Машинное обучение. Анализ данных

DAMA-DMBOK. Свод знаний по управлению данными
Эффективное управление данными играет ключевую роль для успеха любой компании, которая оперирует массивами информации. Второе издание "Свода Знаний по управлению данными (DMBOK2)" организации DAMA International - всеобъемлющий авторитетный справочник, написанный ведущими аналитиками и тщательно отредактированный членами DAMA.

Главная задача книги - определить набор руководящих принципов и описать их применение в функциональных областях управления данными. Издание всесторонне описывает проблемы, возникающие в процессе управления данными, и предлагает способы их решения. В нем подробно описаны широко принятые практики, методы и приемы, функции, роли, результаты и метрики.

"DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание" предоставляет специалистам по управлению данными, ИТ-специалистам, руководителям, преподавателям и исследователям обширный материал для совершенствования информационной инфраструктуры.

Задачи "DAMA-DMBOK2":

- Выработка общепринятого согласованного представления об областях знаний по управлению данными (выделено 11 таких областей);

- Определение руководящих принципов управления данными;

- Предоставление стандартных определений для наиболее часто используемых понятий (общих и по областям знаний);

- Обзор общепринятых лучших практик, широко распространенных методов и методик, а также наиболее известных альтернативных подходов;

- Краткий обзор общих организационных и культурных вопросов;

- Уточнение границ сферы управления данными

2-е издание.
Год: 2023
Производитель: Олимп-Бизнес
Артикул: 732389
ISBN: 978-5-9693-0404-8

Нейросеть. Пошаговое руководство по генерации картинок и текста
Нейросети стремительно ворвались в нашу жизнь, и наверняка уже сейчас за этой технологией стоит наше будущее. Для того, чтобы упростить себе жизнь и умело использовать возможности искусственного интеллекта, необходимо научиться правильно с ним разговаривать. Книга поможет вам овладеть практическими навыками работы с нейросетями и формулировать запросы для искусственного интеллекта. Такие, чтобы задачи были понятными для нейросети, а результаты - полезными для вас.

Серия: Четко и по делу
Год: 2023
Производитель: АСТ
Артикул: 979958
ISBN: 978-5-17-158109-1

Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение
Книга рассказывает о передовых методах компьютерного зрения. Представлены четкие объяснения принципов и алгоритмов, на которых оно основано; особое внимание уделяется методам глубокого обучения. Все ключевые принципы проиллюстрированы примерами реального применения.

Издание адресовано исследователям и практикам в области передовых методов компьютерного зрения, а также тем, кто изучает эту технологию самостоятельно или в рамках вузовского курса.
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 872113
ISBN: 978-5-93700-148-1

ChatGPT. Вопросы и ответы
Книга ChatGPT. Вопросы и ответы приглашает вас в увлекательный мир искусственного интеллекта и одной из его наиболее захватывающих инноваций ChatGPT и подобных текстовых моделей. В этой книге вы найдете ответы на самые актуальные и интересные вопросы о том, что такое ChatGPT, как он работает и какие возможности он предоставляет.

С помощью четких и понятных ответов вы разберетесь в мире ChatGPT, узнаете, как начать использовать эту технологию, как задавать правильные вопросы и какие сферы жизни она может улучшить. Книга охватывает разнообразные аспекты, включая образование, здравоохранение и многое другое.

Если вы интересуетесь будущим искусственного интеллекта и хотите понять, как ChatGPT и подобные модели могут повлиять на нашу жизнь, эта книга для вас. Она предоставляет вам ключи к пониманию и использованию этой захватывающей технологии.
Год: 2023
Производитель: Проспект
Артикул: 989315
ISBN: 978-5-6050607-7-2

От хранения данных к управлению информацией
За несколько лет, прошедших со времени выхода первого издания, известный нам мир претерпел невероятные изменения. Мы живем в эпоху цифровых технологий, когда объем имеющейся в мире информации увеличивается за два года более чем вдвое, а в следующем десятилетии IT-отделам придется справлять с информационными объемами, увеличившимися более чем в 50 раз, и это при том, что количество специалистов в области информационных технологий возрастет всего лишь в полтора раза. Теперь виртуализация и облачные вычисления для предприятий уже не просто один из возможных вариантов, а настоятельное условие для выживания на рынке. А так называемые большие данные предоставляют организациям новые, весьма действенные возможности анализа, обработки и управления возросшим объемом своего наиболее ценного актива - информации и приобретения весомых конкурентных преимуществ.

С приходом облачных вычислений появились совершенно новые технологии, компьютерные модели и дисциплины, сильно изменившие способы построения и запуска информационных технологий, а также управления ими. Чтобы идти в ногу с этими преобразованиями, были введены новые специальности, такие как технолог и архитектор облачных сред.

Книга раскроет перед вами новые перспективы и позволит разобраться в новыми технологиями и навыками, востребованными в наши дни для разработки, реализации, оптимизации и использования виртуализированных инфраструктур, а также управления ими с целью достижения тех преимуществ, которые бизнес может получить от применения облачных технологий.

2-е издание.
Год: 2016
Производитель: Питер
Артикул: 531435
ISBN: 978-5-496-01859-3

От хранения данных к управлению информацией
Сегодня, когда сфера распространения и использования цифровой информации непрестанно расширяется, книга о хранении данных и управлении ими должна присутствовать в библиотеке каждого IT-специалиста. Стремительное распространение цифровой информации привело к тому, что информационный менеджмент быстро вышел на качественно новый уровень, более сложный и современный, и поэтому часто специалистам, работающим в этой сфере, не хватает практического опыта для освоения новых методов.

При написании этой книги профессионалы корпорации EMC придерживались "открытого" подхода к обучению методам работы с информацией, уделяя внимание не столько специфике информационной продукции, сколько понятиям и принципам, которые можно с успехом применять в любой сфере, в которой задействованы IT-технологии.

Данная книга будет интересна как опытным IT-специалистам, так и начинающим, а так же студентам, преподавателям и всем тем, кто интересуется основами IT-инфраструктуры и хочет достичь полного понимания принципов хранения и обработки информации на всех уровнях процесса.

Книга содержит 16 глав, объединенных в 4 раздела. Сложность рассматриваемых тем нарастает от начала книги к концу.
Год: 2011
Производитель: Питер
Артикул: 257113
ISBN: 978-5-4237-0008-9

Нейросети ChatGPT, Midjourney. Инструкция для начинающих
Нейросети стремительно ворвались в нашу жизнь, и наверняка уже сейчас за этой технологией стоит наше будущее. Для того, чтобы упростить себе жизнь и умело использовать возможности искусственного интеллекта, необходимо научиться правильно с ним разговаривать. Книга поможет вам овладеть практическими навыками работы с нейросетями и формулировать запросы для искусственного интеллекта. Такие, чтобы задачи были понятными для нейросети, а результаты полезными для вас.

Серия: Коротко и ясно
Год: 2023
Производитель: АСТ
Артикул: 979954
ISBN: 978-5-17-158111-4

Просто BIG DATA
Большие данные - ключевой элемент современного информационного пространства. Практически все, что делает отдельный человек, группы людей, человечество в целом, компании из разных сфер бизнеса, правительства, происходит в рамках глобального информационного поля.

Наша работа, наш досуг, шопинг, путешествия - всё тем или иным способом связано с большими данными. Мы получаем и отправляем письма по электронной почте, мы звоним по телефону и звонят нам, мы сёрфим в Интернете и таким образом получаем и отправляем биты информации и находимся внутри системы больших данных.

Книга рассказывает о практическом применении технологии в торговле и банковском деле, медицине и метеорологии, о том, как большие данные помогают обеспечивать безопасность, предсказывать погоду и заставляют нас делать покупки.

Очень скоро большие данные будут править миром. Современному человеку не уйти от больших данных. Это часть нашей жизни.

Серия: Просто
Год: 2019
Производитель: Страта
Артикул: 685388
ISBN: 978-5-907127-29-6

Эконометрика. Шпаргалка
В шпаргалке в краткой и удобной форме приведены ответы на все основные вопросы, предусмотренные государственным образовательным стандартом и учебной программой по дисциплине "Эконометрика".

Книга позволит быстро получить основные знания по предмету, повторить пройденный материал, а также качественно подготовиться и успешно сдать зачет и экзамен.

Рекомендуется всем изучающим и сдающим дисциплину - "Эконометрика" в высших и средних учебных заведениях.

Серия: Шпаргалка [отрывная]
Год: 2018
Производитель: РИОР
Артикул: 677764
ISBN: 978-5-369-00696-2

Автобиография нейросети
Эта книга, написанная нейросетью, уникальное путешествие в мир искусственного интеллекта. Нейросеть открывает двери в свой виртуальный мир, рассказывая о своем происхождении, развитии и обширных возможностях.

Автобиография нейросети невероятный взгляд на внутреннююработу искусственного интеллекта. Нейросеть детально описывает свои компоненты, позволяя лучше понять принципы работы искусственного интеллекта. Она также делится необычными примерами ее использования, раскрывая амбиции и потенциал искусственного интеллекта в различных областях.

Книга исследует вопросы этики, безопасности и влияния искусственного интеллекта на общество, предлагая поразмышлять о его возможном будущем и роли в нашей повседневной жизни.

В книге вы найдёте вклейку с цветными иллюстрациями, созданными нейросетью.

Составление: М.Р. Брослав, О.А. Яблокова.
Год: 2023
Производитель: АСТ
Артикул: 952154
ISBN: 978-5-17-156998-3
Автор: GPT

Бизнес-анализ информации. Статистические методы
Предлагаемая книга является учебником по анализу экономической информации с использованием пакета SPSS. Она предназначена в первую очередь для магистрантов, обучающихся по специальности "Информационные системы в бизнесе" экономического факультета СПбГУ, а также для магистрантов и студентов всех экономических специальностей, изучающих курсы: "Маркетинг", "Маркетинговые исследования", "Количественные методы маркетинговых исследований", "Бизнес-анализ информации", "Прикладная статистика". Книга также будет полезна всем, кто по роду своей деятельности анализирует экономические данные.

Достоинствами данной книги являются подробный разбор примеров анализа данных и изложение приемов интерпретации результатов работы статистических процедур.

В книгу вошли материалы курсов, прочитанных авторами на экономическом и математико-механическом факультетах СПбГУ, а также включенных в программу MB А "Маркетинг - Менеджмент" Высшей экономической школы СПбГУЭФ.

Статистические методы, описанные в книге, могут быть использованы в любой другой прикладной области (биологии, медицине, психологии).

Серия: Учебники экономического факультета СПбГУ
Год: 2009
Производитель: Экономика
Артикул: 205139
ISBN: 978-5-282-02918-5
Автор: Аббакумов Вадим Леонардович, Лезина Татьяна Андреевна

Модели и методы автоматизации анализа динамики изменения площади лесной растительности
В монографии представлены основные методы и подходы к анализу изменения площади лесных насаждений. Осуществлен системный анализ методологии по основным направлениям деятельности. Описаны модели, применяемые в данном направлении исследований.
Издание рекомендовано для студентов, аспирантов, докторантов, научных сотрудников информационной, педагогической и лесоводческой специализации, а также для всех читателей, интересующихся вопросами применения искусственного интеллекта в задачах моделирования изменения границ лесных насаждений.
Год: 2022
Производитель: Директмедиа Паблишинг
Артикул: 946881
ISBN: 978-5-4499-3024-8
Автор: Аверченков Андрей Владимирович, Кузьменко Александр Анатольевич, Сазонова Анна Сергеевна

От "Энигмы" до ChatGPT. Эволюция искусственного интеллекта и российские бизнес-кейсы
Комплексная и при этом доступная книга об искусственном интеллекте от российского эксперта, которая даст все необходимые знания об ИИ, включая практическое применение в различных областях.

В этой книге вы найдете различные способы использования ChatGPT в российской практике: от языкового перевода, написания, редактирования и резюмирования текстов до анализа данных и генерации идей.

Благодаря автоматизации рутинных рабочих процессов вы наконец сможете сосредоточиться на том, что действительно важно и интересно, а ваша профессиональная эффективность повысится.

Для кого эта книга

Для тех, кто изучает тему искусственного интеллекта и его развития, чтобы быть первыми в своей сфере.

Для тех, кто стремится повысить свою профессиональную эффективность.

Для всех, кто интересуется будущим человечества.

Серия: Как работать и учиться в эпоху ИИ
Год: 2024
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 1000842
ISBN: 978-5-00214-351-1
Автор: Агамалиев Рустам

Нейронные сети и глубокое обучение. Учебный курс
В книге рассматриваются как классические, так и современные модели глубокого обучения. В первых двух главах основной упор сделан на понимании взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей. Главы 3 и 4 посвящены подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей. В главах 5 и 6 рассмотрены сети радиально-базисных функций (RBF) и ограниченные машины Больцмана. В главах 7 и 8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети. Главы 9 и 10 посвящены более сложным темам, таким как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети.

Книга предназначена для студентов старших курсов, исследователей и специалистов-практиков.
Год: 2020
Производитель: Вильямс
Артикул: 736134
ISBN: 978-5-907203-01-3
Автор: Аггарвал Чару

Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения
О книге

Прикладная книга для тех предпринимателей и экспертов, которые хотят использовать искусственный интеллект для более точного прогнозирования и автоматизации.



Новая волна искусственного интеллекта принесла нам не в полной мере разум, но его критическую составляющую - прогнозирование. Компания Deep Genomics сделала шаг вперед в медицине, предполагая, какие процессы начнутся в клетке после изменений в последовательности ДНК. Компания Chisel усовершенствовала правовую практику прогнозом того, какая именно часть документа подлежит редактированию. Компания Validere повысила эффективность нефтедобычи, рассчитав процент содержания влаги в поступающем на переработку и хранение сырье. Все это - лишь малый перечень всех возможностей применения, которые появятся в бизнесе в ближайшем будущем.



Если вы плохо представляете, что значит искусственный интеллект для вас и вашего бизнеса, эта книга поможет вам понять все его возможности и сориентироваться в преимуществах технологии.



Руководители бизнеса из этой книги узнают о влиянии ИИ на управление и принятие решений. Студенты - о перспективах развития трудовой деятельности и карьеры. Политики - о том, как менять общество к лучшему с помощью ИИ.



Качественное прогнозирование снижает неопределенность, а значит, ИИ можно использовать на практике - для принятия решений по развитию бизнеса.



Для кого книга

Для предпринимателей и руководителей, заинтересованных в применении искусственного интеллекта для прогнозирования.



Об авторах

Аджей Агравал - профессор стратегического менеджмента и предпринимательства Школы Мунка Ротманской Школы менеджмента Университета Торонто. Научный сотрудник Национальном бюро экономических исследований в Кембридже (Массачусетс) и соучредителем предпринимательских программ Next 36 и Next AI. Проводит исследования в области технологической стратегии, научной политики, финансирования предпринимательской деятельности и географии инноваций. Основатель ЛСР - "Лаборатории созидательного разрушения", программы для ранних этапов развития бизнеса, повышающей вероятность успеха наукоемких стартапов. Соучредитель компании Kindred, занимающейся разработками в сфере ИИ и робототехники. Миссия компании - создание машин с человеческим интеллектом.



Джошуа Ганс - профессор стратегического менеджмента, заведующий кафедрой технических инноваций и предпринимательства Джеффри С. Сколла в Ротманской Школе менеджмента Университета Торонто. Ведущий экономист ЛСР Университета Торонто. Опубликовал более 120 научных статей, редактор по вопросам стратегий журнала Management Science. Автор двух востребованных учебников и пяти популярных книг. Имеет докторскую степень Стэнфордского Университета по экономике, в 2008 г. получил награду Сообщества молодых экономистов Австралии.



Ави Голдфарб - профессор маркетинга в Ротманской Школе менеджмента Университета Торонто. Главный специалист по обработке и анализу данных ЛСР, ведущий редактор журнала Marketing Science, научный сотрудник Национального бюро экономических исследований. Имеет докторскую степень Северо-Западного Университета по экономике.

Серия: МИФ. Бизнес
Год: 2019
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 715771
ISBN: 978-5-00117-881-1
Автор: Агравал Аджей, Ганс Джошуа, Голдфарб Ави

От предвидения к власти. Как ИИ-прогнозирование трансформирует экономику и как использовать его силу
Практическое руководство, которое доступно объясняет революционную экономику ИИ и поможет использовать открывающиеся возможности. От авторитетных профессоров Университета Торонто и авторов бестселлера "Искусственный интеллект на службе бизнеса". Книгу рекомендуют Нобелевские лауреаты и экс-президент Гарвардского университета.

Мы находимся в Межвременье - колоссальный потенциал ИИ уже очевиден, но его трансформационное воздействие на экономику еще не началось. Хотя ИИ повлиял на многие отрасли по всему миру, его только начинают внедрять в стратегическое прогнозирование. Принятие решений дает власть, прибыль и контроль, поэтому такое внедрение приведет к серьезным последствиям.

ИИ-прогнозирование и принятие стратегических решений на основе этих прогнозов полностью трансформируют все отрасли глобальной экономики: финансы, медицину, машиностроение, производство, торговлю. ИИ-прогнозирование становится главным инструментом власти и умножения прибыли.

Во многих случаях прогнозирование так повлияет на процесс принятия решений, что потребуется перестройка всей системы. Прорывные изменения будут происходить при трансформации систем, а не при точечном внедрении ИИ. Мы на пороге этих изменений - и на этом пути точно будут выигравшие и проигравшие.

Экономисты Аджай Агравал, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб показывают, как компании могут подготовиться к новой реальности.



Фишки книги

Множество примеров и практических советов

Оригинал вышел в авторитетном издательстве Harvard Business School Press

Книга удостоилась положительных оценок Нобелевских лауреатов

Входит в десятку лучших бизнес-книг 2022 года по версии Forbes



Для кого книга

Книга адресована каждому лидеру, который хочет найти новые возможности в эпоху глобальных системных трансформаций и использовать технологии в своих целях.

Серия: ИИ на службе бизнеса
Год: 2024
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 975904
ISBN: 978-5-00214-381-8
Автор: Агравал Аджей, Ганс Джошуа, Голдфарб Ави

GPT-3: программирование на Python в примерах
OpenAI предоставляет API для доступа к моделям искусственного интеллекта (ИИ). Назначение API - абстрагировать базовые модели путем создания универсального интерфейса для всех версий, позволяющего пользователям использовать GPT независимо от его версии.

Цель книги - предоставить пошаговое руководство по использованию GPT-3 в ваших проектах с помощью API OpenAI. Также рассмотрены и другие модели, такие как CLIP, DALL-E и Whispers.

Независимо от того, создаете ли вы чат-бот, ИИ-ассистента или веб-приложение, предоставляющее данные, сгенерированные ИИ, данная книга поможет реализовать ваши идеи.



Вы создадите такие приложения:

- медицинский бот-помощник для получения справок о лекарствах;

- интеллектуальная система рекомендаций лучшего сорта кофе;

- диалоговая система с памятью и пониманием контекста;

- голосовой помощник с искусственным интеллектом;

- чат-бот, помогающий разобраться в командах Linux;

- семантическая поисковая система;

- система предсказания категорий новостей;

- умная система распознавания изображений;

- генератор рисунков.



Вам не нужно быть специалистом по данным или инженером по машинному обучению, чтобы использовать код на языке Python. Он был разработан таким образом, чтобы не вызвать затруднений у программиста любого уровня.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 955810
ISBN: 978-5-93700-221-1
Автор: Аймен Эль Амри

Технологии интеллектуального анализа данных. Учебник
Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab. Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки "Информационная безопасность" направленность "Организация и технология защиты информации" и "Компьютерная безопасность", направленность "Математические методы защиты информации", изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2022
Производитель: Лань
Артикул: 836939
ISBN: 978-5-507-48763-9, 978-5-8114-8299-3
Автор: Алексеев Дмитрий Станиславович, Щекочихин Олег Владимирович

Машинное обучение. Новый искусственный интеллект
Книга "Машинное обучение: новый искусственный интеллект" Этема Алпайдина из серии "Базовые знания" издательства MIT Press представляет собой краткое введение в машинное обучение. Книга дает общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без погружения в технические подробности и обсуждает некоторые примеры их применения на уровне, достаточном для понимания основ. Издание предназначено для широкого круга читателей, интересующихся наукой и техникой, и тесно связано с другими книгами из серии "Базовые знания": "Технологическая сингулярность" Мюррея Шанахана, "Мейропластичность" Мохеба Костанди и "Роботы" Джона Джордана.

Серия: Завтра это будут знать все
Год: 2017
Производитель: Издательская группа Точка
Артикул: 695454
ISBN: 978-5-9908700-8-6
Автор: Алпайдин Этем

Мультиагентное обучение с подкреплением. Учебное пособие
Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра StarCraft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC.



Для магистрантов и аспирантов направления подготовки "Информатика и вычислительная техника".

2- е издание, исправленное.
Год: 2022
Производитель: Издательство МГТУ им. Н.Э.Баумана
Артикул: 896221
ISBN: 978-5-7038-5851-6
Автор: Алфимцев Александр Николаевич

Создание приложений машинного обучения. От идеи к продукту
Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)!

Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на практику: для специалистов по обработке данных, разработчиков программного обеспечения и продакт-менеджеров.

Читая эту книгу, вы шаг за шагом создадите реальное практическое приложение от идеи до внедрения. В вашем распоряжении примеры кодов, иллюстрации, скриншоты и интервью с ведущими специалистами отрасли.



Вы научитесь планировать и измерять успех МО-проектов, разберетесь, как построить рабочую модель, освоите способы ее итеративной доработки. И, наконец, познакомитесь со стратегиями развертывания и мониторинга.



Книга поможет:

Определить цель вашего МО-проекта

Быстро построить первый сквозной пайплайн и найти исходный датасет

Обучить модель и устранить узкие места в ее производительности

Развернуть модель и осуществить ее мониторинг

Серия: Библиотека программиста
Год: 2023
Производитель: Питер
Артикул: 881978
ISBN: 978-5-4461-1773-4
Автор: Амейзен Эммануэль

Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов
О книге

Подробное пошаговое руководство по внедрению Data-driven-культуры в вашей компании - от сбора данных и наглядных отчетов до анализа и обоснованных решений.



Чтобы стать data-driven-компанией, недостаточно наладить сбор "больших данных" или собрать команду аналитиков. Нужна эффективная культура работы с данными, внедренная на всех уровнях.



Эта практичная книга покажет вам, какие процессы нужно внедрять повсеместно - от аналитиков и менеджмента до высшего руководства и совета директоров - чтобы создать такую культуру.



Карл Андерсон рассказывает о цепочке аналитической ценности, которая поможет вам строить предиктивные бизнес-модели - от сбора данных и анализа до идей и конкретных обоснованных действий.



Начните с начала: узнайте, как собирать правильные данные правильным образом;

Нанимайте аналитиков с правильными навыками и собирайте их в команды;

Узнайте о статистических методах и инструментах визуализации данных;

Собирайте и анализируйте данные, соблюдая конфиденциальность и этику;

Узнайте, как аналитики и их менеджеры могут способствовать развитию data-driven-культуры.



Для кого эта книга

Для руководителей, менеджеров, аналитиков.



Об авторе

Карл Андерсон - директор по аналитике в компании Warby Parker (Нью-Йорк). Защитил степень Ph.D в математической биологии в Университете Шеффилда.



Для работы над книгой он провел интервью с аналитиками и учеными и собрал кейсы.

Серия: МИФ. Бизнес
Год: 2023
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 591689
ISBN: 978-5-00100-781-4
Автор: Андерсон Карл

Биоинформатика с Python. Книга рецептов
Биоинформатика активная область исследований, в которой используется ряд простых и сложных вычислений для извлечения ценной информации из биологических данных. Из книги вы узнаете, как управлять этими задачами с помощью языка Python. Вы рассмотрите ключевые методы секвенирования нового поколения, анализа отдельных клеток, геномики, метагеномики, а также узнаете, как применяются алгоритмы машинного обучения в биоинформатике.

Книга предназначена для аналитиков в области биоинформатики, специалистов по данным, вычислительных биологов, исследователей и разработчиков Python.

Для изучения материала желателен опыт работы на Python и базовые знания в области биологии.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 949211
ISBN: 978-5-93700-201-3
Автор: Антао Тиаго

Структуры и алгоритмы обработки данных. Линейные структуры. СПО
Учебное пособие содержит 6 лабораторных работ, посвященных линейным структурам данных. Среди них динамические массивы, односвязный линейный список, стек, очередь, множества. В лабораторных работах предлагается 30 вариантов заданий для закрепления темы лабораторной работы. Каждая лабораторная работа сопровождается краткими теоретическими сведениями по теме, а также иллюстрируется решением типичных примеров. Каждый пример содержит условие задачи, изложение алгоритма (принципа) решения задачи, макет формы с описанием необходимых компонентов, листинг программного кода решения данной задачи. Для удобства и эффективного применения различных структур данных в учебном пособии предлагаются программные модули реализации следующих структур: динамический массив, сортировка динамических массивов, линейный список, стек, очередь. Программный код данных модулей приводится в приложении.

Модульный подход позволяет быстро подключить различные структуры данных к нужной программе. Например, для реализации обхода дерева или графа не нужно заново реализовывать стек и очередь, достаточно к программе подключить готовые модули и воспользоваться всем их функционалом. Программы, приведенные в качестве примеров, реализованы в среде разработки Delphi 7.

Пособие предназначено для студентов средних профессиональных учреждений, обучающихся по специальностям направления подготовки Информационная безопасность и Информатика и вычислительная техника

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2021
Производитель: Лань
Артикул: 799014
ISBN: 978-5-8114-6918-5
Автор: Апанасевич Сергей Александрович

Data Science в действии
В проектах обработки и анализа данных много движущихся частей, и требуются практика и знания, чтобы создать гармоничную комбинацию кода, алгоритмов, наборов данных, форматов и визуальных представлений. Эта уникальная книга содержит описание пяти практических проектов, включая отслеживание вспышек заболеваний по заголовкам новостей, анализ социальных сетей и поиск закономерностей в данных о переходах по рекламным объявлениям.

Автор не ограничивается поверхностным обсуждением теории и искусственными примерами. Исследуя представленные проекты, вы узнаете, как устранять распространенные проблемы, такие как отсутствующие и искаженные данные и алгоритмы, не соответствующие создаваемой модели. По достоинству оцените подробные инструкции по настройке и детальные обсуждения решений, в которых описываются типичные точки отказа, и обретите уверенность в своих навыках.

Серия: Для профессионалов
Год: 2023
Производитель: Питер
Артикул: 958318
ISBN: 978-5-4461-1982-0
Автор: Апельцин Леонард

Анализ и моделирование типовых систем массового обслуживания. Учебное пособие
Рассмотрены марковские, полумарковские и немарковские системы массового обслуживания, одноканальные и многоканальные системы, распределения случайных формирующих входные потоки систем и процессы обслуживания. Освещены общие вопросы процессов размножения и гибели, приводится классификация Кендалла для систем массового обслуживания общего вида.

Для студентов направления подготовки "Инфокоммуникационные технологии и системы связи", а также технических направлений, в которых рассматриваются вопросы теории и практики систем массового обслуживания.
Год: 2023
Производитель: Инфра-Инженерия
Артикул: 877266
ISBN: 978-5-9729-1187-5
Автор: Афонин Виктор Васильевич, Никулин Владимир Валерьевич

Эконометрика и эконометрическое моделирование. Учебник
Учебник охватывает широкий круг вопросов, связанных с эконометрическим моделированием. Регрессионные модели являются стержнем эконометрического моделирования, поэтому вопросам их оценки, тестирования предпосылок, корректировки и верификации отводится значительное место. Включены различные аспекты моделей множественной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, лаговая структура переменных. Рассматриваются способы линеаризации и оценки нелинейных моделей. Приводится аппарат оценивания систем одновременных и внешне не связанных уравнений. Уделяется внимание моделям временных рядов. Включены подробные решения примеров в Excel и программной среде R.

Соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования последнего поколения.

Для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлению подготовки "Экономика", учебный план которого предусматривает дисциплины "Эконометрика", "Эконометрическое моделирование", "Эконометрические исследования".

Серия: Высшее образование: Бакалавриат
Год: 2018
Производитель: Вузовский учебник
Артикул: 687360
ISBN: 978-5-9558-0576-4
Автор: Бабешко Людмила Олеговна, Орлова Ирина Владленовна, Бич Михаил Геннадиевич

Мастерство визуализации данных
Эта книга - отличное руководство по принципам и методам визуализации любых данных с яркими примерами из бизнеса и сугубо практическим подходом к решению задач. Принципы автора - "чем проще, тем лучше"; "красота и эстетика"; "достаточная детализация: все должно быть предельно ясно".

Автор рассказывает читателям, как сложное показать простым, а громоздкое сделать легким и прозрачным. Аналитикам и маркетологам она послужит отличным пособием с готовыми идеями, шаблонами и инструментами, а руководителям даст понять, как должна выглядеть действительно качественная визуализация данных.

Книгу можно рекомендовать каждому, кто пока не считает себя мастером-визуалом, хотя давно работает с цифрами, показателями, трендами, - она научит четче доносить информацию, говорить убедительнее и влиять на других не просто словами, но и данными.
Год: 2020
Производитель: Диалектика
Артикул: 663394
ISBN: 978-5-6040723-7-0
Автор: Базалева Ольга Игоревна

Аналитическое прогнозирование для чайников
Сегодняшний бизнес опирается на эффективное использование данных для прогнозирования тенденций и продаж. Аналитическое прогнозирование - инструмент, который может это сделать, и данная книга просто и понятно показывает, как его использовать. Вы научитесь подготавливать и обрабатывать свои данные, ставить цели, создавать прогностические модели, привлекать к работе заинтересованные стороны вашей организации и многое другое.

2-е издание.

Серия: Для "чайников"
Год: 2020
Производитель: Диалектика
Артикул: 740966
ISBN: 978-5-907203-07-5
Автор: Бари Анассе, Чаучи Мохамед, Юнг Томми

Анализ данных и процессов (+CD)
Излагаются основные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, оперативный (OLAP) и интеллектуальный (Data Mining) анализ данных. В третьем издании по сравнению со вторым, выходившем под названием Технологии анализа данных: Data Mining, Text Mining, Visual Mining, OLAP, добавлены визуальный (Visual Mining) и текстовый (Text Mining) анализ данных, анализ процессов (Process Mining), анализ Web-ресурсов (Web mining) и анализ в режиме реального времени (Real-Time Data Mining). Приведено описание методов и алгоритмов решения основных задач анализа: классификации, кластеризации и др. Описание идеи каждого метода дополняется конкретным примером его использования.

Прилагаемый компакт-диск содержит стандарты Data Mining, библиотеку алгоритмов Xelopes и графический интерфейс к ней; JDK 1.6 и драйверы, необходимые для работы графического интерфейса, свободно распространяемую среду разработки Eclipse и лабораторный практикум по интеллектуальному анализу данных.

3-е издание, переработанное и дополненное.

Серия: Учебник для ВУЗов
Год: 2018
Производитель: BHV
Артикул: 272531
ISBN: 978-5-9775-0368-6, 978-5-9775-3523-6
Автор: Барсегян Арменак Артаваздович, Куприянов Михаил Степанович, Холод Иван Иванович, Тесс Михаил Дитрихович, Елизаров Сергей Иванович

Power BI. Моделирование на экспертном уровне
Эта книга станет вашим проводником в мир моделирования данных в целом и применительно к Power BI. Вы узнаете, как подключаться к данным в различных источниках, объединять их при помощи связей и строить полноценные модели данных; изучите вопросы определения новых метрик и выполнения пользовательских вычислений с использованием особенностей модели. По мере чтения сложность и эффективность моделей данных будет увеличиваться. Вы научитесь использовать язык запросов DAX, а также новые техники моделирования.

На конкретных примерах будет показано, как создавать новые или адаптировать существующие модели данных с учетом разнообразных бизнес-требований. Вы ознакомитесь с продвинутыми возможностями оптимизации и расширения своих моделей данных для решения широкого спектра задач.

Книга предназначена для пользователей систем бизнес-аналитики, а также специалистов и разработчиков в области анализа данных, желающих в полной мере освоить техники моделирования данных при помощи Power BI. Желательно наличие базовых знаний в области Power BI и понимание схемы данных "звезда".
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 868322
ISBN: 978-5-97060-906-4
Автор: Бахши Сохейл

Практическое примение методов кластеризации, классификации и аппроксимации
В монографии рассматриваются вопросы развития искусственного интеллекта, основы машинного обучения. Описываются задачи классификации и аппроксимации, решаемые с применением нейронных сетей. Нейронные сети в последнее время набирают все большую популярность среди исследователей. В частности, нейронные сети нашли широкое применение в сфере визуализации, распознавания

образов. Но на этом практическая значимость нейронных сетей не заканчивается, они также находят свое применение в задачах прогнозирования, классификации, кластеризации и моделирования.

Монография может быть полезна широкому кругу читателей.
Год: 2020
Производитель: Прометей
Артикул: 780517
ISBN: 978-5-00172-086-7
Автор: Баюк Дмитрий Александрович, Березин Дмитрий Викторович, Иванюк Вера Алексеевна

Практикум по анализу данных на языках Python и R. Учебное пособие
Данное учебное пособие предназначено для студентов очного отделения, изучающих дисциплину "Анализ данных". Пособие написано в соответствии с программой дисциплины "Анализ данных". Оно предназначено для подготовки бакалавров по направлениям "Экономика" и "Бизнес-информатика" Финуниверситета. В пособии отражены темы: выборочный метод, точечные и интервальные оценки, проверка статистических гипотез, корреляционный анализ, дисперсионный анализ и анализ временных рядов. Пособие может быть использовано как для проведения семинарских занятий, так и для организации самостоятельной работы студентов.
Год: 2023
Производитель: Прометей
Артикул: 882836
ISBN: 978-5-00172-356-1
Автор: Баюк Олег Александрович, Исаева Мариам Рамазановна, Самсонкин Максим Олегович

Оконные функции в T-SQL
В своей книге Ицик Бен-Ган, эксперт по оптимизации запросов на языке T-SQL, предлагает на примерах ознакомиться со всеми типами оконных функций: агрегатными, ранжирующими, статистическими, а также функциями смещения и функциями упорядоченного набора. Большая часть книги посвящена оптимизации оконных функций, а также готовым решениям бизнес-задач с использованием новейших техник.

Книга предназначена для разработчиков и администраторов СУБД, аналитиков данных, специалистов в области бизнес-аналитики и тех, кто знаком с основами запросов на языке T-SQL.

Издание актуально для версий SQL Server вплоть до 2019, а также для Azure SQL Database.
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 864336
ISBN: 978-5-93700-139-9
Автор: Бен-Ган Ицик

Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки
Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения.

Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, "беседа" с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога.

Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами "трудностей перевода" с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах - в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике.

Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.

Серия: Бестселлеры O`Reilly
Год: 2019
Производитель: Питер
Артикул: 682197
ISBN: 978-5-4461-1153-4
Автор: Бенгфорт Бенджамин, Билбро Ребекка, Охеда Тони

Глубокое обучение (цветная)
Основы прикладной математики и машинного обучения

Теория вероятности и теория информации

Оценка максимального правдоподобия

Современные подходы к глубоким сетям

Регуляризация в глубоком обучении

Оптимизация в обучении глубоких моделей

Моделирование последовательностей

Исследования по глубокому обучению

Структурные вероятностные модели в глубоком обучении

Преодоление трудностей, связанных со статической суммой

Глубокое обучение - это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры.

Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.

Книга издана в цвете и в твердом переплете.

2-е цветное издание, исправленное.
Год: 2018
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 620686
ISBN: 978-5-97060-618-6
Автор: Бенджио Иошуа, Гудфеллоу Ян, Курвилль Аарон

Глубокое обучение
Глубокое обучение - это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры.

Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.
Год: 2017
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 600766
ISBN: 978-5-97060-554-7
Автор: Бенджио Иошуа, Гудфеллоу Ян, Курвилль Аарон

Полный бред! Скептицизм в мире больших данных
Книга о том, как распознавать ложь, дезинформацию, фейковые новости и не попасться на удочку красивых графиков, убедительной статистики и наукообразных терминов.



В отличие от прямой лжи чушь звучит весьма правдоподобно. Это информация, про которую нельзя однозначно сказать, что она ложна, но она определенно представляет реальность в искаженном виде. Чушь бывает злонамеренной (например, фейк-ньюс), но часто просто становится результатом ошибок или невнимательности. К сожалению, в эпоху соцсетей чушь имеет свойство быстро распространяться, что может приводить к самым непредсказуемым последствиям. Чушь использует язык науки и статистики, создавая впечатление сложности и одновременно точности. Наукообразность ослабляет нашу внимательность, и совсем немногие бывают готовы действительно разбираться в том, что отражено на сложной диаграмме или графике на уважаемом сайте.



Из этой книги вы узнаете:



как распространяются дезинформация, недостоверная информация и фейковые новости в социальных сетях, почему люди им верят и какие существуют три базовых подхода к защите от недостоверной информации онлайн;



как критически оценивать причинно-следственные связи, выявлять ложные корреляции и замечать чушь, в которой одно понятие подменяется другим;



всегда ли стоит верить числам и почему нужно остерегаться зомби-статистики (чисел, которые упорно цитируют вне контекста, безнадежно устарели или были изначально выдуманы, но их цитируют так часто, что они никак не упокоятся с миром);



как ошибка выборки может стать главным источником путаницы и недопонимания при анализе информации.



Прочитав эту книгу, вы поймете, что не обязательно быть экспертом в статистике, эконометрике, не нужно уметь анализировать данные и не надо тратить массу усилий и глубоко зарываться в источники, чтобы вывести обманщика на чистую воду порой вполне достаточно критического мышления и обычной логики.



Для кого эта книга

Для тех, кто хочет защитить себя от недостоверной информации и подмены понятий.



Для всех, кто хотел бы развить критическое мышление, научиться видеть правду и отличать ее от лжи.



От авторов

Наш мир захлестнула чушь*, и мы в неи? утопаем.



Большинство людеи? полагают, что они довольно хорошо ее распознают. Пожалуи?, они правы, когда речь идет о краснобаи?стве и откровеннои? брехне, то есть о том, что мы бы назвали старомоднои? чушью. Однако поколебать позиции новомоднои? чуши оказывается особенно сложно, потому что мало кто из нас считает себя экспертом настолько, чтобы оспаривать информацию, приведенную в виде цифр и графиков. Именно на это и полагаются брехуны новои? волны. Чтобы дать им отпор, нужно понимать, как и когда подвергать сомнению их заявления.



Новые формы информационных технологии? изменили методы коммуникации и в науке, и в обществе. По мере расширения доступа к технологиям увеличился и поток информации. Мы надеемся, что эта книга поможет вам выстоять перед натиском чуши и научиться отделять факты от выдумки.



*В оригинале bullshit, в книге будет переводиться именно так.

Серия: Мир больших данных
Год: 2022
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 837655
ISBN: 978-5-00169-883-8
Автор: Бергстром Карл, Уэст Джевин

Сделай наглядно! Как визуализировать данные понятно и убедительно
"Сделай наглядно!" исчерпывающее руководство по созданию инфографики. Как визуализировать данные, чтобы они не сбивали с толку, а добавляли ясности? Какой тип диаграммы выбрать в каждом конкретном случае? Как убеждать и побуждать к действию с помощью графиков и таблиц? На эти и другие вопросы отвечает книга Скотта Беринато, старшего редактора Harvard Business Review, создателя успешных визуальных форматов, в том числе инфографики на HBRorg.

Серия: Бизнес. Лучший мировой опыт
Год: 2021
Производитель: Бомбора
Артикул: 792834
ISBN: 978-5-04-104358-2
Автор: Беринато Скотт

Основы Python для Data Science
Python - язык программирования 1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения.



Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter - лучшей средой для профессиональной работы с данными. Затем перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. Затем, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2023
Производитель: Питер
Артикул: 921092
ISBN: 978-5-4461-2251-6
Автор: Берман Кеннеди

Применение алгоритмов машинного обучения для исследования конкурентоспособности организаций
Переход от бумажных носителей информации к цифровым, вызванный повсеместным использованием информационных и телекоммуникационных технологий, открывает перспективы для работы с постоянно возрастающим объемом информации и возможностью извлечения знаний из слабоструктурированного массива данных. Несмотря на относительно небольшой срок активного применения в промышленности цифровых носителей, объем данных на них растет год от года в геометрической прогрессии, что является следствием преобразования и перевода данных из различных областей жизнедеятельности человека в цифровой вид. К 2016 году накопленное количество данных оценивалось в 16 зеттабайт, но по прогнозам аналитической компании IDC к 2025 году объем всех данных достигнет отметки в 163 зеттабайт.

В связи с этим на первый план выходят способы хранения, обработки, поиска и извлечения знаний из данных. Эта технология получила название сквозной цифровой технологии "Большие данные". К 2024 году государство намерено осуществить комплексную цифровую трансформацию экономики и социальной сферы России.

Серия: Библиотека профессионала
Год: 2023
Производитель: Солон-пресс
Артикул: 936180
ISBN: 978-5-91359-543-0
Автор: Бесхмельнов Максим Игоревич

Распознавание образов и машинное обучение
Книга представляет собой классический учебник по распознаванию образов и машинному обучению. Он содержит подробное описание наиболее важных методов машинного обучения, основанных на байесовском подходе.



Этот современный учебник, представляющий собой всеобъемлющее введение в распознавание образов и машинное обучение. Читателям достаточно знать основы многомерного математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей.



Книга подходит для преподавания курсов по машинному обучению, математической статистике, компьютерным наукам и распознаванию образов. Каждая глава сопровождается многочисленными задачами разного уровня сложности. Учебник предназначен для студентов старших курсов и аспирантов первого года обучения, а также исследователей и практиков, занимающихся распознавание образов и машинным обучением.



Бурное развитие практических приложений машинного обучения за последние десять лет сопровождается интенсивной разработкой важных алгоритмов и методов, лежащих в его основе. Например, байесовские методы перестали быть предметом изучения узких специалистов и стали основным трендом, а графы стали общепринятым инструментом для описания и применения вероятностных методов. Практическое значение байесовских методов все больше усиливается благодаря развитию многочисленных алгоритмов приближенного вывода, таких как вариационный байесовский подход и метод распространения ожидания.



Кроме того, все большее значение для алгоритмов и приложений приобретают новые ядерные модели.



Этот совершенно новый учебник отражает современные достижения распознавания образов и машинного обучения и представляет собой всеобъемлющее введение в эту область. Он предназначен для студентов старших курсов и аспирантов первого года обучения, а также исследователей и практиков. От читателей не требуется предварительных знаний в области распознавания образов и машинного обучения. Достаточно знать основы многомерного математического анализа и линейной алгебры. Опыт применения теории вероятностей желателен, но не обязателен, поскольку книга содержит самостоятельное введение в теорию вероятностей.



Книгу удобно использовать для преподавания курсов по машинному обучению, статистике, компьютерным наукам, интеллектуальному анализу данных и биоинформатике. Для удобства преподавания учебник содержит большой методический материал, включающий более чем 400 упражнений, ранжированных по сложности. Решения некоторых упражнений можно найти на веб-сайте, посвященном книге. Книга сопровождается публикацией большого объема дополнительного материала на веб-сайте, который содержит новейшую информацию.



Об авторе

Кристофер М. Бишоп заместитель директора лаборатории Microsoft Research Cambridge и заведующий кафедрой компьютерных наук в Эдинбургском университете. Он работает преподавателем в колледже Дарвина Кембриджского университета и недавно был избран членом Королевской инженерной академии. Его предыдущий учебник Neural Networks for Pattern Recognition получил широкое признание.
Год: 2020
Производитель: Вильямс
Артикул: 755682
ISBN: 978-5-907144-55-2
Автор: Бишоп Кристофер М

Big Data простым языком
Наш телефон знает о нас больше, чем мы думаем. Он умеет собирать и анализировать информацию о том, как мы передвигаемся по городу, какие посты лайкаем и какими приложениями пользуемся. Он сообщит о пробках и поторопит на работу, чтобы мы не опоздали; подберет музыку под наше настроение и составит список персональных рекомендаций, чем можно занять себя в течение дня. Телефон - больше не устройство, по которому звонят, это уже средство управления окружающим нас миром. Незаметно мы окружили себя такими интерфейсами, которые создают невидимый барьер между человеком и окружающей средой. Планирование, управление, коммуникация, все теперь строится через эти программы и девайсы. Даже человеческие отношения.

Но насколько глубока кроличья нора? Каждому предстоит разобраться в этом самому. Эта книга поможет донести основные принципы проектирования и создания таких интерфейсов управления бизнесом, обществом и окружающим нас миром посредством Больших данных. Читайте, наслаждайтесь и помните: сожжение книг противозаконно.

Серия: Бизнес-бук
Год: 2019
Производитель: АСТ
Артикул: 682102
ISBN: 978-5-17-111829-7
Автор: Благирев Алексей Павлович, Хапаева Наталья

Машинное обучение в финансах. Учебник для магистратуры
Учебник предназначен для проведения занятий по дисциплине "Машинное обучение в финансах". В учебнике описано, как работать с основными инструментами машинного обучения: Python, Pandas. Приведены примеры кода для загрузки, обработки и анализа информации с финансовых рынков. Описаны современные направления использования машинного обучения в финансовой сфере. Очерчены перспективные направления разработки средств машинного обучения на финансовых рынках.

Материал учебника предоставляет читателям практические знания в области методов работы с данными и основ машинного обучения, а также того, как они используются в инвестиционном процессе. На примере виртуальных кейсов читатели получают практический опыт программирования, основанный на реалистичных сценариях, применяют концепции машинного обучения к реальным инвестиционным проблемам и учатся ясно объяснять их неспециалистам и клиентам.

Учебник предназначен для магистрантов, обучающихся по направлениям подготовки "Экономика", "Финансы и кредит", слушателей сокращенных программ, программ профессиональной переподготовки финансистов. Материалы учебника могут использоваться для подготовки к экзамену на получение сертификата CFA Data Science for Investment Professionals Certificate.
Год: 2024
Производитель: Прометей
Артикул: 984371
ISBN: 978-5-00172-572-5
Автор: Богатырев Семен Юрьевич, Помулев Александр Александрович, Затевахина А. В

Графики, которые убеждают всех
Первая книга об эффективном представлении данных от русскоязычного автора. Книга рассказывает, как подготовить данные к работе, как выбрать подходящий для своих данных график или диаграмму, как оформить график, чтобы он максимально доносил ваше сообщение, как распознать, когда статистикой пытаются манипулировать.

Александр Богачев - один из ведущих в стране специалистов по визуализации данных и инфографике. Работал ведущим дизайнером в Студии инфографики сайта РИА.ру, руководителем отдела дата-спецпроектов в РБК, сотрудничал как информационный дизайнер и руководитель проектов с крупнейшими российскими компаниями. Преподаёт визуализацию данных в Высшей школе экономики.

Серия: Бизнес Наставник
Год: 2020
Производитель: АСТ
Артикул: 772379
ISBN: 978-5-17-127186-2
Автор: Богачев Александр Андреевич

Нейросемантика. Информационно-управленческие системы. Искусственный разум. Научные труды
Данная книга является изданием сочинений известного ученого, изобретателя, одного из ведущих российских специалистов в области нейрокомпьютеринга, создателя нейросемантической теории и проекта "Информград" Владимира Ильича Бодякина (1951-2016) и представляет собой основной корпус его актуальных научных работ.

В книгу вошли как опубликованные, так и неопубликованные научные труды в области системотехники, нейрокомпьютеринга и искусственного интеллекта. Представлены различные проекты, в основе которых лежит нейросемантический подход, а также труды, связанные с проблемами информатизации общества, эволюции информационно-управляющих систем, нейрофилософии, управления научно-техническим прогрессом, развития информационной цивилизации, технологий глобального действия, и ряд философских работ.

Труды В.И.Бодякина актуальны для ученых и специалистов в области информационных и нейрокомпьютерных технологий, искусственного интеллекта и интеллектуальных информационно-управляющих систем, энергетики, системотехники, а также для инженерно-технических работников. Они будут полезны студентам, аспирантам и всем интересующимся современными проблемами и будущим науки.

Составитель: М.Ю. Леднев.
Год: 2020
Производитель: Академический проект
Артикул: 812013
ISBN: 978-5-919840-39-8
Автор: Бодякин Владимир Ильич

Анализ социальных медиа на Python
Извлекайте и анализируйте данные из всех уголков социальной паутины на Python.

Язык программирования Python является оптимальным выбором для исследователей-аналитиков, поскольку позволяет создавать прототипы, визуализировать и анализировать наборы данных малого и среднего размера. Бесчисленное количество предприятий обращается к Python для решения задач, связанных выявлением особенностей поведения потребителей и превращением исходных данных в действенную информацию о клиентах.

Настоящая книга рассказывает, как с помощью научного инструментария Python получать и анализировать данные из наиболее популярных сетей, таких как Facebook, Twitter, Stack Exchange и др.

В русскоязычное издание добавлено приложение об анализе данных из сети "ВКонтакте".

Издание предназначено для специалистов по анализу данных, а также будет полезно всем разработчикам на Python, желающим извлекать коммерческую пользу из социальных сетей.

Из этой книги вы узнаете, как:

- взаимодействовать с социально-медийными платформами посредством публичного API из приложений на Python;

- сохранять социальные данные в формате, удобном для последующего анализа;

- анализировать социальные данные

и извлекать из них выборки, используя инструменты Python;

- с помощью приемов обработки текстов понять, о чем люди говорят в социальных медиа;

- применять продвинутые статистические и аналитические приемы для извлечения полезной информации из данных;

- как с применением технологий веба отображать данные в удобном графическом виде для их исследования и представления результатов обработки.
Год: 2018
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 620685
ISBN: 978-5-97060-574-5
Автор: Бонцанини Марко

Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных
Метаобучение одна из самых быстрорастущих областей исследований в области машинного обучения (МО) изучает методы получения эффективных моделей и решений путем адаптации процессов МО и интеллектуального анализа данных. Для адаптации обычно применяют информацию из опыта решения других задач, а адаптивные процессы могут использовать подходы МО.



AutoML занимается автоматизацией процессов машинного обучения и является очень актуальной темой, напрямую связанной с метаобучением. Метаобучение и AutoML помогают искусственному интеллекту научиться выбирать наиболее подходящие методы самообучения и быстрее находить новые решения без вмешательства пользователя.



Издание адресовано исследователям в области машинного обучения, интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта, а также может быть полезно студентам и аспирантам.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 954709
ISBN: 978-5-93700-200-6
Автор: Браздил Павел, Рейн Ян Ван, Соарес Карлос

Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Открытия, сделанные на основе анализа данных, совершили революцию в моделировании, прогнозировании поведения и управлении сложными системами. В книге приводятся сведения из машинного обучения, математики и физики с целью показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Рассказывается о многих достижениях в области научных расчетов, которые позволяют применять управляемые данными методы к изучению разнообразных систем: турбулентность, наука о мозге, климатология, эпидемиология, финансы, робототехника и автономные системы.

Книга рассчитана на специалистов по работе с данными широкого профиля: инженеров, ученых, разработчиков ПО, а также будет полезна студентам и аспирантам технических вузов.
Год: 2021
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 797993
ISBN: 978-5-97060-910-1
Автор: Брантон Стивен Л., Куц Дж. Натан

Усовершенствованные структуры данных
В книге приводится всесторонний анализ идей и деталей реализации структур данных как важнейшей составляющей прикладных алгоритмов. Рассматриваются не только эффективные способы реализации операций над множествами чисел, интервалов или строк в виде различных поисковых структур данных деревьев, множеств интервалов, кусочно-постоянных функций, прямоугольных областей, непересекающихся подмножеств, куч, хеш-таблиц, но и динамизация и персистентность (сохраняемость) структур.

Это первая книга, рассматривающая структуры данных не просто как вспомогательный материал для иллюстрации методологии объектно-ориентированного программирования, а как ключевой вопрос разработки алгоритмов.

Многочисленные примеры кода на языке C и более 500 ссылок на первоисточники делают эту книгу исключительно ценной.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 937791
ISBN: 978-5-97060-873-9
Автор: Брасс Петер

Машинное обучение
В последние годы машинное обучение вышло на уровень большого бизнеса: компании активно используют его для зарабатывания денег, прикладные исследования бурно развиваются, а неугомонные разработчики используют любую возможность повысить свой уровень владения данной тематикой.

Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2023
Производитель: Питер
Артикул: 594648
ISBN: 978-5-496-02989-6
Автор: Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк

Нечеткие модели анализа данных и принятия решений. Учебное пособие
В учебном пособии рассмотрены такие основные разделы теории нечетких множеств, как нечеткие отношения, нечеткие числа, нечеткий логический вывод, а также прикладные разделы, связанные с применением нечеткой математики в анализе данных (нечеткая регрессия, нечеткая кластеризация, нечеткая классификация) и принятии решений (нечеткая оптимизация, многокритериальные методы принятия решений с нечеткими данными, ранжирование нечетких данных, нечеткое моделирование). Каждая глава заканчивается разделом задач для самостоятельного решения. Поэтому данное пособие можно использовать не только как учебник, но и как задачник на семинарских занятиях или для самостоятельной подготовки. Учебное пособие адресовано студентам, обучающимся по образовательным программам, связанным с анализом данных и принятием решений ( Прикладная математика и информатика , Экономика , Экономика и статистика , Бизнес-информатика и др.).

Книга также будет полезна аспирантам и преподавателям образовательных программ, как непосредственно связанных с анализом данных, так и использующих анализ данных и принятие решений в своих исследованиях, бизнес-информатикам, экономистам, финансовым аналитикам, политологам и т.д.
Год: 2022
Производитель: Издательский Дом ВШЭ
Артикул: 846540
ISBN: 978-5-7598-2317-9
Автор: Броневич Андрей Георгиевич, Лепский Александр Евгеньевич

Практическая статистика для специалистов Data Science. 50 важнейших понятий
Книга рассчитана на специалистов в области Data Science, обладающих некоторым опытом работы с языком программирования R и имеющих предварительное понятие о математической статистике. В ней в удобной и легкодоступной форме представлены ключевые понятия из статистики, которые относятся к науке о данных, а также объяснено, какие понятия важны и полезны с точки зрения науки о данных, какие менее важны и почему. Подробно раскрыты темы: разведочный анализ данных, распределения данных и выборок, статистические эксперименты и проверка значимости, регрессия и предсказание, классификация, статистическое машинное обучение и обучение без учителя.

Для аналитиков данных.
Год: 2018
Производитель: BHV
Артикул: 646782
ISBN: 978-5-9775-3974-6
Автор: Брюс Питер, Брюс Эндрю

Практическая статистика для специалистов Data Science
Статистические методы являются ключевой частью науки о данных. Однако очень немногие аналитики данных обучены статистике должным образом, поскольку нет книг по статистике, написанных специально для аналитиков данных.

С другой стороны, многие ресурсы, посвященные науке о данных, содержат статистические методы, но не раскрывают перспективы применения этих методов достаточно глубоко.

Предлагаемая книга, написанная доступным языком, устраняет этот пробел. Если вы немного знакомы с языком программирования R и математической статистикой, то легко освоите материал и существенно повысите свой профессиональный уровень

Во второе издание включены примеры на языке Python, что расширяет практическое применение книги.



Прочитав эту книгу, вы узнаете:

Почему разведывательный анализ данных является ключевым предварительным шагом в науке о данных

Как случайная выборка может уменьшить смещение и привести к более высококачественному набору данных, даже в условиях больших данных

Как принципы планирования эксперимента помогают получить наиболее полные ответы на вопросы

Как использовать регрессию для оценки результатов и выявления аномалий



Вы освоите:

Ключевые методы классификации для предсказания, к какой категории относится запись

Статистические методы машинного обучения, которые "обучаются" на данных

Методы обучения без учителя для извлечения информации из немаркированных данных

2-е издание, переработанное и дополненное.
Год: 2021
Производитель: BHV
Артикул: 811333
ISBN: 978-5-9775-6705-3
Автор: Брюс Питер, Брюс Эндрю, Гедек Питер

Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения
О книге

Глубокое обучение - машинное обучение, которое строится на идее обучения через примеры. Эта книга разбирает основные идеи этой сложной отрасли изучения искусственного интеллекта. Авторы ставят цель сформировать целостное представление о том, как решаются задачи в области глубокого обучения, какие понятия используются в этой среде и как внедрять соответствующие алгоритмы.



С оживлением нейросетей в 2000-е годы глубокое обучение стало чрезвычайно активно развивающейся областью исследования, прокладывающей путь современному машинному обучению. Эта книга предлагает примеры и толкования, которые помогут понять основные идеи в этой сложной отрасли знаний. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, обратили внимание на глубокое обучение и активно увеличивают штат своих подразделений, работающих в этой области. Для всех остальных оно остается все еще сложным, комплексным и трудноуловимым предметом. Исследования переполнены непонятным жаргоном, а разрозненные учебники, имеющиеся в сети, не дают должного представления о том, как решаются задачи в этой области. Цель этой книги - заполнить данный пробел.



Для кого эта книга

Для всех, кто интересуется или занимается глубоким обучением.



Об авторе

Нихиль Будума исследует машинное обучение в MIT. Он золотой медалист нескольких международных олимпиад по биологии.
Год: 2020
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 728266
ISBN: 978-5-00146-472-3
Автор: Будума Нихиль

Инженерия машинного обучения
"Если вы собираетесь использовать машинное обучение для решения крупномасштабных практических задач, могу только порадоваться, что вы наткнулись на эту книгу. Читайте с удовольствием!"

Кассе Козырков, главный специалист по теории принятия решений в Google



"Фундаментальная работа о практическом построении моделей машинного обучения и их развертывании в производственной среде. Подоспела как раз в тот момент, когда компании начали прозревать и осознавать, что для того, чтобы решение, основанное на машинном обучении, заработало, необходимы осознанные усилия инженеров и знакомство с передовыми практиками. Еще одна замечательная книга от Андрея!"

Каролис Урбонас, начальник отдела машинного обучения в Amazon



Новая книга Андрея Буркова, автора "Машинного обучения без лишних слов", мирового бестселлера, изданного на одиннадцати языках, - самая полная из существующих книг по прикладному ИИ. Содержит множество рекомендаций и паттернов проектирования надежных и масштабируемых решений в области машинного обучения. Андрей Бурков имеет степень доктора по ИИ и возглавляет группу машинного обучения в компании Gartner. Книга основана на собственном 15-летнем опыте Андрея в решении задач с помощью ИИ, а также на опубликованных работах лидеров индустрии.
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 864335
ISBN: 978-5-93700-125-2
Автор: Бурков Андрей

Машинное обучение без лишних слов
Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное "машинное обучение" заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых "обучающими данными") даст желаемые результаты.

Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе.

"В наше время очень полезно иметь краткое введение в машинное обучение, на которое всегда можно давать ссылку и после которого можно быть уверенным, что человек говорит на одном с тобой языке. Попытку дать такое введение я вижу в этой книге, и мне кажется, что попытка получилась очень удачной. Книга действительно представляет читателю широкий спектр основных понятий и методов машинного обучения, которые здесь изложены корректно, хоть и по понятным причинам очень кратко.

Но если книгу прочитать вдумчиво и действительно освоить то, о чем здесь говорится, этот шаг может превратиться в большой скачок. Чего я и желаю всем читателям: разбирайтесь, познавайте, интересуйтесь новым и не бойтесь трудностей. Удачи!"

Сергей Николенко, директор по научным исследованиям (Chief Research Officer) платформы Neuromation, автор бестселлера "Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей"

"Бурков взял на себя решение очень важной, но невероятно сложной задачи - уместить знакомство с машинным обучением в маленькую книгу. Он удачно выбрал темы - теоретические и практические - которые будут полезны и для практиков, и для читателей, понимающих, что эти первые сто страниц, которые они прочитают, закладывают прочный фундамент для дальнейшего изучения".

Питер Норвиг, директор по исследованиям в компании Google, соавтор книги "Искусственный интеллект. Современный подход"

"Широта тем, которые охватывает эта маленькая книга, поражает! Бурков без страха и сомнений приводит математические уравнения, которыми часто пренебрегают авторы небольших книг. Мне очень понравилось, как всего несколькими словами автор объясняет основные понятия. Книга пригодится новичкам в этой области, а также "старожилам" - каждый сможет извлечь выгоду из такого широкого взгляда на машинное обучение".

Орельен Жерон, консультант по машинному обучению, старший инженер-программист, автор книги "Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow"

Серия: Библиотека программиста
Год: 2020
Производитель: Питер
Артикул: 740222
ISBN: 978-5-4461-1560-0
Автор: Бурков Андрей

Обработка и представление данных в MS Excel. Учебное пособие
Книга посвящена эффективному использованию инструментов приложения Excel для обработки и анализа многомерных данных с целью их систематизации, выявления характера и структуры взаимосвязей. Пройдя путь от структурирования данных до создания простейшей базы данных, на основе которой можно строить различные сводные таблицы для нахождения ответов на поставленные вопросы, читатель научится извлекать необходимую информацию и знание из множества данных. Дополнительно к этому, в книге рассматривается одна из наиболее востребованных задач - статистическая обработка данных, полученных в результате случайного эксперимента. Особое внимание уделено визуализации данных с помощью диаграмм и дополнительных возможностей, предоставляемых в последних версиях Excel.

Книга адресована, прежде всего, студентам. Она может быть полезна также аспирантам, инженерам, научным сотрудникам и преподавателям - всем, кто заинтересован в получении мощного и эффективного инструмента для выполнения всевозможных математических операций при помощи компьютера.

4-е издание, стереотипное.

Серия: Учебники для вузов. Специальная литература
Год: 2023
Производитель: Лань
Артикул: 516014
ISBN: 978-5-507-47168-3, 978-5-8114-1923-4, 978-5-8114-8473-7
Автор: Бурнаева Эльфия Гарифовна, Леора Светлана Николаевна

Знания и убеждения в интеллектуальном анализе данных
Рассматриваются методы достоверного (дедуктивного) и правдоподобного (абдуктивного, индуктивного) выводов в интеллектуальных системах различного назначения. Приводятся методы дедуктивного вывода на графовых структурах. Описываются как классические, так и немонотонные модальные логики: логики убеждения и знания, немонотонные логики Мак-Дермотта и Дойла, автоэпистемические логики Мура, логики умолчания Рейтера. Приводятся основы теории аргументации и методы абдуктивного вывода. Рассматриваются базовые принципы построения систем обучения и принятия решений и даются задачи обучения "без учителя" и "с учителем". Излагаются индуктивные методы для случая с неполной информацией и методы теории приближенных множеств. Во 2-е издание добавлены главы об исчислении высказываний и об исчислении предикатов первого порядка, а также о работе с реальными "зашумленными" базами данных в задаче индуктивного формирования понятий.

Допущено Министерством образования Российской Федерации в качестве учебного пособия для студентов вузов, обучающихся по направлениям "Прикладная математика и информатика", "Информатика и вычислительная техника" и специальностям "Прикладная информатика" (по направлениям) и "Прикладная математика и информатика".
Год: 2019
Производитель: Физматлит
Артикул: 857017
ISBN: 978-5-9221-1841-5
Автор: Вагин Вадим Николаевич

BIG DATA. Вся технология в одной книге
Революция социальных данных делает измеримыми вещи, которые не измерялись или не могли быть измерены прежде. В прошлом мы имели все основания утверждать, что не имеем информации или инструментария для описания и анализа возможностей выбора, который стоит перед обществом. Теперь это не так. Мы можем точно представлять себе и выбор, и его последствия. Чем больше личной информации о нас накапливается в базах данных компаний, тем в большей степени мы существуем, и тем больше узнаем о самих себе.

Реальная проблема в том, чтобы сделать компании, собирающие личные данные, прозрачными для нас в той же степени, в какой мы прозрачны для них, и обеспечить себе право голоса в вопросах использования этих данных. В этой книге рассказывается о том, как достичь этих целей.

Андреас Вайгенд - директор компании Social Data Lab, ex-руководитель по Big Data компании Amazon, лектор школы информационных технологий Калифорнийского университета Беркли.



Технологии монетизации больших данных от гигантов рынка - Google, Microsoft, Uber, Twitter, Amazon, Facebook, Netflix и WhatsApp.



Вы узнаете, как с помощью Big Data инновационные компании:

- следят за поведением пользователей

- определяют круг интересов человека

- управляют репутацией

- формируют мнение потребителей



Андреас Вайгенд - один из ведущих мировых экспертов по будущему Big Data, директор компании Social Data Lab и лектор IT- школы Калифорнийского университета Беркли. Разрабатывал стратегию больших данных компаний Alibaba, Goldman Sachs, Lufthansa, Thomson Reuters, работал руководителем по Big Data компании Amazon.

Серия: Top Business Awards
Год: 2018
Производитель: Эксмо
Артикул: 638945
ISBN: 978-5-04-094117-9
Автор: Вайгенд Андреас

Конструирование систем глубокого обучения. Руководство для инженеров программного обеспечения
Удобство практического применения модели глубокого обучения предусматривает, что она встроена в программную систему. Инженеру программного обеспечения необходимо иметь четкое понимание технологии глубокого обучения, чтобы уметь разрабатывать такие системы.

Книга научит вас всему, что нужно для конструирования и реализации готовой к производству платформы глубокого обучения. Во-первых, в ней представлен общий план системы глубокого обучения с точки зрения разработчика, включая ее главнейшие компоненты и характер их взаимодействия. Во-вторых, она скрупулезно ознакомит вас с инженерными методами, необходимыми для разработки своих собственных удобных в техническом сопровождении, эффективных и масштабируемых платформ глубокого обучения.



Издание подойдет для разработчиков программного обеспечения и исследователей данных с инженерным уклоном.

Приведены примеры на Java и Python.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 985357
ISBN: 978-5-93700-181-8
Автор: Ванг Кай, Сзето Дональд

Глубокое обучение. Легкая разработка проектов на Python
Взрывной интерес к нейронным сетям и искусственному интеллекту затронул уже все области жизни, и понимание принципов глубокого обучения необходимо каждому разработчику ПО для решения прикладных задач.

Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО. Вы начнете с основ глубокого обучения и быстро перейдете к более сложным архитектурам, создавая проекты с нуля. Вы научитесь использовать многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные сети. Только понимая принцип их работы (от математики до концепций), вы сделаете свои проекты успешными.

В этой книге:

- Четкие схемы, помогающие разобраться в нейросетях, и примеры рабочего кода.

- Методы реализации многослойных сетей с нуля на базе простой объектно-ориентированной структуры.

- Примеры и доступные объяснения сверточных и рекуррентных нейронных сетей.

- Реализация концепций нейросетей с помощью популярного фреймворка PyTorch.

Серия: Бестселлеры O`Reilly
Год: 2021
Производитель: Питер
Артикул: 788336
ISBN: 978-5-4461-1675-1
Автор: Вейдман Сет

Прикладные структуры данных и алгоритмы. Прокачиваем навыки
Структуры данных и алгоритмы - это не абстрактные концепции, а турбина, способная превратить ваш софт в болид "Формулы-1". Научитесь использовать нотацию "О большое", выбирайте наиболее подходящие структуры данных, такие как хеш-таблицы, деревья и графы, чтобы повысить эффективность и быстродействие кода, что критически важно для современных мобильных и веб-приложений.

Книга полна реальных прикладных примеров на популярных языках программирования (Python, JavaScript и Ruby), которые помогут освоить структуры данных и алгоритмы и начать применять их в повседневной работе. Вы даже найдете слово, которое может существенно ускорить ваш код. Практикуйте новые навыки, выполняя упражнения и изучая подробные решения, которые приводятся в книге.

Начните использовать эти методы уже сейчас, чтобы сделать свой код более производительным и масштабируемым.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2024
Производитель: Питер
Артикул: 968453
ISBN: 978-5-4461-2068-0
Автор: Венгроу Джей

Программирование, тестирование, проектирование, нейросети, технологии аппаратно-программных средств
Учебник разработан с учетом требований профессиональных стандартов, сопряженных с профессиональной деятельностью выпускника: Программист , Администратор баз данных , Специалист по информационным системам , Руководитель проектов в области информационных технологий , Специалист по тестированию в области информационных технологий , Технический писатель , Системный администратор информационно-коммуникационных систем , Специалист по администрированию сетевых устройств информационно коммуникационных систем .

Учебник предназначен для бакалавров направлений подготовки 09.03.01 Информатика и вычислительная техника; 09.03.02 Информационные системы и технологии; 09.03.04 Программная инженерия, 09.04.01 Информатика и вычислительная техника (магистратура).

Учебник включает дипломированные лабораторные работы и практические задания, разработанные на соответствие требований профессиональных стандартов 06 группы: Связь и информационно-коммуникационные технологии. В каждом практическом задании определяется цель, прилагается теоретический материал, представляются способы решений заданий. По таблице критериев оценивания выполненного задания обучающийся может самостоятельно проверить и оценить себя.
Год: 2022
Производитель: Директмедиа Паблишинг
Артикул: 946880
ISBN: 978-5-4499-3321-8
Автор: Веретехина С. В., Кармицкий К. С., Лукашин Д. Д

Манипуляции информацией в бизнесе
В книге раскрываются вопросы скрытого влияния на клиентов, партнеров и коллег с помощью различных видов информации: графиков и диаграмм, текстов, вычислений и статистических данных.

На многочисленных примерах показано, что возможность манипуляций заложена в самой природе человека и прежде всего - в особенностях его восприятия и анализа информации. С помощью специальных способов и инструментов, описанных в книге, можно развить навыки критического мышления, научиться распознавать манипуляции и противостоять им.

Это поможет лучше понимать свои действия и принимать более эффективные решения в бизнесе и в личной жизни.

Книга адресована собственникам бизнеса, руководителям, менеджерам среднего и высшего звена; сотрудникам, имеющим дело с подготовкой презентаций и отчетов; слушателям МВА, студентам и преподавателям школ бизнеса, а также всем тем, кто интересуется практическими инструментами и механизмами манипуляций в деловых коммуникациях.

Серия: Вершина успеха
Год: 2019
Производитель: Феникс
Артикул: 702090
ISBN: 978-5-222-32401-1
Автор: Верченко Василий Александрович

Microsoft Excel. Анализ данных и построение бизнес-моделей (+CD)
Книга посвящена применению возможностей Excel (версии Microsoft Office Excel 2003, Excel 2002 или Excel 2000) в реальном бизнесе. Вы научитесь обрабатывать и анализировать данные, составлять отчеты, создавать аналитические модели, помогающие увеличивать прибыль, сокращать расходы или просто более эффективно управлять деятельностью любой организации - частной или государственной, крупной или небольшой. На примере бизнес-сценариев, разработанных на основе реальных ситуаций, автор знакомит читателей с решением различных финансовых и бизнес-проблем, которые позволяют преобразовать данные в чистую прибыль.

Книга богато иллюстрирована и состоит из 73 глав

Предназначена для широкой аудитории - аналитиков, менеджеров среднего и высшего уровня, слушателей МВА, студентов экономических вузов и факультетов менеджмента и управления.

К книге прилагается компакт-диск, где записаны файлы Excel для практической проработки всех примеров книги, а также файлы для самостоятельных занятий с готовыми решениям
Год: 2013
Производитель: Русская редакция
Артикул: 408415
ISBN: 5-7502-0266-6
Автор: Винстон Уэйн Л

Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel
Уэйн Винстон использует реальные задачи, чтобы научить вас быстро анализировать данные, принимать решения, подводить итоги, составлять отчеты, обрабатывать данные и строить аналитические модели.

Каждая глава книги представляет отдельную задачу, на освоение которой потребуется не больше двух часов. Где бы вы ни работали - в крупной корпорации, небольшой компании, государственной или некоммерческой структуре, - это поможет вам увеличить прибыль, снизить издержки или эффективно управлять производством.

Прочитав эту книгу, вы сможете спрогнозировать результаты выборов, научитесь определять точки безубыточности, рассчитывать вероятность выигрыша в кости или победы любимой команды в турнире. Хотите обогнать конкурентов? Решайте в Excel реальные задачи!

5-е издание.
Год: 2019
Производитель: Питер
Артикул: 628670
ISBN: 978-5-4461-1339-2, 978-5-496-03051-9
Автор: Винстон Уэйн Л

Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel
Уэйн Винстон научит вас быстро анализировать данные, принимать решения, подводить итоги, составлять отчеты, обрабатывать данные и строить аналитические модели в Microsoft Excel 2019 и Office 365. В новом шестом издании вас ждут более 800 бизнес-задач, основанных на реальных ситуациях, а также обсуждение новых инструментов и функций. Где бы вы ни работали в крупной корпорации, небольшой компании, государственной или некоммерческой структуре, это поможет вам увеличить прибыль, снизить издержки или эффективно управлять производством.

Прочитав эту книгу, вы сможете cпрогнозировать результаты выборов, научитесь определять точки безубыточности, рассчитывать вероятность выигрыша в кости или победы любимой команды в турнире.

Хотите обогнать конкурентов? Решайте в Excel реальные задачи!

Серия: IT для бизнеса
Год: 2021
Производитель: Питер
Артикул: 786794
ISBN: 978-5-4461-1446-7
Автор: Винстон Уэйн Л

Генетические алгоритмы на Python
Генетические алгоритмы - это семейство алгоритмов поиска, оптимизации и обучения, черпающее идеи из естественной эволюции. Благодаря имитации эволюционных процессов генетические алгоритмы способы преодолевать трудности, присущие традиционным алгоритмам поиска, и находить высококачественные решения в самых разных задачах. Эта книга поможет освоить мощный, но в то же время простой подход к применению генетических алгоритмов, написанных на языке Python, и познакомиться с последними достижениями в области искусственного интеллекта.

После обзора генетических алгоритмов и описания принципов автор рассказывает об их отличиях от традиционных алгоритмов и о типах задач, к которым они применимы, как то: планирование, составление расписаний, игры и анализ функций. Вы также узнаете о том, как генетические алгоритмы позволяют повысить качество моделей машинного и глубокого обучения, решать задачи обучения с подкреплением и выполнять реконструкцию изображений. Наконец, будет упомянуто о некоторых родственных технологиях, открывающих новые возможности для будущих приложений.

Книга адресована программистам, специалистам по обработке данных и энтузиастам ИИ, желающим применить генетические алгоритмы в решении практических задач. Требуются владение языком Python на рабочем уровне и базовые знания математики и информатики.
Год: 2020
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 756485
ISBN: 978-5-97060-857-9
Автор: Вирсански Эйял

Статистический анализ экспериментальных данных в пакетах MathCAD и Excel. Учебное пособие для вузов
Учебное пособие содержит изложение методов и алгоритмов математической статистики, решения задач фильтрации, аппроксимации, спектрального и гармонического анализа, возникающих при обработке и анализе экспериментальных данных

Приводятся необходимые теоретические положения и соответствующие расчетные соотношения. Отдельное внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете MathCAD и табличном процессоре Excel. В пособии приведено большое количество примеров и копий фрагментов документов, которые позволят студентам не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать эти приложения при выполнении курсовых и выпускных квалификационных работ.

Пособие предназначено для бакалавров и магистрантов, обучающихся по направлению подготовки "Строительство", и аспирантов направления "Техника и технологии строительства", а также будет весьма полезным магистрантам, аспирантам и преподавателям при изучении дисциплин, связанных с обработкой экспериментальных данных.

2-е издание, стереотипное.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2022
Производитель: Лань
Артикул: 820745
ISBN: 978-5-507-45039-8, 978-5-8114-7770-8
Автор: Воскобойников Юрий Евгеньевич

Математические основы машинного обучения и прогнозирования
Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий (Prediction with Expert Advice) и игры с предсказаниями.

Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

3-е издание, исправленное и дополненное.
Год: 2022
Производитель: МЦНМО
Артикул: 627006
ISBN: 978-5-4439-1249-3, 978-5-4439-1704-7
Автор: Вьюгин Владимир Вячеславович

Основы искусственного интеллекта. Лабораторный практикум. Учебное пособие для СПО
Лабораторный практикум предназначен для студентов колледжей направлений подготовки "Архитектура", "Техника и технологии строительства", "Информатика и и вычислительная техника", "Машиностроение" и т. д. для выполнения лабораторных работ по дисциплине "Информатика и основы искусственного интеллекта", а также других дисциплин, изучающих применение современных информационных технологий для решения профессиональных задач. Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям.

Практикум содержит требования к знаниям и умениям по дисциплинам, связанным с изучением информационно-коммуникационных технологий, лабораторные работы для решения профессиональных задач с использованием информационных технологий и языка программирования Python. Каждая лабораторная работа пособия содержит разноуровневые задания и задания для самостоятельного выполнения по вариантам. Пособие содержит траектории выполнения лабораторных работ, позволяющие преподавателю или студенту построить на их основе индивидуальную образовательную траекторию.

Лабораторный практикум предназначен для решения профессиональных задач по направлениям подготовки с использованием различных программных средств: графический редактор (Paint), презентации (Power Point), текстовый процессор (Word), электронные таблицы (Excel), базы данных (Access). Большое внимание уделено решению конкретных задач с использованием различных информационных технологий, включая язык Python. Часть лабораторных работ посвящена созданию сайтов. Рассмотрены некоторые понятия и задачи искусственного интеллекта, в частности, работа с большими наборами данных, обучение нейронных сетей.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2022
Производитель: Лань
Артикул: 896568
ISBN: 978-5-507-44553-0, 978-5-507-47274-1
Автор: Галыгина Ирина Владимировна, Галыгина Лилия Владимировна

Основы искусственного интеллекта. Лабораторный практикум. Учебное пособие
Лабораторный практикум предназначен для студентов I курса очного отделения направлений подготовки "Архитектура", "Строительство", "Агроинженерия", "Сервис", "Менеджмент", "Машиностроение" и т. д. для выполнения лабораторных работ по дисциплине "Информатика и основы искусственного интеллекта", а также других дисциплин, изучающих применение современных информационных технологий для решения профессиональных задач.

Практикум содержит требования к знаниям и умениям по дисциплинам, связанным с изучением информационно-коммуникационных технологий, лабораторные работы для решения профессиональных задач с использованием информационных технологий и языка программирования Python. Каждая лабораторная работа пособия содержит разноуровневые задания и задания для самостоятельного выполнения по вариантам. Пособие содержит траектории выполнения лабораторных работ, позволяющие преподавателю или студенту построить на их основе индивидуальную образовательную траекторию.

Лабораторный практикум предназначен для решения профессиональных задач по направлениям подготовки с использованием различных программных средств: графический редактор (Paint), презентации (Power Point), текстовый процессор (Word), электронные таблицы (Excel), базы данных (Access). Большое внимание уделено решению конкретных задач с использованием различных информационных технологий, включая язык Python. Часть лабораторных работ посвящена созданию сайтов. Рассмотрены некоторые понятия и задачи искусственного интеллекта, в частности, работа с большими наборами данных, обучение нейронных сетей.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2022
Производитель: Лань
Артикул: 896571
ISBN: 978-5-507-44552-3, 978-5-507-48767-7
Автор: Галыгина Ирина Владимировна, Галыгина Лилия Владимировна

Практические работы по информатике и основам искусственного интеллекта. Учебное пособие
В настоящее время происходит корректировка структуры и содержания базовой подготовки образовательных программ бакалавриата и специалитета высшей школы, в частности изменения касаются ядра базовой части. Увеличение зачетных единиц на отдельные дисциплины ( История России и др.), а также выделение отдельного модуля цифровых компетенций изменяют количество часов, отводимых на контактную работу со студентами по дисциплинам этого модуля, в том числе по информатике, информатике и основам искусственного интеллекта и т. п. Во многих вузах количество часов сокращается до 16 аудиторных занятий, при этом лабораторные работы преобразуются в практические занятия.
Данное учебное пособие отражает вышеназванные изменения в образовательных программах бакалавриата и специалитета высшей школы и предназначено студентам I курса для выполнения практических работ по дисциплине Информатика и основы искусственного интеллекта , а также других дисциплин, изучающих применение современных информационных технологий для решения профессиональных задач.
Учебное пособие содержит практические работы для решения профессиональных задач с использованием информационных технологий и языка программирования Python. Каждая практическая работа пособия содержит разноуровневые задания по вариантам, предназначенные для выполнения в компьютерном классе в учебное время, и задания для самостоятельного выполнения. Варианты заданий учитывают специфику направления / специальности подготовки. Большинство заданий сопровождается краткими теоретическими сведениями, необходимыми для их выполнения.
Пособие содержит траектории выполнения работ, позволяющие преподавателю или студенту построить на их основе индивидуальную образовательную траекторию.
Выполнение практических работ нацелено на формирование соответствующей общепрофессиональной компетенции, а именно понимание принципов работы современных информационных технологий и их использования для решения задач профессиональной деятельности.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2023
Производитель: Лань
Артикул: 982182
ISBN: 978-5-507-47802-6
Автор: Галыгина Лилия Владимировна, Галыгина Ирина Владимировна

Практические работы по информатике и основам искусственного интеллекта. Учебное посоибие для СПО
Пособие содержит практические работы с использованием информационно-коммуникационных, сетевых технологий и методов искусственного интеллекта для решения стандартных задач профессиональной деятельности на поиск, хранение, обработку и интеллектуальный анализ информации из различных источников и ее представление в требуемом формате, разноуровневые задания для самостоятельного выполнения, в частности, на языке программирования Python, позволяющие реализовать индивидуальную образовательную траекторию.

Соответствует современным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования и профессиональным квалификационным требованиям.

Пособие предназначено для обучающихся в колледжах по образовательным программам среднего профессионального образования для выполнения практических работ по дисциплине "Информатика и основы искусственного интеллекта".

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2023
Производитель: Лань
Артикул: 982181
ISBN: 978-5-507-47803-3
Автор: Галыгина Лилия Владимировна, Галыгина Ирина Владимировна

Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Исчерпывающее руководство по основам Data Science.



Что мешает раскрытию истинного потенциала науки о данных? Очевидно, проблема не в медленных алгоритмах, не в недостатке данных и уж точно не в нехватке вычислительной мощности или дата-сайентистов. Дело в распространенном заблуждении, что Data Science - это сложно и заниматься наукой о данных могут только опытные программисты. На самом деле, это не так.



Эта книга развеет все мифы и научит вас:

- Мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе и играет аналитика.

- Пользоваться языком науки о данных, то есть осмысленно говорить и задавать правильные вопросы относительно статистики.

- Понимать реальное положение вещей в таких областях, как машинное обучение, текстовая аналитика, глубокое обучение и искусственный интеллект.

- Избегать распространенных ошибок при работе с данными и их интерпретацией.



Руководство будет полезным каждому желающему научиться ориентироваться в грядущем будущем, неразрывно связанным с Data Science.

Серия: Мировой компьютерный бестселлер
Год: 2023
Производитель: Бомбора
Артикул: 931805
ISBN: 978-5-04-174810-4
Автор: Гатман Алекс Дж., Голдмейер Джордан

Машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными
Эта книга отличный источник информации для каждого, кто собирается использовать машинное обучение на практике. Ныне машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, и не следует думать, что эта область прерогатива исключительно крупных компаний с мощными командами аналитиков.



Эта книга научит вас практическим способам построения систем МО, даже если вы еще новичок в этой области. В ней подробно объясняются все этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, с использованием языка Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib. Авторы сосредоточили свое внимание исключительно на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, оставив за рамками книги их математическое обоснование. Данная книга адресована специалистам, решающим реальные задачи, а поскольку область применения методов МО практически безгранична, прочитав эту книгу, вы сможете собственными силами построить действующую систему машинного обучения в любой научной или коммерческой сфере.
Год: 2022
Производитель: Вильямс
Артикул: 853435
ISBN: 978-5-907515-03-1
Автор: Гвидо Сара, Мюллер Андреас

Регрессия. Теория и практика. С примерами на R и Stan
Регрессия - это статистический метод, который позволяет найти уравнение, наилучшим образом описывающее совокупность данных. Регрессионный анализ позволяет моделировать, проверять и исследовать пространственные отношения, а в ряде случаев устанавливать причинно-следственные связи между независимыми и зависимыми переменными.

В этой книге представлен практический подход к компьютерному построению регрессионных моделей. Прочитав ее и проработав упражнения, вы научитесь выбирать, создавать, интерпретировать и оценивать линейные и обобщенные линейные модели и использовать их, чтобы делать прогнозы и выводы.

Издание предназначено широкому кругу специалистов по анализу и обработке данных, а также может служить учебником для студентов технических вузов.
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 856149
ISBN: 978-5-97060-987-3
Автор: Гельман Эндрю, Хилл Дженнифер, Вехтари Аки

Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Подробное руководство. От новичка до эксперта
Современный мир невозможно представить без данных, и от их визуального представления во многом зависит эффективность работы с ними. Эта книга подробно рассказывает о Yandex DataLens - одном из мощнейших средств анализа и визуализации данных.



Среди рассматриваемых тем:

- подключение к данным из разных источников, в том числе управляемых баз данных;

- подготовка и преобразование исходных данных для анализа и визуализации;

- знакомство со всеми типами диаграмм, доступными в Yandex DataLens, на конкретных примерах;

- создание полноценных многостраничных интерактивных дашбордов;

- полный обзор функций, доступных в Yandex DataLens;

- вся мощь оконных функций на примерах с созданием шпаргалки;

- LOD-выражения и особенности их использования с созданием шпаргалки;

- использование методов машинного обучения при визуализации данных в Yandex DataLens.



Книга адресована тем, кто хочет освоить искусство визуализации данных с нуля, а также тем, кто уже имеет опыт работы с Yandex DataLens и желает расширить свои знания и навыки.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 896310
ISBN: 978-5-93700-171-9
Автор: Гинько Александр Юрьевич

Менеджмент, опережающий время. Прорыв к цифровой индустрии 4.0
Впервые в научной и учебной литературе системно приведена методология упреждающего управления, условия и инструменты его реализации. В книге даны практические примеры и кейсы из опыта важнейших секторов экономики - драйверов технологического прорыва. Материал представлен с акцентом на авангардные тенденции, которые определят приоритеты менеджмента в цифровой индустрии на ближайшие годы.

Успех любой организации все больше зависит от способности менеджмента опираться на разнообразные знания о будущем, предсказательную аналитику, цифровые технологии. Читатель узнает, как увидеть новые тренды раньше других, предвидеть изменения на рынке и использовать открывающиеся возможности, опережая конкурентов.

Книга формирует прорыв в образе мышления и привычных представлениях, снимающий ограничительные установки и приводящий к значительному повышению результативности управленческой деятельности.

Рекомендуется руководителям разного уровня в госслужбе, университетах, высокотехнологичных отраслях, а также студентам управленческих, экономических, инженерных специальностей.

Серия: Библиотека создания инноваций
Год: 2020
Производитель: Солон-пресс
Артикул: 727087
ISBN: 978-5-91359-394-8
Автор: Гительман Леонид Давидович

Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии
Искусственный интеллект - это мощный инструмент в руках современного архитектора, разработчика и аналитика.

Облачные технологии - ваш путь к укрощению искусственного интеллекта.

Тщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь писать облачные приложения с использованием средств искусственного интеллекта и машинного обучения, решать реалистичные задачи из таких востребованных и актуальных областей, как спортивный маркетинг, управление проектами, ценообразование, сделки с недвижимостью.

Все примеры разобраны на языке Python, #1 в сфере современных стремительных вычислений.

Серия: Для профессионалов
Год: 2019
Производитель: Питер
Артикул: 681441
ISBN: 978-5-4461-1061-2
Автор: Гифт Ной

Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика
Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас.

Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению - в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей.

Второй том посвящен нейронным сетях - быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве "ДМК Пресс" ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения.

Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение в своей работе. Это программисты, инженеры, ученые, руководители, музыканты, врачи и все, кто хочет работать с большими объемами данных.
Год: 2020
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 714255
ISBN: 978-5-97060-767-1
Автор: Гласснер Эндрю

Искусственный интеллект для моды
Искусственный интеллект - уже реальность нашей жизни. Нет такой сферы, где бы сейчас не применялись цифровые технологии. И мода не исключение. Умные зеркала, виртуальные примерочные, боди-сканеры, 3D-принтеры - вот лишь малая часть технологий, которые вовсю внедряют модные бренды и ритейлеры. А завтра может оказаться, что самую успешную коллекцию создал вовсе не человек, что компьютер разбирается в модных трендах лучше бьюти-блогеров и что одежду не шьют, а "печатают".



Андрей Голуб - основатель и генеральный директор инновационной компании ELSE Corp. В 2017 году Forbes включил ее в десятку стартапов, изменивших модную индустрию Италии.

Андрей родился в Казахстане, вырос в Беларуси, окончил факультет робототехники Белорусского национального технического университета по специальности "прикладная математика", затем аспирантуру в области системного анализа и проектирования инновационных технологий. В 2004 году переехал в Италию по приглашению НИИ искусственного интеллекта FBK. С 2009 года в качестве независимого консультанта сотрудничает со многими высокотехнологичными компаниями и международными стартапами.
Год: 2019
Производитель: Дискурс
Артикул: 695465
ISBN: 978-985-90493-1-6
Автор: Голуб Андрей

Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Принятие решений на основе больших данных коренным образом меняет то, как мы работаем и живем. Имея доступ к почти не ограниченной корпоративной информации, руководители предприятий часто не понимают, что с ней делать.



Для тех, кто хочет модернизировать свой подход к обработке и аналитике данных и использовать их на благо бизнеса, написана эта книга. В ней автор объясняет, что из себя представляет "озеро данных", зачем оно нужно и как построить его в своей компании, руководствуясь опытом успешных корпораций.



Книга основана на беседах с сотрудниками из более чем 100 организаций: от транснациональных гигантов, таких как Google и Microsoft, до мелких правительственных предприятий. Все они находятся на разных стадиях развертывания "озер данных", причем большинство крупных предприятий сегодня либо уже создали, либо находятся в процессе создания "озер данных".



Кому нужна эта книга:

- Владельцам и руководителям бизнеса.

- Специалистам по работе с big data.

- IT-руководителям и архитекторам больших данных.

- Дата-аналитикам и ученым-исследователям в сфере Data Science

- Специалистам по информационной безопасности и защите данных.



А также экспертам в области программного обеспечения, которые никогда не перестают учиться, узнавать и пробовать новое!



Алекс Горелик - заслуженный инженер в компании по разработке программного обеспечения IBM, а также основатель и технический директор трех стартапов в области больших данных.

Серия: Data Science. Лучшие книги о науке о данных
Год: 2023
Производитель: Эксмо
Артикул: 956620
ISBN: 978-5-04-107657-3
Автор: Горелик Алекс

Data Science. Наука о данных с нуля
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.

Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на "реальные", добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.

2-е издание.
Год: 2020
Производитель: BHV
Артикул: 758117
ISBN: 978-5-9775-6731-2
Автор: Грас Джоэл

Data Science. Наука о данных с нуля
Книга позволяет освоить науку о данных, начав "с чистого листа". Она написана так, что способствуют погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.

При этом вы убедитесь, что описанные в книге программные библиотеки, платформы, модули и пакеты инструментов, предназначенные для работы в области науки о данных, великолепно справляются с задачами анализа данных.

А если у вас есть способности к математике и навыки программирования, то Джоэл Грас поможет вам почувствовать себя комфортно с математическим и статистическим аппаратом, лежащим в основе науки о данных, а также с приемами алгоритмизации, которые потребуются для работы в этой области.

В сегодняшнем хаотическом потоке данных скрыты ответы на многие волнующие человека вопросы. Книга познакомит с методологией, которая позволит правильно сформулировать эти вопросы и найти на них ответы.

Вместе с Джоэлом Грас и его книгой:

- Пройдите интенсивный курс языка Python

- Изучите элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей и их применение в науке о данных

- Займитесь сбором, очисткой, нормализацией и управлением данными

- Окунитесь в основы машинного обучения

- Познакомьтесь с различными математическими моделями и их реализацией по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также моделями на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации

- Освойте работу с рекомендательными системами, приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, технологии MapReduce и баз данных

"Джоэл проведет для вас экскурсию по науке о данных. В результате вы перейдете от простого любопытства к глубокому пониманию насущных алгоритмов, которые должен знать любой аналитик данных".

Роит Шивапрасад, Специалист компании Amazon в области Data Science с 2014 г.

Об авторе

Джоэл Грас работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных. Всегда доступен в Tweeter по хэштегу @joelgrus.
Год: 2020
Производитель: BHV
Артикул: 590293
ISBN: 978-5-9775-3758-2
Автор: Грас Джоэл

Методы и практика пространственного анализа
Эта вводная книга знакомит с приемами и методами пространственного анализа и пространственной статистики с помощью ГИС. Каждая глава представляет отдельную группу методов и метрик, объясняет, как интерпретировать результаты, и приводит практические примеры. В числе тем, рассматриваемых в книге, вы найдете: описание и отображение данных посредством исследо-вательского пространственного анализа данных; анализ географического распределения и точечных закономерностей; пространственная автокорреля-ция; пространственная кластеризация; географи-чески взвешенная регрессия и регрессия методом наименьших квадратов; пространственная эконо-метрика. Практические примеры, объединяющие теорию и практику, связаны в единое исследование с использованием программного обеспечения и со-провождаются иллюстрированными руководствами. Упражнения решаются дважды: сначала с помощью ArcGIS, а затем - GeoDa. Применяя простую методологическую основу, книга описывает набор данных, исследует пространственные отношения и ассоциации и строит модели; приводит критическую интерпретацию результатов; обсуждает до-стоинства и недостатки различных методов про-странственного анализа.

Издание будет полезно аспирантам и исследовате-лям, занимающимся анализом геопространственных данных через призму пространственного анализа, в том числе всем, кто использует геоинформационные системы в экологии, географии и социальных науках.
Год: 2021
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 797998
ISBN: 978-5-97060-912-5
Автор: Грекусис Джордж

Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python
Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области - от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.

Эта книга - введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL.

Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2022
Производитель: Питер
Артикул: 843304
ISBN: 978-5-4461-1699-7
Автор: Грессер Лаура, Кенг Ван Лун

Машинное обучение. Портфолио реальных проектов
Изучите ключевые концепции машинного обучения работая над реальными проектами! Машинное обучение - то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!

Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также предельно понятно раскрывает ключевые концепции. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow. Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения!

Серия: Библиотека программиста
Год: 2023
Производитель: Питер
Артикул: 929210
ISBN: 978-5-4461-1978-3
Автор: Григорьев Алексей

Методы и алгоритмы обработки данных. Учебное пособие
В учебном пособии рассматриваются некоторые методы и алгоритмы обработки данных, последовательность решения задач обработки и анализа данных для создания модели поведения объекта с учетом всех компонент его математической модели. Описываются виды технологических методов использования программно-аппаратных средств для решения задач в этой области. Рассматриваются алгоритмы распределений, регрессий временны`х рядов, их преобразование с целью получения математических моделей и прогноза поведения информационно-экономических систем (объектов).

Второе издание дополнено материалами, которые востребованы исследователями в части корректного использования алгоритмов кластеризации. Приводятся элементы классификации алгоритмов с определением их возможностей, достоинств и недостатков. Представляются процедуры обоснования и проверки адекватности результатов кластерного анализа, проводятся сравнение и оценка различных методов кластеризации, даются сведения о визуализации многомерных данных и примеры практического применения алгоритмов кластеризации.

Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.

Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.

Серия: Высшее образование. Бакалавриат
Год: 2020
Производитель: ИНФРА-М
Артикул: 762679
ISBN: 978-5-16-015581-4
Автор: Григорьев Анатолий Алексеевич, Исаев Евгений Анатольевич

Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.

Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синоним азартных игр.

Воспользуйтесь шансом поучаствовать в машинной революции , для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной правильному бэктестированию инвестиционных стратегий.

Серия: IT для бизнеса
Год: 2019
Производитель: Питер
Артикул: 696289
ISBN: 978-5-4461-1154-1
Автор: Де Прадо Маркос Лопес

Системы искусственного интеллекта. Учебник
Исследованы системы искусственного интеллекта как сообщества рассуждающих агентов. Каждый агент имеет возможность восприятия состояния среды, в которой он находится, и воздействия на нее с помощью реакций, вырабатываемых в результате осуществляемого им рассуждения в том или ином исчислении, на языке которого представляются знания агента. Создание системы искусственного интеллекта рассматривается как задача построения процедур такого рассуждения.



Для студентов и аспирантов вузов, обучающихся по специальностям Информационные системы и технологии и Автоматизированные системы обработки информации и управления по направлениям подготовки Информационные системы и Информатика и вычислительная техника .
Год: 2023
Производитель: Издательство МГТУ им. Н.Э.Баумана
Артикул: 948797
ISBN: 978-5-7038-5939-1
Автор: Девятков Владимир Васильевич

Введение в статистическое обучение с примерами на языке R
Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение - незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R - чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом. Издание рассчитано на неспециалистов, которые хотели бы применять современные методы статистического обучения для анализа своих данных. Предполагается, что читатели ранее прослушали лишь курс по линейной регрессии и не обладают знаниями матричной алгебры. Гарет Джеймс занимает должность профессора статистики в университете Южной Калифорнии. Он является автором многочисленных методологических работ в области статистического обучения, посвященных анализу многомерных данных. Концепция настоящей книги во многом отражает содержание его курса по этой теме для студентов, обучающихся по специальности "магистр делового администрирования".

Даниэла Уиттон является специалистом в области биостатистики и занимает должность ассистента в университете Вашингтона. Ее исследовательская работа в основном посвящена применению методов машинного обучения для анализа многомерных данных. Благодаря ее вкладу, методы машинного обучения стали более широко применяться в геномных исследованиях.

Тревор Хасти и Роберт Тибширани являются профессорами статистики в Стэнфордском Университете, соавторами популярной книги "Элементы статистического обучения" и создателями обобщенных аддитивных моделей. Проф. Хасти внес также большой вклад в разработку статистического программного обеспечения на языках R и S-PLUS и создал методы "главных кривых" и "главных поверхностей". Проф. Тибширани предложил метод лассо и является одним из авторов популярной книги "Введение в бутстреп".

2-е издание, исправленное.
Год: 2017
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 534138
ISBN: 978-5-97060-293-5, 978-5-97060-495-3
Автор: Джеймс Гарет, Уиттон Даниела, Тибширани Роберт, Хасти Тревор

Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый
О чем эта книга

Сегодня расходы на маркетинг - это первая статья, которую урезают в бюджете компаний. Большинство руководителей просто не видят связи между вложениями в маркетинговые проекты и общим доходом. Чтобы доказать эффективность своей деятельности, маркетологам часто требуются конкретные цифры. Но где их взять?



Марк Джеффри подробно объясняет, как измерить эффективность маркетинга и предлагает для этого воспользоваться 15 ключевыми показателями. На примерах из практики международных компаний он последовательно и четко разъясняет принципы работы с данными и дает универсальную систему оценки маркетинговой деятельности.



Прочитав эту книгу, вы узнаете:

Как использовать 15 ключевых показателей маркетинга для измерения и повышения эффективности вашей деятельности.

С какими сложностями при анализе данных могут столкнуться маркетологи.

Как реальные компании применяют на практике описываемые методики.



Для кого эта книга

Для профессиональных маркетеров, которые сталкиваются с задачей измерения собственной эффективности.



Почему мы решили издать эту книгу

Это серьезная и максимально полезная книга. Ее автор Марк Джеффри - коллега Филипа Котлера по Kellogg School of Management, старший преподаватель ведущей бизнес-школы США в области маркетинга.



Фишки книги

Лучшая книга по маркетингу 2011 года по версии Американской Ассоциации Маркетологов.



Об авторе

Автор книги, Марк Джефри - маркетолог, преподаватель двух авторских курсов в Kellog School Of Managment, сотрудничал с Гарвардской школой бизнеса. Консультировал такие компании, как Microsoft и DuPont

2-е издание.
Год: 2013
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 383611
ISBN: 978-5-91657-666-5, 978-5-91657-908-6
Автор: Джеффри Марк

Интеллектуальные транспортные системы
Перед вами книга одного из ведущих экспертов в области интеллектуальных транспортных систем (ИТС), который изложил в этом труде весь свой опыт проектирования и реализации ИТС. Книга писалась в течение 3, 5 лет - всё это время автор собирал и скрупулёзно обрабатывал материал как из внешних источников информации, так и полученный опытным путём. Перед вами прекрасный сборник инженерных практик и концептуальных авторских решений!

Издание будет интересно широкому кругу читателей, связанных с транспортной отраслью. Руководители и лица, принимающие решения, найдут в ней концептуальные рамки ИТС для глубокого понимания темы. Эксперты в области стандартизации обнаружат большое количество интересных решений и подходов. Аналитики и проектировщики получат прекрасный инструмент для своей непосредственной работы. А любой пытливый читатель сможет понять природу интеллектуальности транспортных систем.
Год: 2020
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 758226
ISBN: 978-5-97060-887-6
Автор: Душкин Роман Викторович

О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные
О книге

Неважно, чем вы интересуетесь, в какой сфере работаете и каких размеров ваша компания - цифры и аналитика сегодня повсюду, и всем приходится иметь с ними дело.



Чтобы принимать эффективные решения, нужно уметь анализировать данные и извлекать из них смысл. В этом вам поможет данная книга, которая в доступной форме объясняет, как:

формулировать гипотезы и проверять их на основании данных;

интерпретировать и формулировать результаты анализа;

эффективно взаимодействовать с аналитиками в вашей компании;

развить количественное мышление.

Цифровые данные и аналитика оказывают все большее влияние на современный мир, и если вы не хотите отставать, прочтите эту книгу.



Для кого эта книга

Для тех, у кого нет специального бизнес-образования или для тех, кто чувствует себя неуверенно, сталкиваясь со статистикой и количественными данными, но осознаёт их важность.



Почему мы решили издать эту книгу

Потому что грамотное использование аналитики дает реальное конкурентное преимущество.



Фишки книги

Три этапа количественного анализа, разбитые на шесть шагов.

Каждый проиллюстрирован двумя подробными примерами - один из сферы бизнеса, а второй из сферы общественных или личных отношений.



Об авторах

Джин Хо Ким - профессор бизнеса и статистики в Корейском национальном университете обороны и директор-исследователь лаборатории аналитических исследований при этом же университете.



Том Дэвенпорт - заслуженный профессор менеджмента и IT в Babson College, соучредитель Международного института аналитики. Занимается исследованиями в Центре цифрового бизнеса MIT, ведет блог на сайте Harvard Business Review.
Год: 2014
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 438123
ISBN: 978-5-00057-118-7
Автор: Дэвенпорт Томас, Хо Ким Джин

Индустрия счастья. Как Big Data и новые технологии помогают добавить эмоцию в товары и услуги
"Индустрия счастья" - блестящий взгляд на реалии современности. Компании, анализирующие подтекст наших твитов, сканирование эмоций с лица в общественных местах. Это всё очень увлекательно и позволяет задуматься: почему наше счастье - такая полезная информация для крупных организаций?

Серия: Top Economics Awards
Год: 2017
Производитель: Эксмо
Артикул: 594213
ISBN: 978-5-699-85095-2
Автор: Дэвис Уильям

Логический анализ данных. Учебное пособие
В учебном пособии приводится описание двух систем логического анализа данных, предназначенных для выявления в данных if-then правил. Первая система относится к наиболее представительному и популярному направлению, связанному с построением деревьев решений. Вторая система реализует метод ограниченного перебора. Описание систем сопровождается подробно разобранными примерами из различных предметных областей. Книга предназначена для студентов старших курсов, магистров, аспирантов, научных работников и других специалистов, изучающих современные методы анализа данных.

Серия: Учебники для вузов. Специальная литература
Год: 2020
Производитель: Лань
Артикул: 730282
ISBN: 978-5-8114-4180-8
Автор: Дюк Вячеслав Анатольевич

Чтобы читали и не ворчали
Как сделать карьеру? Есть честный и надежный способ - профессионально предоставлять информацию коллегам и особенно руководителям. Писать четкие письма, делать убедительные презентации, готовить удобные отчеты. Это не так просто, придется стать "мастером на все руки": писателем, дизайнером, копирайтером и даже психологом. Книг по коммуникации, синтезирующих все эти знания в единое целое, просто нет. Вернее не было, пока не вышла эта.

Прочитав книгу, вы научитесь:

- делать ваши сообщения лаконичными и удобными для восприятия;

- создавать безупречно структурированные документы;

- вызывать доверие читателя;

- умело пользоваться графиками и диаграммами;

- привлекать внимание к своим сообщениям очень занятых людей.

Серия: Книги-драйверы
Год: 2020
Производитель: Бомбора
Артикул: 728860
ISBN: 978-5-04-105671-1
Автор: Жевников Илья Игоревич

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow. Концепции, инструменты
Выдающийся ресурс для изучения машинного обучения. Вы найдете здесь ясные и интуитивно понятные объяснения, а также обилие практических советов.

Франсуа Шолле, автор библиотеки Keras, автор книги Deep Learning with Python



Эта книга - замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей; я рекомендую ее всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения.

Пит Уорден, руководитель команды мобильной разработки TensorFlow



Благодаря серии выдающихся достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на данных. Новое издание книги-бестселлера, опирающееся на конкретные примеры, минимум теории и готовые фреймворки Python производственного уровня, поможет вам получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения интеллектуальных систем.



Вы освоите широкий спектр методик, которые можно быстро задействовать на практике. Учитывая наличие в каждой главе упражнений, призванных закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования. Весь код доступен на GitHub. Он был обновлен с учетом TensorFlow 2 и последней версии Scikit-Learn.



Особенности книги

Изучите основы машинного обучения на сквозном проекте с применением Scikit-Learn и Pandas

Постройте и обучите нейронные сети с многочисленными архитектурами для классификации и регрессии, используя TensorFlow 2

Ознакомьтесь с выявлением объектов, семантической сегментацией, механизмами внимания, языковыми моделями, порождающими состязательными сетями и многим другим

Исследуйте Keras API - официальный высокоуровневый API-интерфейс для TensorFlow 2

Запускайте в производство модели TensorFlow с применением Data API из TensorFlow, стратегий распределения, TF Transform и TF Serving

Развертывайте модели на платформе AI Platform инфраструктуры Google Cloud или на мобильных устройствах

Используйте методики обучения без учителя, такие как понижение размерности, кластеризация и обнаружение аномалий

Создавайте автономные обучающиеся агенты с помощью обучения с подкреплением, в том числе с применением библиотеки TF-Agents

Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.



Об авторе

Орельен Жерон - консультант и инструктор по машинному обучению.



Бывший работник компании Google, с 2013 по 2016 год он руководил командой классификации видеороликов YouTube. С 2002 по 2012 год он также был основателем и руководителем технического отдела в компании Wifirst (ведущего поставщика услуг беспроводного доступа к Интернету во Франции).

2-е издание.
Год: 2020
Производитель: Диалектика
Артикул: 772921
ISBN: 978-5-907203-33-4
Автор: Жерон Орельен