Informacje o publikacji
| Język publikacji: | polski |
| Wydanie: | 1 |
| Format: | epub |
| ISBN/ISSN: | 978-83-01-20784-7 |
| DRM: | Tak |
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 i
Zobacz również
Update Required
To play the media you will need to either update your browser to a recent version or update your Flash plugin.
