Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe w aplikacjach. Projektowanie, budowa i wdrażanie
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
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.
Projektowanie głosowych interfejsów użytkownika. Zasady doświadczeń konwersacyjnych
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Możliwość porozmawiania ze swoim komputerem od lat rozpalała wyobraźnię inżynierów, użytkowników i... artystów. Jak się okazało, sprawa nie jest - i nigdy nie była - oczywista: rozumienie naturalnej mowy to skomplikowany proces. Języki, którymi posługują się ludzie, są bowiem przepełnione subtelnościami i niejednoznacznością, a ich zrozumienie wymaga znajomości kontekstu. Intensywny rozwój technologii VUI doprowadził do tego, że komputer wykonujący polecenia głosowe nie jest niczym nadzwyczajnym. Wciąż jednak sporo można w tej dziedzinie poprawić. Szczególnie ważne wydaje się wzięcie pod uwagę wrażeń użytkownika: interfejs VUI, który jest uciążliwy dla odbiorcy, nie podaje potrzebnych informacji lub podaje zupełnie nieprzydatne, będzie użytkowany z niechęcią albo wcale.
W tym przewodniku znajdziesz przegląd najważniejszych zasad projektowania interfejsów głosowych, a także opis narzędzi służących do tego celu.
Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych.
Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej rzeczywiste przypadki użycia tych metod i zilustrowano je obszernymi fragmentami znakomicie zaprojektowanego kodu w językach R i Python.
Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe rozwijają się z niezwykłą dynamiką i znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań w niemal wszystkich branżach. Ten spektakularny postęp jest silnie związany z osiągnięciami w świecie sprzętu i oprogramowania. Obecnie do uczenia maszynowego używa się wielu języków programowania, takich jak R, C, C++, Fortran i Go, jednak najpopularniejszym wyborem okazał się Python wraz z jego specjalistycznymi bibliotekami. Znajomość tych bibliotek i narzędzi umożliwia tworzenie systemów uczących się nawet tym osobom, które nie dysponują głęboką wiedzą z dziedziny matematyki.
Ta książka jest przeznaczona dla każdego, kto choć trochę zna Pythona i chce nauczyć się uczenia maszynowego. Zagadnienia matematyczne zostały tu zaprezentowane w minimalnym stopniu, za to więcej uwagi poświęcono koncepcjom, na których oparto najważniejsze i najczęściej używane narzędzia oraz techniki uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
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.