Data Science i uczenie maszynowe

Data Science i uczenie maszynowe

• Autor: Szeliga Marcin
• Dostawca: Azymut
• liczba stron: 450
• format: 16.5x23.5cm
• język wydania: polski
• data wydania: 18-05-2017
• typ oprawy: oprawa miękka
• rok wydania: 2017

Wydawca: Wydawnictwo Naukowe PWN

EAN: 9788301192327

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.