowymi ilustracjami i zrozumiałym kodem, dzięki czemu pozwala o wiele łatwiej zagłębić się w złożoność modeli głębokiego uczenia. Trudniejsze zagadnienia matematyczne zostały ograniczone do niezbędnego minimum, przedstawiono je jednak w sposób maksymalnie przystępny. Po lekturze zrozumiesz, czym jest głębokie uczenie, dlaczego stało się tak popularne i jak się ma do innych dziedzin uczenia maszynowego. W pragmatyczny sposób opisano takie aspekty zastosowań głębokiego uczenia jak widzenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, generowanie obrazów, a nawet gra w różne gry. Prezentowane treści uzupełnia praktyczny kod i szereg wskazówek dotyczących korzystania z bibliotek Keras i TensorFlow. W książce między innymi: teoretyczne podstawy sztucznej inteligencji, w tym sieci neuronowe i ich trening oraz optymalizacja sieci konwolucyjne, rekurencyjne, GAN, głębokie uczenie przez wzmacnianie potencjał systemów głębokiego uczenia narzędzia do tworzenia, stosowania i usprawniania modeli głębokiego uczenia tworzenie interaktywnych aplikacji opartych na głębokim uczeniu Uczenie głębokie: przekonaj się na własne oczy!

Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie

Seth Weidman

Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwencji inżynierowie oprogramowania, specjaliści do spraw przetwarzania danych czy osoby w praktyce zajmujące się uczeniem maszynowym muszą zdobyć solidną wiedzę o tych zagadnieniach. Przede wszystkim trzeba dogłębnie zrozumieć podstawy uczenia głębokiego. Dopiero po uzyskaniu biegłości w posługiwaniu się poszczególnymi koncepcjami i modelami możliwe jest wykorzystanie w pełni potencjału tej dynamicznie rozwijającej się technologii. Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego. Takie podejście wynika z faktu, że dogłębne zrozumienie sieci neuronowych wymaga nie jednego, ale kilku modeli umysłowych, z których każdy objaśnia inny aspekt działania tych sieci. Zaprezentowano tu również techniki implementacji poszczególnych elementów w języku Python, co pozwala utworzyć działające sieci neuronowe. Dzięki tej książce stanie się jasne, w jaki sposób należy tworzyć, uczyć i stosować wielowarstwowe, konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w różnych praktycznych zastosowaniach. W książce między innymi: matematyczne podstawy uczenia głębokiego tworzenie modeli do rozwiązywania praktycznych problemów standardowe i niestandardowe techniki treningu sieci neuronowych rozpoznawanie obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych rekurencyjne sieci neuronowe, ich działanie i implementacja praca z wykorzystaniem biblioteki PyTorch Uczenie głębokie: zrozum, zanim zaimplementujesz!

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 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 języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV

Brett Lantz

Uczenie maszynowe polega na przekształcaniu danych w informacje ułatwiające podejmowanie decyzji. W erze big data umożliwia pracę z ogromnymi strumieniami napływających informacji ― pozwala na ich zrozumienie i efektywne zastosowanie. Ulubionym narzędziem analityków danych jest bezpłatne wieloplatformowe środowisko programowania statystycznego o nazwie R, oferujące potężne, intuicyjne i łatwe do opanowania narzędzia. To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prognozowaniu i wizualizowaniu odkryć. W tym wydaniu dodano kilka nowych rozdziałów dotyczących data science i niektórych trudniejszych zagadnień, takich jak zaawansowane przygotowywanie danych, budowanie lepiej uczących się modeli i praca z big data. Znalazło się tu także omówienie etycznych aspektów uczenia maszynowego i wprowadzenie do uczenia głębokiego. Treść została zaktualizowana do wersji 4.0.0 języka R. Dzięki tej książce nauczysz się: kompleksowo realizować proces uczenia maszynowego przeprowadzać predykcję za pomocą drzew decyzyjnych, reguł i maszyn wektorów nośnych szacować wartości finansowe przy użyciu regresji modelować złożone procesy z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych oceniać modele i poprawiać ich trafność łączyć R z bazami danych SQL i nowymi technologiami big data Naucz się przekształcać surowe dane w wiedzę!

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!