Przejdź do treści
Kupujesz raz — czytasz i słuchasz na każdym urządzeniu
Okładka: Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python. Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych
PDF
E-book

Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python. Jak budować użytkowe rozwiązania uczenia maszynowego na podstawie nieoznakowanych danych

Ankur A. Patel

Promise

Opis

Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia.
Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się:
• Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego.
• Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego.
• Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych.
• Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy.
• Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego.
• Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna.
• Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych.
„Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować.”
–Sarah Nagy
Główny analityk danych w firmie Edison
Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.

Szczegóły

Autor Ankur A. Patel
Wydawca Promise
Formaty PDF
Liczba stron 362
ISBN 978-83-7541-427-1

Na czym przeczytasz

Czytniki: Kindle, PocketBook, inkBOOK, Onyx Boox i inne. Telefony i tablety: dowolna aplikacja do EPUB (Apple Książki, Google Play Książki, Moon+ Reader). Komputery: Calibre, Thorium Reader. Bez dodatkowych kont i aplikacji. Zobacz poradnik

Metody płatności w bramce ING Pay: BLIK, Visa, Mastercard, Google Pay, Apple Pay, Visa Mobile i szybkie przelewy bankowe

Płatności obsługuje ING Pay — ING Bank Śląski S.A. z siedzibą w Katowicach. Nie oferujemy płatności odroczonych, rat ani leasingu.