Trwa ładowanie...
d4mquz6
03-02-2020 12:21

Praktyczne uczenie maszynowe

książka
Oceń jako pierwszy:
d4mquz6
Materiały prasowe
Źródło: Materiały prasowe

Ostatnia dekada to czas bezprecedensowego rozwoju sztucznej inteligencji – nie tylko przełomowych badań nad algorytmami uczenia maszynowego, ale również coraz powszechniejszego stosowania inteligentnych maszyn w najróżniejszych dziedzinach naszego życia. Rozwój ten ogranicza niewystarczająca liczba specjalistów, łączących znajomość modelowania danych (przygotowania danych i zasad działania algorytmów uczenia maszynowego) ze znajomością języków analizy danych, takich jak SQL, R czy Python.

Inżynieria danych (ang. data science) to interdyscyplinarna wiedza, której opanowanie wymaga znajomości algebry, geometrii, statystyki, rachunku prawdopodobieństwa i algorytmiki, uzupełnionej o praktyczną umiejętność programowania. Co więcej, sztuczna inteligencja jest przedmiotem intensywnych badań naukowych i samo śledzenie postępów w tej dziedzinie wiąże się z regularnym (codziennym) dokształcaniem.

Niniejsza książka łączy w sobie teorię z praktyką. Opisuje rozwiązania kilkunastu typowych problemów, takich jak prognozowanie zysków, optymalizacja kampanii marketingowej, proaktywna konserwacja sprzętu czy oceny ryzyka kredytowego. Ich układ jest celowy – każdy przykład jest okazją do wyjaśnienia określonych zagadnień, zaczynając od narzędzi, przez podstawy uczenia maszynowego, sposoby oceny jakości danych i ich przygotowania do dalszej analizy, zasady tworzenia modeli uczenia maszynowego i ich optymalizacji, po wskazówki dotyczące wdrożenia gotowych modeli do produkcji.

Książka jest adresowana do wszystkich, którzy chcieliby poznać lub udoskonalić:

praktyczną znajomość statystki i umiejętność wizualizacji danych niezbędnej do oceny jakości danych;

praktyczną znajomość języka SQL, R lub Python niezbędnej do uporządkowania, wstępnego przygotowania i wzbogacenia danych;

zasady działania poszczególnych algorytmów uczenia maszynowego koniecznych do ich wyboru i optymalizacji;

korzystanie z języka R lub Python do stworzenia, oceny, zoptymalizowania i wdrożenia do produkcji modeli eksploracji danych.

Zarówno studenci kierunków informatycznych, jak również analitycy, programiści, administratorzy baz danych oraz statystycy znajdą w książce informacje, które pozwolą im opanować praktyczne umiejętności potrzebne do samodzielnego tworzenia systemów uczenia maszynowego.

Praktyczne uczenie maszynowe
Numer ISBN

978-83-01-20762-5

Wymiary

165x235

Oprawa

miękka

Liczba stron

360

Język

polski

Podziel się opinią

Komentarze

Trwa ładowanie
.
.
.
d4mquz6
d4mquz6
d4mquz6
d4mquz6