Машинное обучение. Анализ данных

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

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

Машинное обучение. Основы, алгоритмы и практика применения
Представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python. Дано введение в машинное обучение и математическую оптимизацию, включая методы первого и второго порядков, градиентного спуска и Ньютона. Приведено полное описание обучения с учителем, включая линейную регрессию, двухклассовую и многоклассовую классификацию, а также обучение без учителя и фундаментальные методы генерации признаков Дано введение в нелинейное обучение с учителем и без. Обсуждается тема автоматизированного отбора подходящих нелинейных моделей, включая перекрестную валидацию, бустирование, регуляризацию и ансамблирование. Рассмотрены фиксированно-контурные ядра, нейронные сети, деревья и другие универсальные аппроксиматоры. Отдельно дана полная трактовка продвинутых методов оптимизации. Электронный архив на сайте издательства содержит коды всех примеров и более 300 цветных иллюстраций.
Год: 2022
Производитель: BHV
Артикул: 832631
ISBN: 978-5-9775-6763-3
Автор: Уатт Джереми, Борхани Реза, Катсаггелос Аггелос

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов
Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn. Решения всех задач сопровождаются подробными объяснениями. Каждый рецепт содержит работающий программный код, который можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение.

Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
Год: 2019
Производитель: BHV
Артикул: 709200
ISBN: 978-5-9775-4056-8
Автор: Элбон Крис

Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках. Практикум
Книга посвящена практике применения машинного обучения с целью создания мощных алгоритмических стратегий для успешной торговли на финансовых рынках. Изложены базовые принципы работы с данными: оценивание наборов данных, доступ к данным через API на языке Python, доступ к финансовым данным на платформе Quandl и управление ошибками предсказания. Рассмотрены построение и тренировка алгоритмических моделей с помощью Python-библиотек pandas, Seaborn, StatsModels и sklearn и построение, оценка и интерпретация моделей AR(p), MA(q) и ARIMA(p, d, q) с использованием библиотеки StatsModels. Описано применение библиотеки PyMC3 для байесового машинного обучения, библиотек NLTK, sklearn (Scikit-learn) и spaCy для назначения отметок финансовым новостям и классифицирования документов, библиотеки Keras для создания, настройки и оценки нейронных сетей прямого распространения, рекуррентных и сверточных сетей. Показано, как применять трансферное обучение к данным спутниковых снимков для предсказания экономической активности и как эффективно использовать подкрепляемое обучение для достижения оптимальных результатов торговли.
Год: 2020
Производитель: BHV
Артикул: 734796
ISBN: 978-5-9775-6595-0
Автор: Янсен Стефан

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

Основы искусственного интеллекта в примерах на Python
Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения.

Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров.

Для программистов.

Необходимые основы языка Python

Элементы искусственного интеллекта

Разработка приложений искусственного интеллекта

Инструментальные средства и полезные библиотеки

Программная реализация нейронных сетей

Построение многослойных нейронных сетей

Библиотеки PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow, ImageAI, OpenCV

Наглядные примеры нейронных сетей, их обучения и использования

Серия: Самоучитель
Год: 2021
Производитель: BHV
Артикул: 805903
ISBN: 978-5-9775-6765-7
Автор: Постолит Анатолий Владимирович

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

Статистические методы интеллектуального анализа данных
Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания.

Материал соответствует курсам "Статистические методы интеллектуального анализа данных" и "Интеллектуальные системы" при подготовке магистрантов по направлению "Автоматизация технологических процессов и производств".

Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства.
Год: 2021
Производитель: BHV
Артикул: 773720
ISBN: 978-5-9775-6733-6
Автор: Мыльников Леонид Александрович

В поисках оптимального
В жизни каждому приходится принимать целенаправленные решения. Всегда желательно, чтобы эти решения были наилучшими в соответствующей ситуации. Сегодня сложилась научная дисциплина "Исследование операций", в основу которой положен принцип оптимальности, отражающий смысл какого-либо максимума или минимума, и где строго научный, математический подход применяется к широкому кругу социологических, экономических, управленческих и других вопросов. На доступном широкому кругу читателей элементарном уровне в книге изложены основные этапы развития понятия оптимальности. Отражена выдающаяся роль русской, советской и российской математических школ в теории и практике оптимальных методов. Особое место отводится оптимальности при различных ограничениях, включая ограничения на ресурсы в экономике, на конкуренцию.
Год: 2019
Производитель: BHV
Артикул: 694614
ISBN: 978-5-9775-4102-2
Автор: Курзенев Владимир Анатольевич, Матвеенко Владимир Дмитриевич

Основы искусственного интеллекта. Нетехническое введение
Книга представляет собой увлекательное, нетехническое введение в такие важные понятия искусственного интеллекта (ИИ), как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, робототехника и многое другое. Проведено знакомство с историей и основными понятиями ИИ. Раскрыто значение данных как "топлива" для ИИ. Рассмотрены традиционные и продвинутые статистические методы машинного обучения, алгоритмы нейронных сетей для глубокого обучения, сферы применения разговорных роботов (чат-ботов), методы роботизации производственных процессов, технологии обработки естественного языка. Рассказано о применении языка Python и платформ TensorFlow и PyTorch при внедрении проектов ИИ. Освещены современные тренды ИИ: автономное вождение, милитаризация, технологическая безработица, изыскание новых лекарственных препаратов и другие.



Книга предназначена для читателей без технического образования, таких как менеджеры, интересующиеся возможным применением ИИ.



Прочитав книгу, вы:

- изучите основные понятия ИИ, такие как машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка;

- узнаете практические приемы успешного внедрения и применения ИИ, в том числе в компаниях Uber, Facebook, Waymo, UiPath и Stitch Fix;

поймете, как применение ИИ в области робототехники может улучшать ведение бизнеса;

- научитесь использовать разговорных роботов (чат-ботов) и внедрять роботизированную автоматизацию процессов (RPA) в целях экономии затрат и улучшения обслуживания клиентов;

- узнаете о применении языка Python и платформ TensorFlow и PyTorch при внедрении проектов ИИ;

- познакомитесь с современными трендами ИИ: автономным вождением, милитаризацией, технологической безработицей, изысканием новых лекарственных препаратов и другими.



Искусственный интеллект (ИИ) вошел в жизнь каждого. Не думайте, что такие технологии, как умные звуковые динамики и цифровые помощники, являются его пределом. ИИ быстро стал технологией общего назначения и охватил различные отрасли промышленности, включая транспорт, здравоохранение, финансовые услуги и многое другое. В современную эпоху понимание ИИ и его возможностей для вас лично или вашей организации весьма важный фактор роста и успеха.



Данная книга призвана снабдить вас фундаментальным, современным пониманием ИИ и его значения. Автор, Том Таулли, предлагает увлекательное, нетехническое введение в такие важные понятия, как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, робототехника и многое другое. Он демонстрирует примеры применения ИИ в реальной жизни и приводит практические рекомендации по его внедрению. При этом Таулли на основе своего богатого опыта дает подробные ответы по широкому кругу вопросов, которые окружают ИИ. К ним относятся социальные тренды, этика и влияние ИИ на мировые правительства, корпоративные структуры и повседневную жизнь.



Том Таулли занимается разработкой программного обеспечения с 1980-х годов. Еще в колледже основал свою первую компанию, которая сосредоточилась на разработке систем электронного обучения. Ведет авторские колонки для популярных онлайн-изданий, таких как BusinessWeek.com, TechWeb.com и Bloomberg.com. Автор статей об искусственном интеллекте для Forbes.com и является консультантом различных компаний в этой сфере.
Год: 2021
Производитель: BHV
Артикул: 791358
ISBN: 978-5-9775-6717-6
Автор: Таулли Том

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

Microsoft SQL Server 2008: Data Mining-интеллектуальный анализ данных
Книга, написанная разработчиками Microsoft SQL Server Data Mining, дает читателю полное представление о его функционировании и показывает особенности использования при решении различных задач в SQL Server 2008. Рассмотрены введение в интеллектуальный анализ данных и язык DMX. Показаны анализ данных с помощью MS Office 2007, создание решений с помощью Business Intelligence Development Studio, а также использование среды SQL Server Management Studio. Подробно описано применение различных алгоритмов анализа, а также интеллектуальный анализ кубов OLAP. Рассмотрены архитектура, администрирование и многое другое. Материал сопровождается практическими примерами, советами и справочной информацией.

Для разработчиков и бизнес-аналитиков.

Серия: В подлиннике
Год: 2009
Производитель: BHV
Артикул: 311732
ISBN: 978-5-9775-0011-1
Автор: Макленнен Джеми, Танг Чжаохуэй, Криват Богдан

Веб-аналитика: основы, секреты, трюки
В доступном изложении рассмотрены все основные факторы, определяющие эффективность поисковой оптимизации, контекстной рекламы, баннерной рекламы, партнерских программ, а также различных оффлайн рекламных кампаний. Даны практические рекомендации по работе с наиболее интересными системами веб-аналитики, популярными в настоящее время в Рунете (Google Analytics, Яндекс.Метрика и др.) и на перспективу (AdWatcher, ClickTale и др.). Приведено огромное количество реальных примеров деятельности веб-аналитиков, которые помогут быстрее освоить практические приемы анализа инвестиций в продвижение товаров или услуг через Интернет.

Об авторе

Алексей Яковлев, руководитель портала SEO-Study.ru (дистанционные курсы интернет-маркетинга), автор многих тематических статей для журналов "Компьютерра", "Интернет-маркетинг", Search Marketing Standard Magazine (США) и др.
Год: 2010
Производитель: BHV
Артикул: 268127
ISBN: 978-5-9775-0499-7
Автор: Яковлев Алексей Александрович, Довжиков Алексей

Data mining, или интеллектуальный анализ данных для занятых. Полный курс
Что такое информация? Как можно проанализировать данные, которые у вас есть? А если данных очень много и они требуют вычислительной мощи современных компьютеров? Какие выводы можно сделать из этого массива данных? Может - никаких, а может - это неиссякаемый источник, приносящий все новые возможности.

Самое ценное, что есть у любого человека, это его знания, помноженные на опыт. Эта книга помогает занятому человеку быстро погрузиться в увлекательный мир интеллектуального анализа данных с целью извлечения полезной информации, которую можно использовать в дальнейшем, например, в бизнесе или в принятии решений. Эта деятельность по-английски называется Data mining и содержит методы, используемые самыми разными специалистами-аналитиками, исследующими медицинские, политические, экономические и другие всевозможные источники данных.

Предполагается, что читатель более-менее знаком с Excel и пользуется им время от времени. Знания SQL-сервера не требуется, но полезно иметь.
Год: 2014
Производитель: SmartBook
Артикул: 445425
ISBN: 978-5-9791-0311
Автор: Рафалович Владимир

Социальная физика. Как Большие данные помогают следить за нами и отбирают у нас частную жизнь
Социальная физика - это новая общественная наука, которая математическими методами изучает влияние информационного потока на человеческое поведение. Изощренная методика изучения "хлебных крошек", которые мы оставляем за собой в интернете, дает возможность предсказывать поведение общественных групп, продуктивность новых компаний, направлять развитие отдельных городских районов и даже целых городов, формировать благотворную обратную связь в социальных сетях, в целом делать общество лучше. Автор книги - профессор Массачусетского технологического института, один из наиболее уважаемых экспертов в области "больших данных" и новых технологий.

Серия: Цифровая экономика и цифровое будущее
Год: 2018
Производитель: АСТ
Артикул: 665543
ISBN: 978-5-17-098520-3
Автор: Пентленд Алекс

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

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

Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения
Математические алгоритмы с каждым днем все сильнее подчиняют себе нашу жизнь. Более того - по мнению автора книги, профессора математики и финансового аналитика, эти алгоритмы уже превратились в опасное оружие в руках государства и корпораций - и это оружие нацелено в первую очередь на самые бедные и незащищенные слои населения. При этом скрытые принципы работы математических моделей охраняются как величайшая коммерческая тайна, а их вердикты, подчас очевидно ошибочные и явно вредные, считаются окончательными и обжалованию не подлежат.

Добро пожаловать в прекрасный новый мир - мир убийственных Больших данных!

Серия: Цифровая экономика и цифровое будущее
Год: 2018
Производитель: АСТ
Артикул: 665544
ISBN: 978-5-17-982583-8
Автор: О`Нил Кэти

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

Неизведанная территория. Как "большие данные" помогают раскрывать тайны прошлого и предсказать
Насколько велики на самом деле большие данные огромные массивы информации, о которых так много говорят в последнее время? Вот наглядный пример: если выписать в линейку все цифры 0 и 1, из которых состоит один терабайт информации (вполне обычная емкость для современного жесткого диска), то цепочка цифр окажется в 50 раз длиннее, чем расстояние от Земли до Сатурна! И тем не менее, на большие данные вполне можно взглянуть в человеческом измерении. Эрец Эйден и Жан-Батист Мишель лингивисты и компьютерные гении, создатели сервиса Google Ngram Viewer и термина культуромика , показывают, каким образом анализ больших данных помогает раскрыть трудные загадки языка, культуры и истории.
Год: 2016
Производитель: АСТ
Артикул: 534996
ISBN: 978-5-17-088935-8
Автор: Эйден Эрец, Мишель Жан-Батист

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

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

Статистика и котики
Из этой книги вы узнаете, что такое дисперсия и стандартное отклонение, как найти t-критерий Стьюдента и U-критерий Манна-Уитни, для чего используются регрессионный и факторный анализы, а также многое и многое другое.

И все это - на простых и понятных примерах из жизни милых и пушистых котиков, которые дарят нам множество приятных эмоций.

Серия: Звезда Рунета. Бизнес
Год: 2018
Производитель: АСТ
Артикул: 638687
ISBN: 978-5-17-108287-1
Автор: Савельев Владимир

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

Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
Еще несколько лет назад многие организации и руководители сомневались в ценности больших данных да и вообще в необходимости аналитики как таковой. Сегодня те, кто продолжает сомневаться, упускают непрерывно растущие возможности, а их бизнес быстро переходит в разряд устаревших и отстающих. Но с чего начать тем, кто хочет вывести свои организации на новый уровень использования аналитики и принимать решения на основе данных?



Ответ на это дает Билл Франк, директор по аналитике компании Teradata и преподаватель Международного института аналитики. За его плечами - двадцатилетний опыт работы с клиентами по реализации крупных аналитических проектов в условиях реального бизнеса. Его предыдущая книга "Укрощение больших данных" получила широкое международное признание.



Новая книга представляет собой исчерпывающее и столь востребованное сегодня руководство по внедрению операционной аналитики, автоматизации принятия решений и интеграции анализа данных в бизнес-процессы. Автор доходчиво и содержательно рассказывает о том, как компании по всему миру превращают собираемые ими массивы данных в новые источники доходов и конкурентного преимущества. В систематизированном виде он излагает то, что должен знать и применять руководитель, который хочет сделать свою организацию успешной при помощи аналитики.
Год: 2016
Производитель: Альпина Паблишер
Артикул: 512749
ISBN: 978-5-9614-5302-7
Автор: Фрэнкс Билл

Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel
Казалось бы, термин "большие данные" понятен и доступен только специалистам. Но автор этой книги доказывает, что анализ данных можно организовать и в простом, понятном, очень эффективном и знакомом многим Excel. Причем не важно, сколько велик ваш массив данных. Техники, предложенные в этой книге, будут полезны и владельцу небольшого интернет-магазина, и аналитику крупной торговой компании. Вы перестанете бояться больших данных, научитесь видеть в них нужную вам информацию и сможете проанализировать предпочтения ваших клиентов и предложить им новые продукты, оптимизировать денежные потоки и складские запасы, другими словами, повысите эффективность работы вашей организации.

Книга будет интересна маркетологам, бизнес-аналитикам и руководителям разных уровней, которым важно владеть статистикой для прогнозирования и планирования будущей деятельности компаний.
Год: 2016
Производитель: Альпина Паблишер
Артикул: 512750
ISBN: 978-5-9614-5032-3
Автор: Форман Джон

Финансовый анализ: задачи и решения
Цель этой книги - просто и доходчиво на конкретных примерах изложить читателям, которые, возможно, совершенно незнакомы с экономической литературой, основные понятия, связанные с проведением финансового анализа в условиях рыночной экономики.

В настоящем учебно-практическом пособии на простых примерах раскрываются такие темы, как финансовые вычисления, учет на предприятии, анализ результатов деятельности предприятия, текущая операционная деятельность предприятия, прогнозирование и планирование, инвестиционная политика предприятия, финансирование.

Пособие содержит программу курса, задачи для самостоятельного решения с ответами и задачи для контрольной работы. Издание рассчитано на преподавателей и студентов экономических специальностей высших учебных заведений.

2-е издание, переработанное.
Год: 2018
Производитель: Альфа-Пресс
Артикул: 522601
ISBN: 978-5-94280-665-1
Автор: Просветов Георгий Иванович

Анализ данных с помощью Excel: задачи и решения. Учебно-практическое пособие
В пособии представлены основные правила и практические приемы работы с числовыми массивами данных на основе статистических и оптимизационных методов пакета Excel. Особое внимание уделено вопросам представления и обработки данных, исследуемых с помощью надстроек, а также статистических, финансовых и математических функций пакета Excel.

Для преподавателей и студентов экономических специальностей высших учебных заведений.

2-е издание, переработанное и дополненное.
Год: 2018
Производитель: Альфа-Пресс
Артикул: 477900
ISBN: 978-5-94280-618-7
Автор: Просветов Георгий Иванович

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

Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс
Глубокое обучение открывает дорогу инновациям и изменениям во всех сферах современной жизни. Большинство прорывов в области искусственного интеллекта, о которых вы знаете из новостей, основаны на глубоком обучении.

Понимание этого предмета полезно как предпринимателям, внедряющим данную технологию в своем бизнесе, так и студентам, исследователям и просто всем, кто проявляет любопытство и хочет больше узнать о потенциале искусственного интеллекта, нейросетях, машинном обучении.

Джон Д. Келлехер профессор компьютерных наук в Технологическом университете Дублина с более чем двадцатилетним опытом исследований и преподавания в области искусственного интеллекта, обработки естественных языков и машинного обучения. Он автор сотен научных статей и точно знает, как простым языком преподнести сложные темы, чтобы они стали понятны неспециалистам.

Серия: Библиотека MIT
Год: 2022
Производитель: Бомбора
Артикул: 870813
ISBN: 978-5-04-116355-6
Автор: Келлехер Джон Д

Инструментарий хранения и анализа данных. Полное руководство по размерному моделированию
Сегодня тысячи компаний собирают и сохраняют большие данные о поведении своих клиентов, ассортименте, производственном процессе и других немаловажных для бизнеса вещах. Однако, чтобы принимать обоснованные решения на основе этих данных, недостаточно их просто собрать - нужно правильно их обработать и провести грамотный анализ.

Благодаря этой книге вы освоите все необходимые инструменты для хранения и анализа большого количества данных, научитесь правильно управлять ими и извлекать полезную информацию для развития бизнеса.



Книга будет полезна для:

- специалистов по Data Science;

- аналитиков данных;

- инженеров баз данных;

- визуализаторов данных.



Ральф Кимбалл - основатель "Kimball Group". С середины 1980-х он был идеологом отрасли хранилищ данных и анализа данных с помощью размерного подхода. Он обучил десятки тысяч профессионалов в сфере ИТ.

Марджи Росс - президент "Kimball Group". Она сосредоточилась непосредственно на хранении и анализе данных с акцентом на бизнес-требованиях и размерном моделировании. Как и Ральф, Марджи обучила лучшим практикам размерного моделирования тысячи студентов.

Серия: Data Science. Лучшие книги о науке о данных
Год: 2024
Производитель: Бомбора
Артикул: 1008963
ISBN: 978-5-04-108040-2
Автор: Кимбалл Ральф

Графики лгут. Как стать информационно грамотным человеком в мире данных?
Иллюстрированная книга об информационной грамотности, которую должен прочитать каждый современный человек



Мы живем в век визуальной информации и больших данных. Любой аналитический материал, будь то статья, исследование, телепередача или статистическая сводка, сегодня просто обязан содержать инфографику в виде диаграмм, графиков или схем - это помогает быстрее усвоить информацию и сделать ее нагляднее. Альберто Кайро, ведущий мировой эксперт по визуальной коммуникации, консультирующий такие компании как Apple и Google, в своей книге предостерегает нас от чрезмерного доверия графикам. Зачастую, намеренно или случайно, говорит автор, инфографика вводит нас в заблуждение. Каким образом? Кайро выделил десятки причин, почему графики лгут, - зная их, вы больше никогда не попадетесь на удочку некорректной инфографики и сможете составить верное мнение о любых данных, от статистики заболеваемости COVID и рейтингов кинопроката до корпоративных отчетов.

Серия: IT бестселлер
Год: 2022
Производитель: Бомбора
Артикул: 857843
ISBN: 978-5-04-119345-4
Автор: Кайро Альберто

Машинное обучение с помощью Python для всех. Руководство по созданию систем машинного обучения
Полное руководство для понимания и создания систем машинного обучения с помощью Python.



"Машинное обучение с помощью Python для всех" поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику.

Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать.

Доктор Марк Э. Феннер с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук.



Вы научитесь:

Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения.

Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения.

Настраивать производительность системы.

Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту.

Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями.

Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы.

Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.

Серия: Мировой компьютерный бестселлер
Год: 2024
Производитель: Бомбора
Артикул: 1008959
ISBN: 978-5-04-187899-3
Автор: Феннер Марк

Интернет вещей. Новая технологическая революция
IoT - инструмент, который поможет вырваться бизнесу вперед. Мачей Кранц рассказывает об инновационной технологии и об особенностях внедрения ее в разные отрасли. Эта книга научит вас использовать IoT, предсказывать грядущие перемены и разрабатывать уникальные стратегии, способные обеспечить вашему бизнесу и карьере процветание.

Серия: Top Business Awards
Год: 2018
Производитель: Бомбора
Артикул: 655785
ISBN: 978-5-04-090627-7
Автор: Кранц Мачей

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

Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все
Автор книги, специалист Google по Data Science, провел исследование, опираясь на науку о больших данных (Big Data), а также данные, которые может предоставить исследователю Интернет. В результате он получил сенсационные результаты, полностью переворачивающие современные представления об обществе, в котором мы живем.



Как часто мы на самом деле занимаемся сексом? Почему, вопреки общественному мнению, на президентских выборах США победил Трамп? Что мы в действительности думаем о людях другой расы?

Социологические исследования и опросы, как оказалось, не в состоянии ответить правдиво на эти и многие другие важные вопросы. Поэтому автор, специалист Google по Data Science, обратил свой взгляд на данные, которые не могут врать, а именно Big Data, а также всю ту информацию, которую может предоставить Интернет. Получились не просто интересные, а сногсшибательные результаты, раскрывающие всю правду о современном обществе.



"Автор подводит нас к мысли, что данные - это жизненная необходимость для современного мира. И это правда. Современная наука о данных за последнее десятилетие сделала огромный скачок вперед. Сейчас проще найти отрасль деятельности, в которой применяются Большие данные, нежели обратное. И хотя эта книга не научит вас пользоваться технологиями обработки данных и механизмами их интерпретации, она расскажет о том, какими они бывают и в какую сторону все движется. В ней скорее примеры и размышления, а не инструкция по применению. А дальше все в ваших руках".

Леонид Черный, директор по развитию бизнеса "Рамблер Интернет Холдинг".

Серия: Бомборий. Новый элемент знаний
Год: 2020
Производитель: Бомбора
Артикул: 750378
ISBN: 978-5-04-111266-0
Автор: Стивенс-Давидовиц Сет

Машинное обучение. Конструирование признаков. Принципы и техники для аналитиков
Авторы этой книги - специалист по машинному обучению Amazon Элис Чжен и аналитик инновационной IT компании Concur Labs Аманда Казари. Конструирование признаков - это извлечение признаков из сырых необработанных данных и приведение их к формату, пригодному для обработки моделью машинного обучения. Это один из самых важных процессов в машинном обучении и одновременно один из самых сложных, ведь разнообразие моделей и данных не позволяет выделить общую тактику конструирования. И, тем не менее, авторам книги это удалось - здесь сформулированы более глубокие принципы работы с данными, проиллюстрированные конкретными примерами. В каждой главе описывается решение тех или иных задач: как представить текстовые данные или изображения, как понизить размерность автоматически сгенерированных признаков и т.д. В последней же главе все примеры объединяются в единую концепцию конструирования признаков в машинном обучении. Все примеры кода приведены на языке Python с использованием таких модулей, как NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, и выложены в репозитарии авторов на GitHub.

Серия: Мировой компьютерный бестселлер
Год: 2022
Производитель: Бомбора
Артикул: 834111
ISBN: 978-5-04-103292-0
Автор: Чжен Элис, Казари Аманда

Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет
Масштабный труд одного из ведущих мировых ученых в области исследования искусственного интеллекта Терренса Сейновски проведет читателя по всем ключевым вехам в развитии этой технологии. Работа Сейновски охватывает промежуток в 60 лет, за которые машинное обучение шагнуло из теоретических исследований в прикладную науку. Являясь ученым-нейробиологом и заведующим лабораторией Вычислительной нейробиологии в Институте Солка (США), а также профессором в Калифорнийском Университете в Сан-Диего, автор начинал исследования нейросетей еще в 80-е годы, до "революции" глубокого обучения, выдвинувшей искусственный интеллект в ранг самых перспективных технологий современности. Сегодня профессор Сейновски остается одним из наиболее востребованным мировых специалистов в сфере ИИ - он автор самого популярного курса по машинному обучению на Coursera, член Национальной Академии Наук США и лауреат многих престижных премий за достижения в области нейробиологии.

Серия: Библиотека MIT
Год: 2022
Производитель: Бомбора
Артикул: 842261
ISBN: 978-5-04-101347-9
Автор: Сейновски Терренс Джей

Игра в цифры. Как аналитика позволяет видеоиграм жить лучше
Успешная игра - это не просто захватывающие уровни и привлекательный дизайн. Это, в первую очередь, гармоничное сочетание огромного количества факторов, которые вместе создают положительный пользовательский опыт. Такая игра вовлекает и удерживает пользователей и, конечно же, приносит прибыль.

Почему одну игру люди бросают, даже не пройдя до конца туториал, а в другую играют ежедневно на протяжении многих лет? Спросите игрового аналитика!

Василий Сабиров, сооснователь аналитической платформы devtodev, знает, как сделать так, чтобы ваша игра чувствовала себя лучше. Вы узнаете, чем занимается игровой аналитик на всех этапах разработки игрового проекта, научитесь отличать хороший отчет от плохого (а это не всегда очевидно!), познакомитесь с основными аналитическими методами, метриками, инструментами и показателями, а также специфическими особенностями аналитики в сфере разработки игр. Всё это на конкретных примерах и реальных кейсах из практики devtodev.

2-е издание.

Серия: Российский компьютерный бестселлер
Год: 2022
Производитель: Бомбора
Артикул: 834902
ISBN: 978-5-04-156600-5
Автор: Сабиров Василий Константинович

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

Как быть успешным в Data Science
Как быть успешным в Data Science. Эффективное управление проектами и развитие профессиональной команды.



Практическое руководство по долгосрочному карьерному росту в Data Science.

Наука о данных - сфера, которая никогда не останавливается в своем развитии. Чтобы успеть за ней, необходимо быть в курсе текущих тенденций и постоянно осваивать новые профессиональные навыки.

Внутри этой книги вы найдете подробный обзор ключевых аспектов, необходимых для интенсивного развития в Data Science. Вы изучите не только основы эффективного управления проектами и создания успешной команды, но и стратегическое планирование собственного роста.



o Выявление и решение основных проблем в вашей организации.

o Развитие команды с помощью коучинга, наставничества и консультирования.

o Приоритезация проектов с учетом возможных рисков.

o Разработка четких пайплайнов и бизнес-стратегий.

o Создание корпоративной культуры управления данными.



Помимо этого авторы делятся практическими советами из своего богатого профессионального опыта для решения сложных проблем и достижения успеха в области науки о данных.

Цзикэ Чонг и Юэ Кэти Чанг - руководители высокоэффективных команд по работе с данными в государственных и частных компаниях, таких как Acorns, LinkedIn и других крупнейших организаций в США.



"Первая в своем роде книга, в которой систематически обсуждается развитие карьеры в области науки о данных. Очень ценная и своевременная в мире, который генерирует все больше и больше данных с каждым днем!" - Майкл Ли, вице-президент по данным (VP of Data) в Coinbase, бывший руководитель отдела аналитики и обработки данных в LinkedIn

Серия: Data Science. Лучшие книги о науке о данных
Год: 2024
Производитель: Бомбора
Артикул: 1007479
ISBN: 978-5-04-184474-5
Автор: Чонг Цзикэ, Чанг Юэ Кэти

Кокетливый интеллект. Как научить искусственный интеллект флиртовать
Наверное, ты треугольник? Потому что только ты здесь чего-то стоишь.

Флирт - не самая сильная сторона современного искусственного интеллекта (ИИ). Внутри него происходит столько странных и запутанных процессов, что иногда единственный способ выяснить, что ИИ понял, а в чем ужасно ошибается - это анализ выходных данных.

Автор книги Джанель Шейн посвятила этому немало времени, чтобы выяснить:

- что можно назвать ИИ, а что - нельзя

- в чем он хорош и в чем обречен на поражение еще на долгие годы

- почему ИИ будущего, вероятно, будет похож на рой насекомых

- насколько он умен на самом деле

- почему ИИ тоже могут "нервничать"

Все эти вопросы позволят нам понять, как работает искусственный интеллект, как он "думает" и почему делает наш мир еще более непостижимым.

У автора Джанель Шейн степень PhD в области электротехники и степень магистра в области физики. На сайте aiweirdness она пишет статьи об искусственном интеллекте, а также о смешных, а иногда и очень тревожных случаях, когда алгоритмы неправильно понимают человека. Ее тексты публиковались в New York Times, Slate, The New Yorker, The Atlantic, Popular Science и других популярных американских изданиях.

Серия: Библиотека ИТ. Главные книги
Год: 2023
Производитель: Бомбора
Артикул: 962966
ISBN: 978-5-04-111964-5
Автор: Шейн Джанель

Визуализация данных. Полный и исчерпывающий курс для начинающих
Визуализация данных - один из самых эффективных инструментов анализа информации. Она позволяет не только быстрее обрабатывать данные, но и выявлять тенденции, которые могли остаться незамеченными в нескончаемом потоке информации.

Ни один крупный бизнес не обходится без дизайнеров-визуализаторов, работающих с данными. Они помогают компании лучше ориентироваться в ключевых показателях и видеть цельную картину, скрывающуюся за безликими цифрами.



С помощью этой книги вы не только освоите основные навыки визуализации данных, но и узнаете:

- Зачем нужна визуальная презентация информации?

- Какие средства визуализации бывают и как их грамотно подбирать?

- Как выбрать подходящий инструмент для решения конкретных задач?

- Почему интерактивный дизайн лучше классического?

- Как оценить эффективность дизайна?



"Визуализация данных" предназначена прежде всего для студентов и начинающих визуализаторов. Кроме того, она может быть полезна специалистам, изучающим анализ данных, веб-дизайн и программирование.

Тамара Манцнер - профессор компьютерных наук Университета Британской Колумбии в Канаде. Изучает визуализацию данных с 1991 года, написала не менее 60 тематических статей в научных журналах. Раньше занималась консультацией крупных технологических компаний, включая Agilent, AT&T Labs, Google и Microsoft. В настоящее время преподает в университете и выступает на научных конференциях в качестве эксперта.

Серия: Библиотека цифровой трансформации
Год: 2023
Производитель: Бомбора
Артикул: 915261
ISBN: 978-5-04-106797-7
Автор: Манцнер Тамара

Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все
Автор книги, специалист Google по Data Science, провел исследование, опираясь на науку о больших данных (Big Data), а также данные, которые может предоставить исследователю Интернет. В результате он получил сенсационные данные, полностью переворачивающие современные представления об обществе, в котором мы живем.

Как часто мы на самом деле занимаемся сексом? Почему, вопреки общественному мнению, на президентских выборах США победил Трамп? Что мы в действительности думаем о людях другой расы? Социологические исследования и опросы, как оказалось, не в состоянии ответить правдиво на эти и многие другие важные вопросы. Поэтому автор, специалист Google по Data Science, обратил свой взгляд на данные, которые не могут врать, а именно Big Data, а также всю ту информацию, которую может предоставить Интернет. Получились не просто интересные, а сногсшибательные результаты, раскрывающие всю правду о современном обществе.

Серия: IT бестселлер
Год: 2022
Производитель: Бомбора
Артикул: 630044
ISBN: 978-5-04-090836-3
Автор: Стивенс-Давидовиц Сет

Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это
Принимать важные решения нелегко. Как выглядеть? На ком жениться? Какую работу выбрать? Как проводить свободное время? Где жить? Чему учиться? Что делает нас счастливыми? Ответы на все эти вопросы требуют от нас предельной концентрации и многих часов раздумий.

А что, если есть вариант получше? И имя ему - Big Data.

За последнее десятилетие ученые изучили гигантские наборы данных, чтобы найти новые подходы к решению самых важных жизненных вопросов. Исследователь данных Сет Стивенс-Давидовиц проанализировал множество научных исследований об удовольствии и счастье, чтобы понять, чего мы хотим от жизни на самом деле.



Об авторе

Сет Стивенс-Давидовиц - специалист по Data Science, автор статей в The New York Times, бывший сотрудник Google. Результаты его самых популярных исследований данных были представлены в бестселлере "Все лгут".

Серия: Библиотека ИТ. Главные книги
Год: 2023
Производитель: Бомбора
Артикул: 968176
ISBN: 978-5-04-122611-4
Автор: Стивенс-Давидовиц Сет

Создаем нейронную сеть
Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero.

Основные темы книги:

- нейронные сети и системы искусственного интеллекта;

- структура нейронных сетей;

- сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;

- тренировка и тестирование нейронных сетей;

- интерактивная среда программирования IPython;

- использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;

- распознавание образов с помощью нейронных сетей.

Об авторе

Тарик Рашид - специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом.

Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности "Machine Learning and Data Mining". Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.
Год: 2019
Производитель: Вильямс
Артикул: 606436
ISBN: 978-5-9909445-7-2
Автор: Рашид Тарик

Нейронные сети. Краткий справочник
Эта книга является первой в полном курсе по нейронным сетям. Ее целью является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных сетей с глубиной, достаточной для того, чтобы опытный программист мог реализовать такую сеть на том языке программирования, который покажется ему предпочтительнее. В книге рассматриваются основные модели нейронных сетей, важные для понимания основ изучаемого предмета, и обсуждаются связи между нейронными сетями и традиционными понятиями из области искусственного интеллекта.
Год: 2017
Производитель: Вильямс
Артикул: 590531
ISBN: 978-5-8459-2131-4
Автор: Каллан Роберт

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

Искусственный интеллект. Современный подход. Том 2. Знания и рассуждения в условиях неопределенности
В четвертом, обновленном, пересмотренном и дополненном издании этой книги область искусственного интеллекта (ИИ) исследуется и анализируется во всей ее обширности и глубине. Здесь представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию ИИ как науки. Предыдущие издания этой книги стали классическими образцами литературы по ИИ и приняты в качестве учебного пособия более чем в 1400 университетах 128 стран мира, где были высоко оценены как убедительный итог обобщения результатов, достигнутых в этой области науки.



Книга дополнена обширным набором интернет-ресурсов, включая упражнения, программные и исследовательские проекты, реализации алгоритмов, а также дополнительные материалы и ссылки для студентов и преподавателей.



Что нового в четвертом издании

В четвертом издании читатель познакомится с новейшими технологиями и концепциями, представленными в более унифицированном виде с новым или расширенным охватом таких тем, как машинное обучение, глубокое обучение, трансферное обучение, многоагентные системы, робототехника, обработка естественного языка, проблема причинности, вероятностное программирование, а также конфиденциальность, беспристрастность и безопасность ИИ.



Что представлено в этом томе

В связи с исключительно большим объемом этого энциклопедического издания его русскоязычный вариант представлен в виде трехтомника.



В этом, втором томе, получившем подзаголовок Знания и рассуждения в условиях неопределенности, обсуждаются различные аспекты подхода к реализации агентов, действующих в средах, приближенных к реальности: вероятностные рассуждения, в том числе о времени, построение планов и принятие решений (простых и сложных), в том числе в многоагентной среде.



Что в других томах

В предыдущем томе 1 обсуждались основы теории ИИ: интеллектуальные агенты и возможный подход к решению проблем: знания, рассуждения и планирование. В следующем томе 3 обсуждаются методы и возможности машинного обучения, совершенствования восприятия и реализации автономных устройств - роботов и роботизированных систем, включая такие важные социальные аспекты, как справедливость, доверие, общественное благо и безопасность.



Об авторах

Стюарт Рассел, профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в г. Беркли, адъюнкт-профессор неврологической хирургии Калифорнийского университета в г. Сан-Франциско, основатель и директор центра Center for Human-Compatible AI и заведующий кафедрой инженерного искусства Смита-Задэ в Калифорнийском университете в г. Беркли.



Питер Норвиг, директор по исследованиям в компании Google, Inc., прежде - глава ее группы разработки основных алгоритмов веб-поиска. До этого руководил отделом компьютерных наук в Исследовательском центре Эймса, НАСА, был профессором в Университете Южной Калифорнии и членом совета факультета в Беркли и Станфорде.



Авторы этой книги удостоены первой награды AAAI/EAAI "Выдающийся педагог" в 2016 году.



В этом обновленном и пересмотренном издании читатель найдет наиболее полное и актуальное введение в теорию и практику искусственного интеллекта. В книге изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в этой области в течение последних пятидесяти лет, а также представлены современные достижения и новейшие технологии и концепции в таких областях, как машинное обучение, многоагентные системы, робототехника, обработка естественного языка, вероятностное программирование, а также конфиденциальность, беспристрастность и безопасность ИИ. Написанная без излишнего академизма (но достаточно строго) книга будет полезна широкому кругу читателей: студентам, аспирантам и преподавателям высших учебных заведений, инженерам, разработчикам ПО и т.д.



В связи с исключительно большим объемом этого энциклопедического издания его русскоязычный вариант представлен в виде трехтомника. В этом, втором томе обсуждаются различные аспекты подхода к реализации агентов, действующих в средах, приближенных к реальности: вероятностные рассуждения, в том числе о времени, построение планов и принятие решений (простых и сложных), в том числе в многоагентной среде.

4-е издание.
Год: 2021
Производитель: Вильямс
Артикул: 821453
ISBN: 978-5-907365-26-1
Автор: Рассел Стюарт, Норвиг Питер

Практическая бизнес-статистика
Эта книга представляет собой прекрасно организованный вводный курс статистических методов анализа данных. Дидактически грамотно представленный теоретический материал не перегружен математическими подробностями и дополняется большим количеством тщательно отобранных примеров с использованием Microsoft Excel. Здесь есть анализ финансового состояния предприятий и конъюнктуры фондового рынка, прогнозирование уровня продаж и результатов избирательных кампаний, анализ качества продукции и эффективности рекламы, изучение аудитории средств массовой информации и много других непростых и практически важных задач. Книга может быть полезна преподавателям, студентам, научным сотрудникам, аналитикам консалтинговых фирм и рекламных агентств, всем тем, кто занимается (или еще только собирается заняться) прикладным статистическим анализом эмпирических экономических и социальных данных.

4-е издание.
Год: 2016
Производитель: Вильямс
Артикул: 542096
ISBN: 978-5-8459-1367-8
Автор: Сигел Эндрю

Создаем нейронную сеть
Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero.



Основные темы книги:



нейронные сети и системы искусственного интеллекта;

структура нейронных сетей;

сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;

тренировка и тестирование нейронных сетей;

интерактивная среда программирования IPython;

использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;

распознавание образов с помощью нейронных сетей.



Тарик Рашид специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом.



Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности "Machine Learning and Data Mining". Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.
Год: 2023
Производитель: Вильямс
Артикул: 963331
ISBN: 978-5-907515-91-8
Автор: Рашид Тарик

Практический анализ временных рядов. Прогнозирование со статистикой и машинное обучение
"Незаурядное издание! Рано или поздно любому специалисту по анализу данных приходится работать с временными рядами или с подобными им технологическими данными. В этой книге вы найдете детальное описание методологий машинного обучения и обработки временных данных, сопровождаемое великолепными примерами их практической реализации."

Андреас В. Кемпа-Лир, старший преподаватель, факультет инженерных наук, Оклендский университет

Анализ временных рядов становится все более и более актуальным разделом науки о данных в связи с широким распространением Интернета вещей, переходом здравоохранения на исключительно цифровой учет данных и ростом умных городов. Непрерывный мониторинг и сбор самых разных данных становятся повседневной действительностью и предопределяют постоянно растущую потребность в эффективных инструментах анализа временных рядов, основанных как на статистических методах, так и на методах машинного обучения.

В этом практическом руководстве описаны современные технологии анализа данных временных рядов и приведены примеры их практического использования в самых разных предметных областях. Оно призвано помочь в решении наиболее распространенных задач исследования и обработки временных рядов с помощью традиционных статистических методов и наиболее популярных моделей машинного обучения. В своей книге Эйлин Нильсен рассматривает самые распространенные и доступные инструменты анализа временных рядов, включенные в программные пакеты языков R и Python, которые могут применяться специалистами по работе с данными и разработчиками программного обеспечения для написания собственных эффективных решений.

Основные темы книги:

Поиск и извлечение временных рядов

Глубокое исследование временных рядов

Хранение временных данных

Моделирование данных временных рядов

Генерирование и отбор признаков для временных рядов

Классификация и прогнозирование временных рядов с помощью методов машинного и глубокого обучения

Оценка ошибок прогнозирования

Оценка точности и производительности моделей
Год: 2021
Производитель: Вильямс
Артикул: 786694
ISBN: 978-5-907365-04-9
Автор: Нильсен Эйлин

Искусственный интеллект. Современный подход. Том 1. Решение проблем. Знания и рассуждения
Самое полное и актуальное введение в теорию и практику искусственного интеллекта!

В четвертом, обновленном, пересмотренном и дополненном издании этой книги область искусственного интеллекта (ИИ) исследуется и анализируется во всей ее обширности и глубине. Здесь представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию ИИ как науки. Предыдущие издания этой книги стали классическими образцами литературы по ИИ и приняты в качестве учебного пособия более чем в 1400 университетах 128 стран мира, где были высоко оценены как убедительный итог обобщения результатов, достигнутых в этой области науки.



Книга дополнена обширным набором интернет-ресурсов, включая упражнения, программные и исследовательские проекты, реализации алгоритмов, а также дополнительные материалы и ссылки для студентов и преподавателей.



Что нового в четвертом издании

В четвертом издании читатель познакомится с новейшими технологиями и концепциями, представленными в более унифицированном виде с новым или расширенным охватом таких тем, как машинное обучение, глубокое обучение, трансферное обучение, многоагентные системы, робототехника, обработка естественного языка, проблема причинности, вероятностное программирование, а также конфиденциальность, беспристрастность и безопасность ИИ.



Что представлено в этом томе

В связи с исключительно большим объемом этого энциклопедического издания его перевод на русский язык представлен в виде трехтомника.



В текущем томе, получившем подзаголовок Решение проблем: знания и рассуждения, излагаются основы основ ИИ общая характеристика этой области как науки об интеллектуальных агентах, действующих в различных средах и решающих различные задачи на основании знаний, результатов восприятия, рассуждений и планирования.

4-е издание.
Год: 2021
Производитель: Вильямс
Артикул: 805136
ISBN: 978-5-907365-25-4
Автор: Рассел Стюарт, Норвиг Питер

Введение в глубокое обучение
Автор книги - давний исследователь искусственного интеллекта, специализирующийся на обработке естественного языка, революцию в котором сделало глубокое обучение.

К сожалению, ему потребовалось много времени, чтобы это понять. Можно сказать, что нейронные сети угрожают революцией уже третий раз, а отнюдь не первый. Тем не менее автор внезапно оказался далеко позади и изо всех сил пытался наверстать упущенное. Именно поэтому он сделал то, что сделал бы на его месте любой уважающий себя профессор: запланировал преподавание курса и начал ускоренно изучать материал, просматривая веб-страницы.

Этим объясняется несколько выдающихся особенностей этой книги. Во-первых, краткость. Во-вторых, она сильно зависит от проекта. Автор считает, что материал по информатике лучше изучать при написании программ, поэтому книга во многом отражает его привычки в преподавании.

Эта книга, в первую очередь, задумана как учебник для курса по глубокому обучению. Курс, который автор преподает в Брауне, предназначен как для выпускников, так и для остальных студентов, и охватывает весь материал. Хотя фактическое количество материала по линейной алгебре не так уж велико, студенты сказали, что без него им было бы довольно сложно разобраться в многослойных сетях и необходимых им тензорах. И наконец, есть предпосылка для вероятности и статистики. Автор также предполагает элементарные знания читателей в программировании на языке Python. Хотя этот материал не включен в книгу, но у автора есть дополнительная "лаборатория" по основам языка Python.
Год: 2020
Производитель: Вильямс
Артикул: 740967
ISBN: 978-5-907203-10-5
Автор: Черняк Евгений

Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных
В этой книге представлены теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. В ней рассматривается лямбда-архитектура, предназначенная для построения подобных систем, и на примере конкретного веб-приложения поясняются особенности реализации всех уровней этой архитектуры с помощью инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm. Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.

Книга рассчитана на читателей, стремящихся освоить принципы построения систем больших данных и внедрить их на практике.

В крупномасштабных веб-приложениях, которые поддерживают работу социальных сетей, выполняют аналитику в реальном времени или поддерживают электронную торговлю, приходится обрабатывать большие массивы данных, объем и скорость обмена которыми превышают возможности информационных систем, основанных на традиционных базах данных. Для подобных приложений требуются архитектуры, в основе которых лежат кластеры машин для хранения и обработки данных любого объема и с любой скоростью. Правда, масштабируемость и простота не являются взаимоисключающими свойствами подобных архитектур.

Эта книга поможет читателю научиться строить системы больших данных, используя архитектуру, специально предназначенную для фиксации и анализа данных в масштабе веб.

В ней представлена простая для понимания и масштабируемая лямбда-архитектура, позволяющая разрабатывать информационные системы усилиями небольших команд. В книге даются теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. Помимо общей инфраструктуры для обработки больших данных, читатель может ознакомиться с конкретными технологическими и инструментальными средствами вроде Hadoop, Storm и баз данных типа NoSQL.

В этой книге рассматриваются следующие темы.

Введение в системы больших данных.

Описание особенностей обработки данных масштаба веб в реальном времени.

Применение инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm.

Возможность расширить свои знания и навыки за пределы традиционных баз данных.

Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.

Об авторах

Натан Марц - создатель системы Apache Storm и инициатор применения лямбда-архитектуры для построения систем больших данных.

Джеймс Уоррен - архитектор-аналитик с квалификацией в области машинного обучения и научных расчетов.

Отзывы о книге

"Эта книга выходит за рамки отдельных инструментальных средств или платформ. Обязательна к прочтению всем, кто работает системами больших данных".

-Джонатан Эстерхази, компания Groupon

"Эта книга - подробный, снабженный примерами экскурс в лямбда-архитектуру под руководством ее изобретателя".

-Марк Фишер, компания Pivotal

"Книга содержит мудрость, которую можно приобрести только после выполнения многих проектов с большими данными. Обязательна для чтения".

-Педро Феррера Бертран, компания Datasalt

"Это фактическое руководство по рационализации обработки конвейера данных пакетами и почти в реальном времени".

-Алекс Холмс, автор книги Hadoop in Practice
Год: 2016
Производитель: Вильямс
Артикул: 537961
ISBN: 978-5-8459-2075-1
Автор: Марц Натан, Уоррен Джеймс

Введение в информационный поиск
Книга "Введение в информационный поиск" - это первый учебник, в котором наряду с классическим поиском рассматриваются веб-поиск, а также классификация и кластеризация текстов. Учебник написан с точки зрения информатики и содержит современное изложение всех аспектов проектирования и реализации систем сбора, индексирования и поиска документов, методов оценки таких систем, а также введение в методы машинного обучения на базе коллекций текстов.

Несмотря на то что "Введение в информационный поиск" задуман как вводный курс по информационному поиску, он будет интересен исследователям и профессионалам. Полный набор слайдов для лекций и упражнений, сопровождающих книгу, доступен в сети веб.

Предисловие авторов книги к русскому изданию

Мы рады предоставленной возможности написать краткое предисловие к русскому изданию книги Introduction to Information Retrieval. Поскольку оригинальное издание вышло в 2008 году, важность поиска по текстовым и другим неструктурированным информационным источникам к текущему моменту еще больше возросла. Этот поиск важен и как техническая задача, и как главная часть социального и делового взаимодействия людей в современном информационном мире.

Прошедший период представляет собой захватывающий период широкого распространения блогов, микроблогов и социальных сетей, а также все более широкого применения инструментов, использующих методы машинного обучения и более глубокую интерпретацию текстов. В частности, в России это было восхитительное и, вероятно, поворотное время появления успешных компаний, занимающихся веб-поиском, оптическим распознаванием символов и автоматической обработкой текста. Кроме того, за прошедшее время активизировалась организационная и академическая деятельность. Мы хотели бы отметить, в частности, семинар РОМИП, упомянутый в главе 8, который организовал форум по оценке методов информационного поиска в русскоязычных источниках (http://romip.ru/), аналогичный конференциям TREC, а также недавно организованную Российскую летнюю школу по информационному поиску. Мы надеемся, что публикация этой книги будет способствовать дальнейшему развитию методов информационного и веб-поиска в русскоязычном мире.

Об авторах

Кристофер Д. Маннинг (Christofer D. Manning) - профессор компьютерных наук в Станфордском университете (Stanford University).

Прабхакар Рагхаван (Prabhakar Raghavan) - директор департамента Yahoo! Research и профессор-консультант по компьютерным наукам Станфордского университета.

Хайнрих Шютце (Hinrich Schutze) - заведующий кафедрой теоретической вычислительной лингвистики Института обработки текстов на естественных языках (Университет Штутгарта).
Год: 2020
Производитель: Вильямс
Артикул: 736133
ISBN: 978-5-907203-20-4
Автор: Маннинг Кристофер Д., Рагхаван Прабхакар, Шютце Хайнрих

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

Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном вр
В этой книге представлены теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. В ней рассматривается лямбда-архитектура, предназначенная для построения подобных систем, и на примере конкретного веб-приложения поясняются особенности реализации всех уровней этой архитектуры с помощью инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm. Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.

Книга рассчитана на читателей, стремящихся освоить принципы построения систем больших данных и внедрить их на практике.

В крупномасштабных веб-приложениях, которые поддерживают работу социальных сетей, выполняют аналитику в реальном времени или поддерживают электронную торговлю, приходится обрабатывать большие массивы данных, объем и скорость обмена которыми превышают возможности информационных систем, основанных на традиционных базах данных. Для подобных приложений требуются архитектуры, в основе которых лежат кластеры машин для хранения и обработки данных любого объема и с любой скоростью. Правда, масштабируемость и простота не являются взаимоисключающими свойствами подобных архитектур.

Эта книга поможет читателю научиться строить системы больших данных, используя архитектуру, специально предназначенную для фиксации и анализа данных в масштабе веб.

В ней представлена простая для понимания и масштабируемая лямбда-архитектура, позволяющая разрабатывать информационные системы усилиями небольших команд. В книге даются теоретические основы организации систем больших данных и поясняется, каким образом они воплощаются на практике. Помимо общей инфраструктуры для обработки больших данных, читатель может ознакомиться с конкретными технологическими и инструментальными средствами вроде Hadoop, Storm и баз данных типа NoSQL.

В этой книге рассматриваются следующие темы.

Введение в системы больших данных.

Описание особенностей обработки данных масштаба веб в реальном времени.

Применение инструментальных средств вроде Hadoop, Cassandra и Storm.

Возможность расширить свои знания и навыки за пределы традиционных баз данных.

Для чтения этой книги не требуется предварительное знакомство с особенностями анализа крупномасштабных данных или баз данных типа NoSQL, хотя полезно знать о традиционных базах данных.

Об авторах

Натан Марц - создатель системы Apache Storm и инициатор применения лямбда-архитектуры для построения систем больших данных.

Джеймс Уоррен - архитектор-аналитик с квалификацией в области машинного обучения и научных расчетов.

Отзывы о книге

"Эта книга выходит за рамки отдельных инструментальных средств или платформ. Обязательна к прочтению всем, кто работает системами больших данных".

-Джонатан Эстерхази, компания Groupon

"Эта книга - подробный, снабженный примерами экскурс в лямбда-архитектуру под руководством ее изобретателя".

-Марк Фишер, компания Pivotal

"Книга содержит мудрость, которую можно приобрести только после выполнения многих проектов с большими данными. Обязательна для чтения".

-Педро Феррера Бертран, компания Datasalt

"Это фактическое руководство по рационализации обработки конвейера данных пакетами и почти в реальном времени".

-Алекс Холмс, автор книги Hadoop in Practice
Год: 2018
Производитель: Вильямс
Артикул: 676322
ISBN: 978-5-907114-02-9
Автор: Марц Натан, Уоррен Джеймс

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными
Эта полноцветная 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: 2017
Производитель: Вильямс
Артикул: 595088
ISBN: 978-5-9908910-8-1
Автор: Мюллер Адреас П., Гвидо Сара

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем. Полноцветное издание.

"Эта книга - замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения".

- Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow

Благодаря серии недавних 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 основе данных. В настоящем практическом руководстве показано, что и как следует делать.

За счет применения конкретных примеров, минимума теории и двух фреймворков Python производственного уровня - Scikit-Learn и TensorFlow - автор книги Орельен Жерон поможет вам получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения интеллектуальных систем. Вы узнаете о ряде приемов, начав с простой линейной регрессии и постепенно добравшись до глубоких нейронных сетей. Учитывая наличие в каждой главе упражнений, призванных закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования.

Исследуйте область машинного обучения, особенно нейронные сети

Используйте Scikit-Learn для отслеживания проекта машинного обучения от начала до конца

Исследуйте некоторые обучающие модели, включая методы опорных векторов, деревья принятия решений, случайные леса и ансамблевые методы

Применяйте библиотеку TensorFlow для построения и обучения нейронных сетей

Исследуйте архитектуры нейронных сетей, включая сверточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением

Освойте приемы для обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей

Используйте практические примеры кода, не овладевая чрезмерно теорией машинного обучения или деталями алгоритмов

Об авторе

Орельен Жерон - консультант по машинному обучению.

Бывший работник компании Google, он руководил командой классификации видеороликов YouTube с 2013 по 2016 год. 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, а в 2001 году - основателем и руководителем технического отдела в фирме Polyconseil, которая сейчас управляет сервисом совместного пользования электромобилями Autolib'.
Год: 2018
Производитель: Вильямс
Артикул: 634883
ISBN: 978-5-9500296-2-2
Автор: Жерон Орельен

Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование
В книге излагаются основы статистического обучения для решения практических задач, возникающих в медицине, биологии, финансах и многих других отраслях науки и промышленности. В частности, рассматриваются основные понятия и методы статистического обучения: линейная регрессия, нелинейная регрессия, линейные методы классификации, регуляризация, ядерное сглаживание, оценивание и выбор моделей, аддитивные модели, деревья классификации, нейронные сети, случайные леса и многое другое. Авторы приводят множество примеров и иллюстраций применения этих методов на практике.



Авторы книги являются выдающимися авторитетами в математической статистике и машинном обучении: Тревор Хасти обладатель звания ISI Highly Cited Author in Mathematics по версии ISI Web of Knowledge, Роберт Тибширани изобретатель метода LASSO и обладатель Золотой медали Статистического общества Канады, Джером Фридман широко известный специалист по машинному обучению и автор многочисленных монографий.



Книга представляет огромный интерес для специалистов.



В течение последнего десятилетия произошел взрыв в области вычислений и информационных технологий. Вместе с ним появились огромные объемы данных в различных областях, таких как медицина, биология, финансы и маркетинг. Проблема понимания этих данных привела к разработке новых статистических инструментов и породила новые научные дисциплины, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и биоинформатика.



Многие из этих инструментов имеют общие научные основания, но часто описываются с помощью другой терминологии.



В настоящей книге описываются важные идеи в этих областях с единой теоретической точки зрения. Хотя этот подход является статистическим, упор делается на концепции, а не на математику. Приводится много примеров с широким использованием цветной графики. Книга представляет собой ценный источник информации для статистиков и всех, кто интересуется интеллектуальным анализом данных в науке или промышленности.



Охват книги широк: от обучения с учителем (прогнозирования) до обучения без учителя. В ней описаны нейронные сети, метод опорных векторов, деревья классификации и бустинг, который впервые всесторонне рассмотрен в книге, а не в отдельных публикациях.



В данном глубоко переработанном издании представлены многие темы, не охваченные в первом издании, включая графовые модели, случайные леса, ансамблевые методы, алгоритмы регрессии наименьших углов и алгоритмы построения траекторий для методов LASSO, неотрицательной факторизации матриц и спектральной кластеризации. В книге также есть глава о методах анализа "широких" данных (когда p больше, чем n), включая множественное тестирование и долю ложных отклонений гипотезы.



Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.



Об авторах

Тревор Хасти, Роберт Тибширани и Джером Фридман профессора статистики в Стэнфордском университете. Они являются выдающимися исследователями в этой области. В частности, Хасти и Тибширани разработали обобщенные аддитивные модели и написали популярную книгу с таким названием. Хасти в составе коллектива разработчиков разработал значительную часть программного обеспечения и среды для статистического моделирования на языках R и S-PLUS, а также изобрел метод главных кривых и поверхностей. Тибширани изобрел метод LASSO и является соавтором очень успешной книги An Introduction to the Bootstrap. Фридман является соавтором многих методов интеллектуального анализа данных, в том числе CART, MARS, поиска наилучшей проекции и градиентного бустинга.

2-е издание.
Год: 2020
Производитель: Вильямс
Артикул: 755680
ISBN: 978-5-907144-42-2
Автор: Хасти Тревор, Тибришани Роберт, Фридман Джером

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

Бизнес-анализ с использованием Excel
В книге Конрада Карлберга "Бизнес-анализ с использованием Excel" описано как применять Excel для решения ключевых финансовых и разнообразных практических бизнес-задач, с которыми приходится сталкиваться каждому менеджеру и предпринимателю: анализ финансовой отчетности, финансовое планирование и управление финансами компании, принятие инвестиционных решений, управление продажами и маркетинг.

Используя реальные примеры, автор книги показывает, как извлечь максимум пользы из новых возможностей и функций Excel, и описывает оптимальные способы решения других важных задач, таких как импорт деловых данных и анализ финансовых коэффициентов.

В книге "Бизнес-анализ с использованием Excel" пошагово рассматриваются целые бизнес-проекты, сопровождаемые максимально понятными объяснениями и ценными советами. Все это дополняется невероятно полезными электронными примерами, от образцов бухгалтерских книг до инструментов бизнес-прогнозирования, которые можно загрузить с веб-страницы книги на сайте издательства.

Основные темы книги "Бизнес-анализ с использованием Excel":

применение имеющихся в Excel инструментов анализа для решения деловых задач;

создание финансовой и бухгалтерской отчетности в электронном виде;

оценка запасов и оборотных активов;

анализ денежных потоков и оборотного капитала;

переход от прогнозирования к составлению бюджета;

подготовка бизнес-кейсов, содержащих все необходимые данные: от ставок дисконтирования до показателей рентабельности.

Об авторе Конрад Карлберг - президент компании Network Control Systems, Inc., которая занимается разработкой программного обеспечения для статистического анализа и работы с базами данных.

Имеет докторскую степень в области статистики и неоднократно удостаивался премии MVP (Most Valuable Professional) от компании Microsoft. Живет в пригороде Сан-Диего.

4-е издание.
Год: 2019
Производитель: Вильямс
Артикул: 512971
ISBN: 978-5-8459-2017-1, 978-5-907114-27-2
Автор: Карлберг Конрад

Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и Ten
Машинное обучение поглощает мир программного обеспечения. Освойте и работайте с передовыми технологиями машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения с помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки.

Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, эта книга предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python. Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы книги, Себастьян Рашка и Вахид Мирджалили, ознакомят вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения и постепенно подведут к сложным темам в анализе данных. В книге предлагается сочетание теоретических принципов машинного обучения с практическим подходом к написанию кода для полного понимания теории машинного обучения и реализация с помощью Python.

Основные темы книги

Освойте основные фреймворки в науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении

Задайте новые вопросы своим данным через модели машинного обучения и нейронные сети

Используйте всю мощь самых последних библиотек Python с открытым кодом для машинного обучения

Научитесь строить реализации глубоких нейронных сетей с применением библиотеки TensorFlow

Встраивайте модели машинного обучения в доступные веб-приложения

Прогнозируйте непрерывные целевые результаты с применением регрессионного анализа

Раскройте скрытые шаблоны и структуры в данных с помощью кластеризации

Анализируйте изображения с использованием приемов глубокого обучения

Углубитесь в текстовые данные и данные из социальных сетей с применением смыслового анализа

Если вы читали 1-е издание книги, то вам доставит удовольствие найти новый баланс классических идей и современных знаний в машинном обучении.

Каждая глава была серьезно обновлена, и появились новые главы по ключевым технологиям. У вас будет возможность изучить и поработать с TensorFlow более вдумчиво, нежели ранее, а также получить важнейший охват библиотеки для нейронных сетей Keras наряду с самыми свежими обновлениями библиотеки scikit-learn.

Об авторах

Себастьян Рашка, автор ставшего бестселлером 1-го издания этой книги, обладает многолетним опытом написания кода на языке Python. Он проводил многочисленные семинары по практическому применению науки о данных, машинному обучению и глубокому обучению, включая руководство по машинному обучению на SciPy - ведущей конференции, посвященной научным расчетам с помощью Python.

Несмотря на то что исследовательские проекты Себастьяна сосредоточены главным образом на решении задач в области вычислительной биологии, ему нравится писать и говорить на темы науки о данных, машинного обучения и языка Python в общем, и он стремится помочь людям разрабатывать решения, управляемые данными, без обязательного знания подоплеки машинного обучения.

Недавно его работа и вклад были отмечены званием выдающегося аспиранта 2016-2017, а также наградой ACM Computing Reviews' Best of 2016.

В свободное время Себастьян любит участвовать в проектах с открытым кодом, а методы, которые он реализовал, теперь успешно используются в состязаниях по машинному обучению, таких как Kaggle.

Вахид Мирджалили получил звание PhD в машиностроении, работая над новаторскими методами для крупномасштабных вычислительных эмуляций молекулярных структур. В настоящее время он сосредоточил свою научно-исследовательскую работу на приложениях машинного обучения в разнообразных проектах компьютерного зрения в отделении компьютерных наук и инженерии Университета штата Мичиган.

Вахид избрал Python в качестве главного языка программирования, и на протяжении своей научно-исследовательской карьеры накопил громадный опыт в написании кода Python. Он преподавал программирование на Python инженерной группе в Университете штата Мичиган, что дало ему возможность помочь студентам понять разные структуры данных и разрабатывать эффективный код на Python.

Наряду с тем, что обширные исследовательские интересы Вахида сконцентрированы на приложениях глубокого обучения и компьютерного зрения, он особенно интересуется использованием приемов глубокого обучения для усиления приватности в биометрических данных, таких как изображения лиц, чтобы не раскрывалась информация сверх той, что пользователи намеревались показывать. Кроме того, он также сотрудничает с командой инженеров, работающих над беспилотными автомобилями, где проектирует модели на основе нейронных сетей для слияния многоспектральных изображений с целью обнаружения пешеходов.

2-е издание
Год: 2019
Производитель: Вильямс
Артикул: 678098
ISBN: 978-5-907114-52-4
Автор: Рашка Себастьян, Мирджалили Вахид

Наука о данных. Учебный курс
Для того чтобы понять мир, необходимо собрать и проанализировать данные о нем. Объединение последних технологических тенденций предоставляет новые возможности для применения анализа данных к более сложным задачам, чем когда-либо прежде.

Емкость компьютерных хранилищ увеличивается экспоненциально; хранение данных сейчас стало настолько дешевым, что компьютерным системам почти невозможно ничего забыть. Сенсорные устройства все шире и шире контролируют все, за чем только можно наблюдать: потоки видео, действия в социальных сетях и местоположение всего, что перемещается. Сетевая вычислительная среда позволяет использовать огромные количества машин для манипулирования этими данными. Каждый раз, когда вы осуществляете поиск в Google, задействуются сотни компьютеров, тщательно исследующие все ваши предыдущие действия, только для того, чтобы решить, какая реклама является наилучшей для демонстрации именно вам.

Результатом всего этого стало рождение науки о данных - новой области, посвященной максимизации значения обширных коллекций информации. Как дисциплина, наука о данных находится где-то на пересечении статистики, информатики и машинного обучения, но стоит она отдельно, как самостоятельный персонаж. Эта книга служит введением в науку о данных, сосредоточиваясь на навыках и принципах, необходимых для построения систем, предназначенных для анализа и интерпретации данных.
Год: 2020
Производитель: Вильямс
Артикул: 740968
ISBN: 978-5-907144-74-3
Автор: Скиена Стивен С

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

Кое-что о жизни землян под знаменами ИИ
Что такое ИИ? Это сокращение двух знаковых слов - "искусственный интеллект". Мечты очеловечить прежде мертвые машины давно волновали людей. Об этом слагались многие сказания и мифы. И вот эти невероятные грезы, похоже, начинают сбываться на наших глазах. Человечество встало на путь знакомства с неведомыми прежде поразительными технологическими успехами. И перед нашим взором начинает разворачиваться череда все более удивительных картин нового мира.

Бесчисленные передовые отряды представителей многих наук и технологий серьезно вознамерились хотя бы частично наделить разумом, очеловечить материю - и даже более того: сотворить на Земле для машин Искусственный интеллект. И это не гипотетические построения, это новая реальность. ИИ вошел в нашу жизнь

И что это дает человечеству на самом деле?
Год: 2024
Производитель: Грифон
Артикул: 1002388
ISBN: 978-5-98862-794-4
Автор: Чирков Юрий Георгиевич

Подробное руководство по DAX: бизнес-аналитика с Microsoft Power Bl, SQL Server Analysis Services
Расширенная и дополненная с учетом современных требований и техник, эта книга представляет собой наиболее полное руководство по языку DAX, применяемому в области бизнес-аналитики, моделирования данных и анализа. Эксперты Microsoft BI Марко Руссо и Альберто Феррари излагают как основы, так и отдельные нюансы работы с DAX: от простых табличных функций до продвинутых техник программирования и оптимизации моделей. Вы узнаете, что происходит под капотом движка DAX при запуске выражений; полученные знания пригодятся при написании быстрого и надежного кода.

В книге используются примеры, которые можно запустить в бесплатной версии Power BI Desktop и разобраться во всех тонкостях синтаксиса создания переменных (VAR) в Power BI, Excel или Analysis Services.

Издание предназначено для опытных пользователей и профессионалов в сфере бизнес-аналитики, использующих в своей работе DAX и аналитические инструменты от Microsoft.
Год: 2021
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 768443
ISBN: 978-5-97060-859-3
Автор: Феррари Альберто, Руссо Марко

Байесовские модели восприятия и действия. Современный взгляд на принципы работы мозга
Многие формы восприятия и действий можно математически смоделировать с помощью вероятностного (байесовского) вывода - метода, используемого для получения выводов на основе неопределенных данных. Согласно этим моделям, сталкиваясь с зашумленными и неоднозначными данными, человеческий мозг ведет себя как талантливый специалист по обработке данных или следователь на месте преступления.

Данная богатая примерами и иллюстрациями книга представляет собой введение в методологию построения и использования вероятностных моделей принятия решений и действий.



Представлены байесовские модели восприятия и действия, которые занимают центральное место в когнитивной науке и нейробиологии

Обучающие материалы, доступные для начинающих, содержат поясняющие примеры, иллюстрации из повседневной жизни и постепенно развивают понимание сложных концепций

Издание адресовано широкому кругу читателей, интересующихся нейробиологией, когнитивными науками, машинным обучением, психологией, лингвистикой и математикой.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 981604
ISBN: 978-5-93700-229-7
Автор: Кердинг Конрад, Голдрайх Дэниел, Ма Вэй Цзи

Цифровые манипуляции с лицами и их обнаружение. От дипфейков до морфинг-атак
Книга представляет собой всеобъемлющий справочник, посвященный актуальной теме цифровых манипуляций с лицами, таких как DeepFake (дипфейк), Face Morphing (морфинг лица), Reenactment (реконструкция лица) и другим технологиям манипуляций.

Темы, описанные в книге:

- создание дипфейков и борьба с ними;

- создание морфов и уязвимость систем распознавания лиц к морфингу;

- состязательные атаки на системы распознавания лиц;

- генерация говорящих лиц: аудио-в-видео;

- обнаружение синтетических лиц, созданных искусственным интеллектом;

- "отпечатки пальцев", которые оставляют цифровые камеры;

- различные методы обнаружение дипфейков;

- капсульно-криминалистические сети для обнаружения дипфейков;

- методы обнаружения морфинговых атак лица.



Издание предназначено специалистам по обработке изображений, машинному обучению, биометрии, криминалистике, а также будет полезно исследователям, разработчикам, студентам - всем, кого интересуют возможности цифрового манипулирования лицами и возможность их обнаружения.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 999790
ISBN: 978-5-93700-257-0
Автор: Ратгеб Кристиан, Толосана Рубен, Вера-Родригес Рубен

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

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

Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)
Ошеломляющий успех коммерческих приложений машинного обучения (machine learning - ML) и быстрый рост этой отрасли создали высокий спрос на готовые методы ML, которые можно легко использовать без специальных знаний. Однако и сегодня успех практического применения в решающей степени зависит от экспертов - людей, которые вручную выбирают подходящие архитектуры и их гиперпараметры. Методы AutoML нацелены на устранение этого узкого места путем построения систем ML, способных к автоматической оптимизации и самонастройке независимо от типа входных данных.



В этой книге впервые представлен всеобъемлющий обзор базовых методов автоматизированного машинного обучения (AutoML). Издание послужит отправной точкой для изучения этой быстро развивающейся области; тем, кто уже использует AutoML в своей работе, книга пригодится в качестве справочника.



Среди рассматриваемых тем:

- оптимизация гиперпараметров;

- обучение модели на основе свойств задачи;

- обзор методов для NAS;

- системы и фреймворки AutoML;

- результаты проведения первых конкурсов в области AutoML;

- проблемы автоматизированного машинного обучения.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 941850
ISBN: 978-5-93700-196-2
Автор: Хуттер Франк, Коттхофф Ларс, Ваншорен Хоакин

Анализ сетей (графов) в среде R. Руководство пользователя
До недавнего времени для проведения анализа сетей требовалось специализированное программное обеспечение. Однако недавно инструменты для этого появились в среде статистического программирования R. Помимо того, что методы анализа сетей стали доступны более широкому кругу специалистов по статистике, пакет R предоставил исследователям обширные возможности по управлению данными, графической визуализации и статистическому моделированию.

Книга является руководством пользователя по анализу сетей в среде R. Она концентрируется на четырех основных задачах, с которыми обычно сталкивается специалист в этой области: управление сетевыми данными, визуализация сети, описание сети и моделирование сети. Все примеры сопровождаются программным кодом на языке R.

Издание служит отличным справочным ресурсом для изучения науки о сетях.
Год: 2017
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 547710
ISBN: 978-5-97060-428-1
Автор: Люк Дуглас А

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

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

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

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

ИнновацииSQL SERVER 2019
В книге представлен исчерпывающий обзор SQL Server 2019 инновационной версии популярной СУБД. Авторы рассказывают о производительности и безопасности, об использовании контейнеров и технологии Kubernetes, о работе с кластерами больших данных и средствах машинного обучения. Подробное описание новых функций SQL Server 2019 позволит читателю расширить свои навыки в области управления и извлечения информации из больших данных. Книгу можно использовать в качестве справочника при желании ее главы можно изучать по отдельности. Многочисленные примеры, рисунки и ссылки помогают разобраться в технических подробностях.

Издание адресовано разработчикам и профессионалам, работающим с данными и знакомым с базовыми функциями SQL Server.
Год: 2021
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 769403
ISBN: 978-5-97060-595-0
Автор: Уорд Боб

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

Python и анализ данных
"В это новое издание Уэс внес изменения, так чтобы книга и дальше оставалась востребованным источником по всем аспектам анализа данных с применением Python и pandas. Горячо и настоятельно рекомендую".

Пол Берри, лектор и автор книги "Head First Python"



Перед вами авторитетное руководство по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версией Python 3.10 и pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных.

Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и программистам на Python, еще не знакомым с наукой о данных и научными приложениями.

3-е издание.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 934317
ISBN: 978-5-93700-174-0
Автор: МакКинни Уэс

Рекомендательные системы на практике
Онлайновые рекомендательные системы помогают находить в сети фильмы, работу, рестораны и даже любовь! Опираясь на статистические и демографические данные, а также на поисковые запросы, эти системы выдают результат, интересный пользователю, - и это настоящее искусство. Научитесь создавать правильные рекомендательные системы: от них зависит успех приложения!

В книге показано, как устроены рекомендательные системы, как создать их и внедрить на сайт. Сначала вы познакомитесь с основными понятиями, а затем научитесь собирать данные о пользователях и предоставлять персональные рекомендации. Вы узнаете, как функционируют самые популярные алгоритмы рекомендательных систем, и увидите примеры их работы на таких сайтах, как Amazon и Netflix. Также в книге рассматриваются проблемы, связанные с увеличением посещаемости, и другие сложности, с которыми вы можете столкнуться, когда сайт начнет разрастаться.
Год: 2020
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 736526
ISBN: 978-5-97060-774-9
Автор: Фальк Ким

Разработка беспилотных транспортных средств
Эта книга - один из первых технических обзоров беспилотных транспортных средств (БТС), написанных для широкой компьютерной и инженерной аудитории. На протяжении всей книги авторы делятся своим практическим опытом проектирования систем беспилотных транспортных средств (БТС).

Эти системы сложны и состоят из 3-x основных подсистем:

- алгоритмы локализации, восприятия, планирования и контроля: извлекает значимую информацию из необработанных данных сенсора, чтобы понять окружающую среду и принять решения относительно ее будущих действий;

- клиентские системы, такие как операционная система робототехники и аппаратная платформа: объединяет эти алгоритмы для удовлетворения требований реального времени и надежности;

- облачная платформа, которая включает хранение данных, моделирование, отображение высокой четкости (HD) и обучение модели глубокого обучения: обеспечивает автономные вычисления и возможности хранения данных для БТС.

Издание будет полезно самой широкой аудитории - студентам, инженерам, разработчикам ПО, а также всем автолюбителям, которые хотят знать, что их ждет в недалеком будущем.
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 828098
ISBN: 978-5-97060-969-9
Автор: Лю Шаошань, Ли Лиюнь, Тан Цзе

Вероятностное машинное обучение. Введение
Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в т. ч. элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более сложные темы (в т. ч. перенос обучения и обучение без учителя).

Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания, а в приложении имеется сводка используемых обозначений.

В основу издания легла вышедшая в 2012 году книга Кэвина Мэрфи "Machine Learning: A Probabilistic Perspective". Однако это совершенно новая работа, отражающая многие достижения, случившиеся в этой области за последние 10 лет.
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 881437
ISBN: 978-5-93700-119-1
Автор: Мэрфи Кевин П

Осваиваем архитектуру Transformer. Разработка современных моделей с помощью передовых методов
В этой книге рассказывается, как создавать различные приложения NLP на основе трансформеров, используя библиотеку Python Transformers.

Вы познакомитесь с архитектурой трансформеров и напишете свою первую программу для работы с моделями на основе этой передовой технологии. Вашему вниманию будут представлены эффективные модели c открытым исходным кодом для решения сложных задач и тестовые наборы данных; вы освоите методы многоязычной и межъязыковой обработки текстов, научитесь оптимизировать модели и узнаете, как добиться для этих моделей интерпретируемости и объяснимости.

Книга адресована специалистам по NLP, преподавателям машинного обучения / NLP и тем, кто хочет освоить машинное обучение в части обработки естественного языка. Предполагается, что читатель владеет навыками программирования на языке Python, знает основы NLP и понимает, как работают глубокие нейронные сети.
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 840963
ISBN: 978-5-93700-106-1
Автор: Йылдырым Саваш, Асгари-Ченаглу Мейсам

Статистический анализ и визуализация данных с помощью R
Сегодня R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов в блоге "R: Анализ и визуализация данных".

Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием R.

В этой книге читатель найдет:

- детальное описание языка R и базовых графических возможностей системы;

- доступно изложенные описания распространенных процедур обработки данных и построения статистических моделей, иллюстрированные несколькими десятками примеров;

- многочисленные фрагменты кода R, которые можно легко модифицировать для собственных целей;

- рекомендации по интерпретации и представлению получаемых результатов анализа.
Год: 2015
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 490716
ISBN: 978-5-97060-301-7
Автор: Мастицкий Сергей Эдуардович, Шитиков Владимир

Потоковая обработка данных с Apache Flink
Начните работу с Apache Flink, фреймворком с от-крытым исходным кодом, на котором основаны многие крупнейшие в мире системы для обработки потоковых данных. В данной книге вы изучите фун-даментальные понятия параллельной потоковой обработки и узнаете, чем эта технология отлича-ется от традиционной пакетной обработки данных.

Ф. Уэске и В.Калаври, занятые в проекте Apache Flink с первых дней, покажут вам, как создавать масштабируемые потоковые приложения с помощью API Flink DataStream, а также непрерывно выполнять и поддерживать эти приложения в операционных средах.

Потоковая обработка идеально подходит для многих задач: подготовка данных с малой задержкой, потоковая аналитика и информационные панели в реальном времени, раннее оповещение и обнаружение мошенничества. Вы можете обрабатывать потоковые данные любого типа, включая взаимо-действия с пользователем, финансовые транзакции и данные интернета вещей, немедленно после получения.
Год: 2021
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 778764
ISBN: 978-5-97060-880-7
Автор: Уэске Фабиан, Калаври Василики

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

Аналитика в Power BI с помощью R и Python
Данная книга поможет вам научиться использовать языки программирования R и Python в аналитике совместно с Microsoft Power BI. Эксперт в области анализа данных и автор книги Райан Уэйд продемонстрирует на примерах, как можно легко и просто применить R и Python там, где стандартных средств Power BI просто недостаточно. Помимо прочего, вы научитесь анализировать данные в Power BI с применением пользовательских моделей машинного обучения и мощных моделей из состава службы Microsoft Cognitive Services.

Языки R и Python стоит рассматривать в качестве полезного дополнения к Power BI. С их помощью можно проводить углубленный анализ и преобразование исходных данных с использованием техник, недоступных для стандартных средств Power BI.

Если вы являетесь бизнес-аналитиком, специалистом в области науки о данных

и хотите превратить Power BI из обычного инструмента в полноценную систему для всестороннего анализа данных, эта книга - для вас!
Год: 2021
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 812712
ISBN: 978-5-97060-923-1
Автор: Уэйд Райан

Доверительное А/В-тестирование. Практическое руководство по контролируемым экспериментам
Сложно понять ценность идеи, пока она не опробована на практике. В этой книге рассказывается о том, как контролируемые онлайн-эксперименты (или, как их еще называют, A/B-тесты) позволяют оценить эффективность тех или иных идей по оптимизации веб-сайтов и добиться максимальной отдачи от их использования. Вы узнаете, как правильно подобрать инструменты для тестирования, провести сбор данных и обеспечить измеримость результатов. На конкретных примерах показано, как при помощи A/B-тестов были улучшены веб-ресурсы известных компаний.

Контролируемые онлайн-эксперименты широко применяются в Amazon, Booking.com, eBay, Facebook, Google, LinkedIn, Microsoft, Twitter, Яндекс и других компаниях. Эта методика становится неотъемлемой частью культуры бизнеса, основанной на данных.

Издание адресовано техническим специалистам и менеджерам, заинтересованным в увеличении прибыльности своих онлайн-проектов.
Год: 2021
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 787312
ISBN: 978-5-97060-913-2
Автор: Кохави Рон, Тан Диана, Сюй Я

Обучение с подкреплением на PyTorch. Сборник рецептов. Свыше 60 рецептов проектирования, разработки
Библиотека PyTorch выходит на передовые позиции в качестве средства обучения с подкреплением (ОП) благодаря эффективности и простоте ее использования. Эта книга организована как справочник по работе с PyTorch, охватывающий широкий круг тем от самых азов (настройка рабочей среды) до практических задач (рассмотрение ОП на конкретных примерах).

Вы научитесь использовать алгоритм многоруких бандитов и аппроксимацию функций; узнаете, как победить в играх Atari с помощью глубоких Q-сетей и как эффективно реализовать метод градиента стратегии; увидите, как применить метод ОП к игре в блэкджек, к окружающим средам в сеточном мире, к оптимизации рекламы в интернете и к игре Flappy Bird.

Издание предназначено для специалистов по искусственному интеллекту, которым требуется помощь в решении задач ОП. Для изучения материала необходимо знакомство с концепциями машинного обучения; опыт работы с библиотекой PyTorch необязателен, но желателен.
Год: 2020
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 752798
ISBN: 978-5-97060-853-1
Автор: Юси (Хэйден) Лю

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

Сбор данных в Интернете на языке R
Всё, что регистрирует человек и созданные им машины, может считаться данными. Фиксируя новое и переводя архивы в цифровую форму, мы с каждым днём производим всё больше данных. Часть из них находится в специальных хранилищах, готовые к использованию. Но гораздо чаще случается так, что данные разбросаны по всемирной сети на многочисленных страницах онлайновых магазинов, заметках в социальных сетях, логах серверов и т. п. Прежде чем начать работать с такими данными, их необходимо собрать и сохранить в пригодном для анализа виде. Решению этих вопросов и посвящена данная книга.

Основной материал книги разделён на две части. В первой части дано краткое введение в R - описание среды разработки, языка и основных пакетов-расширений. Вторая часть посвящена непосредственно сбору данных: работе с открытыми данными, извлечению данных из веб-страниц и из социальных сетей. Также рассмотрены необходимые технические вопросы: протокол HTTP, функции импорта данных различных форматов и регулярные выражения. Завершается рассказ созданием карт на основе собранных данных.

Издание предназначено специалистам по анализу данных, а также программистам, интересующихся сбором данных в Интернете.
Год: 2017
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 555829
ISBN: 978-5-97060-459-5
Автор: Храмов Дмитрий Александрович

Разработка конвейеров машинного обучения. Автоматизация жизненных циклов модели с помощью TensorFlow
В настоящее время компании тратят миллиарды долларов на проекты машинного обучения (МО), но эти средства могут быть потрачены впустую, если при этом не используется эффективное развертывание моделей МО. Перед вами практическое руководство, написанное Х. Хапке и К. Нельсон, с которым вы смело можете отправляться в путь по всем этапам автоматизации конвейера МО, построенного на основе экосистемы TensorFlow. Вы познакомитесь с методами и инструментами, которые существенно сократят время развертывания (с нескольких дней до нескольких минут), чтобы вы могли сосредоточиться на разработке новых моделей, а не на поддержке устаревших систем. Специалисты по анализу данных, инженеры по МО и инженеры DevOps узнают, как выйти за рамки простой разработки моделей и успешно реализовать свои проекты в области науки о данных, а менеджеры лучше поймут, как можно существенно сократить сроки, необходимые для реализации подобных проектов.
Год: 2021
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 815410
ISBN: 978-5-97060-886-9
Автор: Ханнес Хапке, Нельсон Кэтрин

Apache Airflow и конвейеры обработки данных
Конвейеры обработки данных управляют потоком данных с момента их первоначального сбора до консолидации, очистки, анализа, визуализации и многого другого. Эта книга научит вас создавать и сопровождать эффективные конвейеры обработки данных с использованием платформы Apache Airflow.

Те, кто мало знаком с Airflow, получат базовое представление о принципах работы этой платформы в I части книги. Далее обсуждаются такие темы, как создание собственных компонентов, тестирование, передовые практики и развертывание, - эти главы можно читать в произвольном порядке в зависимости от конкретных потребностей читателя.

Издание предназначено для специалистов по DevOps, обработке и хранению данных, машинному обучению, а также системных администраторов с навыками программирования на Python.
Год: 2021
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 834612
ISBN: 978-5-97060-970-5
Автор: Харенслак Бас, Руйтер Джулиан де

Kafka в действии
Авторы имеют богатый опыт работы с Kafka в реальном мире, что выделяет эту книгу среди других .

Юн Рао, сооснователь Confluent



Удивительно доступное введение в очень сложную технологию. Эта книга займет достойное место на рабочем столе многих разработчиков .

Конор Редмонд, InComm Payments



Apache Kafka можно рассматривать как высокопроизводительную программную шину, которая упрощает потоковую передачу событий, журналирование, анализ и другие задачи, решаемые в рамках конвейеров данных. С помощью Kafka вы легко встроите такие функции, как оперативный мониторинг данных и масштабная обработка событий, и в крупные, и в небольшие приложения.

Kafka в действии знакомит с основными возможностями платформы Kafka и демонстрирует примеры ее использования в реальных приложениях. Прочитав книгу до конца, вы будете готовы решать основные задачи разработчиков и администраторов в команде, ориентированной на Kafka.

Для разработчиков на Java и специалистов по обработке данных. Никаких предварительных знаний о Kafka не требуется.
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 874738
ISBN: 978-5-93700-118-4
Автор: Скотт Дилан, Гамов Виктор, Клейн Дейв

Шаблоны DAX
Данная книга предназначена для разработчиков, уже знакомых с языком DAX и желающих повысить свою квалификацию, используя представленные здесь шаблоны. В большинстве из них применяются продвинутые техники DAX, которые читателю следует освоить и использовать в своих рабочих сценариях. Авторы уделяют пристальное внимание сценариям с использованием функций логики операций со временем, а также рассматривают большое коли-чество действительно полезных шаблонов, наиболее часто встречающихся на практике.

Для каждого шаблона предоставляются демонстрационные файлы в формате Power BI и Power Pivot для Excel. Иногда версии кода незначительно отличаются. Предпочтение отдается программному продукту Power BI, в котором на момент написания книги реализованы все актуальные новинки DAX. Рассматриваемые шаблоны проверены в июньской версии Power BI 2020 года, Excel 2019 и Excel для Microsoft 365 версии 2006.

Авторы книги - одни из ведущих специалистов в области бизнес-аналитики, основавшие сайт SQLBIcom, на котором регулярно публикуются статьи по DAX и другим инструментам Microsoft, и выпустившие "Подробное руководство по DAX" для начинающих пользователей.
Год: 2021
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 798007
ISBN: 978-5-97060-909-5
Автор: Феррари Альберто, Руссо Марко

Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ в Python
Библиотека pandas - популярный пакет для анализа и обработки данных на языке Python. Он предлагает эффективные, быстрые, высокопроизводительные структуры данных, которые позволяют существенно упростить работу. Данная книга познакомит вас с обширным набором инструментов, предлагаемых библиотекой pandas, - начиная с обзора загрузки данных с удаленных источников, выполнения численного и статистического анализа, индексации, агрегации и заканчивая визуализацией данных и анализом финансовой информации.

Издание предназначено всем разработчикам на языке Python, интересующимся обработкой данных.
Год: 2018
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 630213
ISBN: 978-5-97060-625-4
Автор: Хейдт Майкл

Глубокое обучение с R и KERAS
Перед вами второе, расширенное в 1.5 раза издание бестселлера от автора библиотеки Keras.



Умение работать с моделями глубокого обучения стало важным навыком современных ученых, исследователей и программистов. API языка R для Keras и TensorFlow делает глубокое обучение доступным для всех пользователей R, даже если у них нет опыта работы с машинным обучением или нейронными сетями.

Интуитивно понятные объяснения, четкие иллюстрации и наглядные примеры помогут вам освоить основные навыки глубокого обучения с помощью R, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, работа с текстом, и даже изучить передовую архитектуру Transformer.

Для читателей со средними навыками программирования на R. Опыт работы с Keras, TensorFlow или моделями глубокого обучения не требуется.

2-е издание.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 927082
ISBN: 978-5-93700-189-4
Автор: Шолле Франсуа