Data Science i uczenie maszynowe (e-book)

Data Science i uczenie maszynowe (e-book) - Marcin Szeliga | Thespot.exchange PDF, TXT, FB2 ePUB. MOBI. Książka została napisana w 2020 roku. Poszukaj książki thespot.exchange.

INFORMACJA

AUTOR
Marcin Szeliga
WYMIAR
5,53 MB
NAZWA PLIKU
Data Science i uczenie maszynowe (e-book).pdf
ISBN
1516537041838

OPIS

XXI wiek to czas sztucznej inteligencji. Nie tylko tej specjalistycznej, która kieruje samochodami, tłumaczy języki naturalne czy szuka leku na raka, ale również uniwersalnej, rozwiązującej zadania z różnych dziedzin. Ten przełom zawdzięczamy splotowi trzech zdarzeń: rozwojowi technologii przechowywania i przetwarzania danych, nowej metodzie naukowej (data science), oraz uczeniu maszynowemu, w szczególności znacznemu postępowi w zakresie głębokiego uczenia maszynowego. Książka przedstawia uczenie maszynowe w ujęciu praktycznym. Przeprowadzając opisane w niej eksperymenty data science poznamy zastosowanie reguł statystycznych i algorytmów uczenia maszynowego do rozwiązywania konkretnych problemów. Takie podejście oznacza, że studenci informatyki oraz specjaliści — analitycy, informatycy i bazodanowcy — zdobędą nie tylko teoretyczną wiedzę, ale również umiejętność jej praktycznego wykorzystania w codziennej pracy. Książka podzielona jest na cztery części: • Pierwszy rozdział wyjaśnia termin Data science i pokazuje zastosowanie tej metody w eksperymentach naukowych. • Rozdziały od drugiego do czwartego poświęcone są danym: technikom oceny ich jakości, wstępnego przygotowania oraz wzbogacenia danych na potrzeby ich dalszej analizy. • Rozdziały od piątego do dziewiątego opisują poszczególne typy modeli predykcyjnych: klasyfikatory, regresory, modele grupujące, rekomendujące i prognozujące. • Ostatnie dwa rozdziały książki przedstawiają metody oceny i poprawy jakości modeli oraz udostępniania ich użytkownikom jako usług WWW." /> XXI wiek to czas sztucznej inteligencji. Nie tylko tej specjalistycznej, która kieruje samochodami, tłumaczy języki naturalne czy szuka leku na raka, ale również uniwersalnej, rozwiązującej zadania z różnych dziedzin. Ten przełom zawdzięczamy splotowi trzech zdarzeń: rozwojowi technologii przechowywania i przetwarzania danych, nowej metodzie naukowej (data science), oraz uczeniu maszynowemu, w szczególności znacznemu postępowi w zakresie głębokiego uczenia maszynowego. Książka przedstawia uczenie maszynowe w ujęciu praktycznym. Przeprowadzając opisane w niej eksperymenty data science poznamy zastosowanie reguł statystycznych i algorytmów uczenia maszynowego do rozwiązywania konkretnych problemów. Takie podejście oznacza, że studenci informatyki oraz specjaliści — analitycy, informatycy i bazodanowcy — zdobędą nie tylko teoretyczną wiedzę, ale również umiejętność jej praktycznego wykorzystania w codziennej pracy. Książka podzielona jest na cztery części: • Pierwszy rozdział wyjaśnia termin Data science i pokazuje zastosowanie tej metody w eksperymentach naukowych. • Rozdziały od drugiego do czwartego poświęcone są danym: technikom oceny ich jakości, wstępnego przygotowania oraz wzbogacenia danych na potrzeby ich dalszej analizy. • Rozdziały od piątego do dziewiątego opisują poszczególne typy modeli predykcyjnych: klasyfikatory, regresory, modele grupujące, rekomendujące i prognozujące. • Ostatnie dwa rozdziały książki przedstawiają metody oceny i poprawy jakości modeli oraz udostępniania ich użytkownikom jako usług WWW.

Praktyczne uczenie maszynowe - Marcin Szeliga. Pobierz i przeczytaj fragment ebooka za darmo.

Eksploracja danych jako technika wspomagania decyzji 2 1.2. Modelowanie 4 1.3.

POWIĄZANE KSIĄŻKI