Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
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.
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Biznesowa analiza danych jest ważną umiejętnością, jednak większość służących do tego narzędzi informatycznych nie zapewnia wglądu w mechanizmy swojej pracy. Utrudnia to zrozumienie, na czym polega eksploracja danych. W wypadku niezbyt dużych zbiorów danych znakomitym rozwiązaniem jest program MS Excel. Udostępnia on wyspecjalizowane funkcje, dzięki którym analizę i wizualizację danych można wykonywać krok po kroku, zapoznając się z każdym etapem tego procesu.
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie.
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Musisz spojrzeć prawdzie w oczy: epoka danych to nie tylko imponujące możliwości, ale również obietnice bez pokrycia. Firmy wdrażają rozwiązania, które mają je wyręczać w podejmowaniu decyzji. Menedżerowie zatrudniają analityków, którzy nimi nie są. Specjaliści w dziedzinie data science są zatrudniani w organizacjach, które nie są na nich gotowe. Dyrektorzy wysłuchują technicznego żargonu i udają, że go rozumieją. Efekt? Pieniądze idą w błoto.
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć krytycznie o danych i otrzymanych wynikach, będziesz też inteligentnie o tym mówić. Jednym zdaniem: zrozumiesz dane i związane z nimi wyzwania na głębszym, profesjonalnym poziomie.
Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Systemy przetwarzania języka naturalnego charakteryzuje złożoność i unikatowość. Większość podręczników ogranicza się do omówienia problematyki NLP na uproszczonych przykładach i dobrze zdefiniowanych zbiorach danych. Zawarta w nich wiedza jednak nie wystarczy, aby rozwiązać pojawiające się problemy, a następnie zbudować i wdrożyć rzeczywistą aplikację opartą na NLP, z uwzględnieniem specyfiki danej branży i z poszanowaniem najlepszych praktyk.
Książka jest adresowana do wszystkich, którzy chcą budować, rozwijać i skalować systemy NLP w środowisku biznesowym, a także dostosowywać je do swojej branży. Opisuje tworzenie rzeczywistych aplikacji NLP. Omawia pełny cykl życia typowego projektu NLP, od zbierania danych po wdrożenie i monitorowanie modelu. Przedstawia studia przypadków i przewodniki dziedzinowe, pozwalające na zbudowanie systemu NLP od podstaw.
Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Usługi natywnej chmury pozwalają na uzyskiwanie imponującej wydajności i skalowalności przy niskim koszcie. Świadome tego przedsiębiorstwa poszukują architektów rozwiązań chmurowych, którzy spełniają wysokie wymagania. Taka osoba musi posiadać rozległą znajomość technologii i umiejętność wiązania tej wiedzy z wymaganiami biznesu w sposób zapewniający maksimum korzyści.
Dzięki tej książce dowiesz się, jak tworzyć niezawodne, skalowalne i odporne rozwiązania, a także jak projektować systemy następnej generacji przeznaczone dla środowiska chmury. Poznasz efektywne strategie dla produktu i nauczysz się je w pełni implementować w swojej organizacji. Zrozumiesz też, w jaki sposób architekt rozwiązań wpisuje się w środowisko elastycznie działającej firmy. W tym wydaniu pojawiły się również nowe rozdziały, poświęcone takim technologiom jak internet rzeczy, obliczenia kwantowe, inżynieria danych i uczenie maszynowe.
Więcej artykułów…
- Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
- Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy
- Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
- Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
