Машинное обучение. Анализ данных (страница 2)

Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции. Монография
Исследовано применение методов глубокого обучения в контексте ранней диагностики заболевания Альцгеймера. Рассматриваются основные способы мониторинга заболевания, известные на сегодняшний день в медицине. Излагаются методы и инструменты глубокого обучения, с помощью которых можно автоматизировать процесс определения диагноза на самых ранних стадиях. Программный код реализован на популярном языке программирования Python, поэтому любой желающий сможет запустить проект на своем собственном персональном компьютере.

Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Год: 2024
Производитель: Инфра-Инженерия
Артикул: 1009014
ISBN: 978-5-9729-2042-6
Автор: Пылов Петр Андреевич, Протодьяконов Андрей Владимирович, Майтак Роман Вячеславович

Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту
Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными.

Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.

Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2020
Производитель: Питер
Артикул: 751509
ISBN: 978-5-4461-1574-7
Автор: Крон Джон, Бейлевельд Грант, Аглаэ Бассенс

Глубокое обучение для чайников
В настоящее время глубокое обучение (Deep Learning) предоставляет средства для распознавания шаблонов в данных, которые являются движущей силой онлайнового бизнеса и общественных медиаплощадок.

Книга Глубокое обучение для чайников предлагает вам сведения, помогающие снять покров тайны с этой темы, равно как и со всех связанных с ней внутренних технологий. В мгновение ока вам станут понятными все более и более запутанные алгоритмы, а вдобавок вы найдете простую и безопасную среду для экспериментирования с глубоким обучением.

Книга Глубокое обучение для чайников даст высокоуровневое представление о том, что в точности способно делать глубокое обучение, и предложит примеры основных видов приложений глубокого обучения.

Книга Глубокое обучение для чайников : включает примеры кода; предоставляет реальные примеры в рамках доступного повествования; предпринимает практические действия для облегчения усвоения материала; показывает, как более эффективно использовать глубокое обучение с помощью правильно выбранных инструментов.

Книга Глубокое обучение для чайников великолепно подойдет тем, кто хочет лучше понять основы внутренних технологий, которыми мы пользуемся каждый день.
Год: 2020
Производитель: Диалектика
Артикул: 764416
ISBN: 978-5-907203-59-4
Автор: Мюллер Джон Пол, Массарон Лука

Глубокое обучение на Python
Глубокое обучение динамично развивается, открывая все новые и новые возможности создания ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый каждому разработчику. Keras и TensorFlow облегчают жизнь разработчикам и позволяют легко работать даже тем, кто не имеет фундаментальных знаний в области математики или науки о данных.

Настала пора познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras!

В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras - Франсуа Шолле - делится знаниями и с новичками, и с опытными специалистами. Иллюстрации и наглядные примеры помогут вам разобраться с самыми сложными вопросами и концепциями. Вы быстро приобретете навыки, необходимые для разработки приложений глубокого обучения.

2-е международное издание.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2023
Производитель: Питер
Артикул: 894324
ISBN: 978-5-4461-1909-7
Автор: Шолле Франсуа

Глубокое обучение на Python
Глубокое обучение - Deep learning - это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras - самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2018
Производитель: Питер
Артикул: 645742
ISBN: 978-5-4461-0770-4
Автор: Шолле Франсуа

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

Глубокое обучение с fastai и PyTorch. Минимум формул, минимум кода, максимум эффективности
Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме. Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих результатов. Как? С помощью fastai - библиотеки, предоставляющей комфортный интерфейс для решения наиболее популярных задач.



Создатели fastai доказали, что самые модные и актуальные приложения можно делать быстро и не засыпать над скучными теоретическими выкладками и зубодробительными формулами.

Серия: Бестселлеры O`Reilly
Год: 2022
Производитель: Питер
Артикул: 869428
ISBN: 978-5-4461-1475-7
Автор: Ховард Джереми, Сильвейн Гуггер

Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии
Эта книга подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям.

Для экспериментов используются самые разные среды обучения с подкреплением (RL), начиная с классических CartPole и GridWorld и заканчивая эмуляторами Atari и средами непрерывного управления (на основе PyBullet и RoboSchool). Множество примеров основано на нестандартных средах, в которых мы с нуля разработаем модель окружения.

В этой книге

- Вы узнаете, какое место в контексте глубокого обучения занимают методы RL, реализуете сложные модели глубокого обучения.

- Изучите основу RL: марковские процессы принятия решений.

- Рассмотрите примеры реализации методов RL: метод кросс-энтропии, DQN, A3C, TRPO, PPO, DDPG, D4PG и других.

- Узнаете, как работать с дискретными и непрерывными пространствами действий в различных средах.

- Увидите, как разработать систему, обучающуюся играм Atari, используя обучение с подкреплением.

- Создадите собственную среду по модели OpenAI Gym для обучения биржевого агента.

- Реализуете метод AlphaGo Zero для игры в Connect4.

- Познакомитесь с применением RL в обработке речи: узнаете, как обучить диалогового бота на фразах из кинофильмов.

Серия: Для профессионалов
Год: 2020
Производитель: Питер
Артикул: 751510
ISBN: 978-5-4461-1079-7
Автор: Лапань Максим

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

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

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

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

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

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

В этой книге:

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

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

- Примеры и доступные объяснения сверточных и рекуррентных нейронных сетей.

- Реализация концепций нейросетей с помощью популярного фреймворка PyTorch.

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

Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2020
Производитель: Питер
Артикул: 622166
ISBN: 978-5-4461-1537-2, 978-5-496-02536-2
Автор: Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е

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

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

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

Графовые алгоритмы. Практическая реализация на платформах Apache Spark и Neo4j
Каждую секунду во всем мире собирается и динамически обновляется огромный объем информации. Графовые алгоритмы, которые основаны на математике, специально разработанной для изучения взаимосвязей между данными, помогают разобраться в этих гигантских объемах. и, что особенно важно в наши дни, они улучшают контекстную информацию для искусственного интеллекта. Эта книга представляет собой практическое руководство по началу работы с графовыми алгоритмами. В начале описания каждой категории алгоритмов приводится таблица, которая поможет быстро выбрать нужный алгоритм и ознакомиться с примерами его использования.

Издание предназначено для разработчиков и специалистов по анализу данных. Для изучения материала книги желателен опыт использования платформ Apache Spark или Neo4j, но она пригодится и для изучения более общих понятий теории графов, независимо от выбора графовых технологий.
Год: 2020
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 735551
ISBN: 978-5-97060-799-2
Автор: Нидхем Марк, Ходлер Эми

Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта
Искусственный интеллект - часть нашей повседневной жизни. Мы встречаемся с его проявлениями, когда занимаемся шопингом в интернет-магазинах, получаем рекомендации "вам может понравиться этот фильм", узнаем медицинские диагнозы

Чтобы уверенно ориентироваться в новом мире, необходимо понимать алгоритмы, лежащие в основе ИИ.



"Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта" объясняет фундаментальные концепции ИИ с помощью иллюстраций и примеров из жизни. Все, что вам понадобится, - это знание алгебры на уровне старших классов школы, и вы с легкостью будете решать задачи, позволяющие обнаружить банковских мошенников, создавать шедевры живописи и управлять движением беспилотных автомобилей.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2023
Производитель: Питер
Артикул: 920626
ISBN: 978-5-4461-2924-9
Автор: Харбанс Ришал

Грокаем глубокое обучение с подкреплением
Мы учимся, взаимодействуя с окружающей средой, и получаемые вознаграждения и наказания определяют наше поведение в будущем. Глубокое обучение с подкреплением привносит этот естественный процесс в искусственный интеллект и предполагает анализ результатов для выявления наиболее эффективных путей движения вперед. Агенты глубокого обучения с подкреплением могут способствовать успеху маркетинговых кампаний, прогнозировать рост акций и побеждать гроссмейстеров в Го и шахматах.

Давайте научимся создавать системы глубокого обучения на примере увлекательных упражнений, сопровождаемых кодом на Python с подробными комментариями и понятными объяснениями. Вы увидите, как работают алгоритмы, и научитесь создавать собственных агентов глубокого обучения с подкреплением, используя оценочную обратную связь.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2023
Производитель: Питер
Артикул: 952612
ISBN: 978-5-4461-3944-6
Автор: Моралес Мигель

Данные: визуализируй, расскажи, используй. Сторителлинг в аналитике
Не просто показывайте данные расскажите с ними историю!



Эта книга научит вас основам визуализации данных и тому, как эффективно взаимодействовать с ними. Вы откроете для себя силу повествования и способ сделать данные ключевым моментом в вашей истории. Уроки в этой книге основаны на теории, но просты и понятны благодаря многочисленным примерам из реальной жизни; их можно без труда применить в вашей презентации.



Презентация является неотъемлемым навыком профессионала, особенно когда дело доходит до визуализации данных, а имеющиеся в нашем распоряжении инструменты не облегчают эту задачу. Эта книга демонстрирует, как выйти за рамки обычных инструментов, чтобы добраться до сути ваших данных, и как использовать данные для создания увлекательной, информативной, убедительной истории. В частности, вы узнаете, как:



Понять важность того, что мы рассказываем, а также, кому мы это рассказываем.



Определить подходящий тип изложения информации для вашей ситуации.



Найти и устранить беспорядок, мешающий преподносить информацию.



Направить внимание аудитории на самые важные части ваших данных.



Думать как дизайнер и использовать концепции дизайна в визуализации данных.



Использовать силу сторителлинга, чтобы аудитория оценила вашу работу.



Уроки в этой книге помогут вам превратить ваши данные в яркие визуальные истории, которые будут поняты вашей аудиторией. Избавьте мир от неэффективных графиков, по одной взрывной трехмерной круговой диаграмме за раз. В ваших данных есть история Storytelling with Data даст вам навыки и силу, чтобы рассказать об этом!



Для кого эта книга

Эта книга для всех, кто работает с аналитикой и данными и презентует их для других людей.
Год: 2020
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 743319
ISBN: 978-5-00146-701-4
Автор: Нафлик Коул Нассбаумер

Деловая статистика и вероятностные методы в управлении и бизнесе. Учебное пособие
Учебное пособие написано на основе курсов, прочитанных автором в Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, Московском государственном институте международных отношений (Университет) МИД России и Московском государственном университете управления Правительства Москвы.

Освоение материала книги не требует повышенной математической подготовки и содержит анализ множества практических ситуаций, взятых из различных областей бизнеса.

Пособие рассчитано на студентов экономических и управленческих специальностей, а также слушателей систем повышения квалификации и "Мастер делового администрирования" (МВА). Оно предназначено для курсов высшего образования: "Теория вероятностей и математическая статистика", "Имитационное моделирование экономических процессов" и "Теория систем и системный анализ". В системе МВА оно поддерживает курс "Деловая статистика и количественные методы".
Год: 2010
Производитель: Дело
Артикул: 326455
ISBN: 978-5-7749-0538-6
Автор: Сулицкий Владимир Николаевич

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

Занимательная Манга. Машинное обучение
Сотруднику городской администрации Киёхара Кадзума поручено задание, которое без машинного обучения не выполнить. Под руководством своей давней знакомой Мияно Саяка он осваивает премудрости работы с искусственным интеллектом - от самых азов до глубокого обучения.

Вместе с героями манги читатели узнают о том, что такое регрессия и как проводить классификацию, ознакомятся с принципами оценки тестовых данных и особенностями работы нейронных сетей. В заключительной части излагаются методы обучения без учителя.

Манга предназначена для тех, кто начинает знакомство с ма-шинным обучением и освоил математику на уровне первых кур-сов университета.

Серия: Образовательная манга
Год: 2020
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 743746
ISBN: 978-5-97060-830-2
Автор: Масахиро Араки

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

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

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

Идеи машинного обучения
Машинное обучение - один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги - познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия.

Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин.

Важнейшие алгоритмы машинного обучения

Когда необходимо машинное обучение

Вычислительная сложность обучения

Обучение нейронных сетей

Оценка максимального правдоподобия

Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных
Год: 2019
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 675420
ISBN: 978-5-97060-673-5
Автор: Шалев-Шварц Шай, Бен-Давид Шай

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

Изучение искусственного интеллекта на основе принципа интенсификации обучения. Монография
Показан процесс изучения основ машинного и глубокого обучения в теоретической и прикладной плоскости подготовки. Рассмотрены профильные направления искусственного интеллекта и критерии их значимости. Приведен анализ и аудит содержания подходящих существующих готовых рабочих программ. Для специалистов в области искусственного интеллекта. Может быть полезно студентам, обучающимся по направлению подготовки Искусственный интеллект .
Год: 2024
Производитель: Инфра-Инженерия
Артикул: 962842
ISBN: 978-5-9729-1594-1
Автор: Пылов Петр Андреевич, Дягилева Анна Владимировна, Майтак Роман Вячеславович

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

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

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

Кассе Козырков, главный специалист по теории принятия решений в Google



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

Каролис Урбонас, начальник отдела машинного обучения в Amazon



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

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

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

Интеллектуальные средства бизнес-аналитики. (Бакалавриат). (Магистратура). Учебник
Рассмотрены основные вопросы современного состояния, тренды развития и инструментальные средства бизнес-аналитики (Business intelligence) в условиях цифровой трансформации. Весь материал представляет собой совокупность лекций и лабораторных работ, которые охватывают реализацию всего процесса бизнес-аналитики с помощью Power Query, SAP Analytic Cloud, R, Qlikview. Последовательное выполнение ситуационных задач и кейсов в рамках компетентностного подхода приводит к формированию профессиональных компетенций бизнес-аналитика на базовом уровне.

Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.

Для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлениям "Экономика", "Менеджмент", "Бизнес-информатика", "Прикладная информатика".
Год: 2022
Производитель: Кнорус
Артикул: 812071
ISBN: 978-5-406-08423-6
Автор: Назаров Дмитрий Михайлович, Рыжкина Дарья Андреевна

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

Интеллектуальный анализ данных с использованием SQL Server. Учебник
Системно излагаются основы интеллектуального анализа данных средствами современных систем управления базами данных (СУБД). В качестве примера выбрана СУБД Microsoft SQL Server 2019. Рассматриваются основные задачи интеллектуального анализа данных, распространенные алгоритмы, язык запросов DMX (Data Mining eXtensions to SQL), особенности проведения анализа в среде СУБД Microsoft SQL Server 2019. Наряду с теоретическими материалами, учебник включает описания лабораторных работ, позволяющих выработать практические навыки решения задач интеллектуального анализа данных.

Учебник предназначен для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с разработкой и использованием информационных систем и технологий.

2-е издание, стереотипное.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2024
Производитель: Лань
Артикул: 952674
ISBN: 978-5-507-45535-5, 978-5-507-49483-5
Автор: Нестеров Сергей Александрович

Интеллектуальный анализ данных. Учебное пособие
Показаны технологии интеллектуального анализа данных. Особое внимание уделено задачам кластеризации и классификации. Приводится характеристика методов, алгоритмов и этапы решения этих задач с закреплением полученных знаний в виде выполнения лабораторных работ.

Для студентов, обучающихся по направлениям подготовки укрупненной группы "Информатика и вычислительная техника", а также смежным направлениям подготовки и специальностям: "Прикладная математика и информатика", "Системный анализ и управление", "Прикладная математика". Может быть полезно аспирантам и научным работникам, которые в своей деятельности используют модели и методы искусственного интеллекта.
Год: 2024
Производитель: Инфра-Инженерия
Артикул: 984957
ISBN: 978-5-9729-1772-3
Автор: Татарникова Татьяна Михайловна

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

Инфографика. Визуальное представление данных
Визуальное представление данных - это гораздо больше, чем яркие иллюстрации и цветные графики. С помощью инфографики создают наглядные презентации, чтобы достучаться до целевой аудитории. Благодаря им информация воспринимается быстро и легко. В этой инновационной книге вы узнаете о процессе проектирования инфографики, об онлайн-маркетинге, о создании бизнес-планов, отчетов, презентаций, инфографических резюме и др. Вы научитесь рисовать "говорящие" картинки и делать информацию запоминающейся.

Откройте преимущества визуального представления данных.

Узнайте, как структурировать информацию на три части.

Изучите правила дизайна инфографики.

Ознакомьтесь со стратегиями публикации инфографики в онлайновых источниках.

Научитесь составлять инфографические резюме для ускорения карьерного роста.
Год: 2015
Производитель: Питер
Артикул: 460586
ISBN: 978-5-496-01291-1
Автор: Крам Рэнди

Искусственные нейронные сети. Учебник
В учебнике приведены основные теоретические и практические сведения по разработке, обучению и применению искусственных нейронных сетей с использованием среды MatLab.

Учебник предназначен для студентов магистратуры направления "Информатика и вычислительная техника" и может быть полезен студентам других специальностей при изучении нейросетевых технологий, а также для слушателей курсов повышения квалификации и профессиональной переподготовки.

4-е издание, стереотипное.

Серия: Учебники для вузов. Специальная литература
Год: 2024
Производитель: Лань
Артикул: 717066
ISBN: 978-5-507-46446-3, 978-5-507-47362-5, 978-5-8114-3768-9, 978-5-8114-7462-2
Автор: Ростовцев Владимир Сергеевич

Искусственные нейронные сети. Учебник
Посвящен активно развивающемуся научному направлению искусственных нейронных сетей, имеющему важное значение в решении проблемы внедрения искусственного интеллекта во все области нашей жизни. На основе современных тенденций рассматриваются теоретические и практические вопросы от модели нейрона и архитектуры нейросетей, методов обучения, моделей различных нейронных сетей до их реализации в управлении и построении нейрокомпьютера. Рассматривается большая совокупность моделей нейросетей в плане изучения теории построения, способов реализации и функционирования с указанием достоинств и недостатков.

Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.

Для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлениям "Прикладная математика и информатика" и "Информатика и вычислительная техника".

Серия: Бакалавриат и магистратура
Год: 2023
Производитель: Кнорус
Артикул: 906502
ISBN: 978-5-406-10678-5
Автор: Цехановский Владислав Владимирович, Жукова Н. А., Бутырский Е. Ю

Искусственный интеллект
Эта книга рассказывает о том, как человечество постепенно, шаг за шагом шло к созданию искусственного интеллекта и как он стал неотъемлемой частью нашей жизни. Как представляли себе искусственный разум ученые, философы и писатели разных эпох? Какие механизмы создавали наши предки, чтобы облегчить решение умственных задач, и в чем сегодня алгоритмы превосходят нас самих? Как сложатся наши отношения с этими новыми сущностями? Что - или кого - мы создаем: верных помощников или потенциальных врагов? С какими этическими проблемами связано использование искусственного интеллекта? Автор не дает окончательных ответов на эти вопросы, но объясняет, в чем их важность, и призывает читателя поразмышлять над ними.
Год: 2023
Производитель: Синдбад
Артикул: 982022
ISBN: 978-5-00131-518-6
Автор: Пиковер Клиффорд

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



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

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

Искусственный интеллект для чайников
Искусственный интеллект является захватывающим и немного жутковатым. Он вокруг нас. Искусственный интеллект помогает защитить от мошенничества, контролировать расписание медицинских процедур, он способен работать в клиентской службе и даже помогает вам в выборе телешоу и приборке вашего дома. Хотите узнать больше? Эта книга восполняет пробелы, знакомя вас с тем, что представляет собой искусственный интеллект и чем он не является, рассматриваются также этические вопросы использования искусственного интеллекта, его современное применение и некоторые из удивительных вещей, на которые он, вероятно, будет способен завтра. Будь вы технофилом или просто любопытны, вы будете очарованы тем, что узнаете!

В книге:

История искусственного интеллекта

Роль данных

Как искусственный интеллект используется в компьютерных приложениях, медицине, космосе и машинном обучении

Мифы, окружающие искусственный интеллект

Роботы и дроны

Об авторах

Джон Мюллер - автор более 108 книг и 600 статей на темы от искусственного интеллекта и работы с сетями до управления базами данных. Он также является техническим редактором и консультантом.

Лука Массарон - аналитик данных и директор по маркетинговым исследованиям, специализирующийся на многомерном статистическом анализе, машинном обучении и изучении ожиданий потребителей.

Серия: Для "чайников"
Год: 2019
Производитель: Диалектика
Артикул: 689151
ISBN: 978-5-907114-57-9
Автор: Мюллер Джон Пол, Массарон Лука

Искусственный интеллект на практике. 50 кейсов успешных компаний
О книге

"Искусственный интеллект на практике" - это увлекательный рассказ об использовании ИИ и машинного обучения современными компаниями. В книге содержится 50 реальных примеров практического применения ИИ в решении своих задач компаниями со всего мира.



Быстро развивающийся ИИ вышел из лабораторий и отделов компьютерных наук в бизнес. ИИ и машинное обучение считаются важнейшими инструментами достижения успеха. Они используются в разных сферах - от банковского дела и финансов до соцсетей и маркетинга. Технологии предлагают инновационные решения компаниям всех размеров, секторов и отраслей промышленности. Из этой увлекательной и актуальной книги вы узнаете, как с помощью ИИ повысить производительность и эффективность и анализировать рыночные предпочтения.



В книге понятная структура, 50 примеров распределены по 5 категориям: технологии, розничные продажи, медиа, финансы и здравоохранение, и производство. Прочтение одной главы занимает пять минут, так что если читать по главе в день, получится пятьдесят дней. Технических подробностей в книге нет. Ее ценность в том, что она информирует о потенциальных возможностях. Объединив в одном издании примеры из разных сфер, автор способствует "перекрестному опылению".



Фишки книги

Краткая информация про каждую компанию



Все по сути, нет воды



Список самого главного после каждого кейса



Для кого книга

Для предпринимателей, собственников бизнеса, стратегов, руководителей.



Для всех, кто интересуется ИИ в бизнесе.



Об авторах

Бернард Марр - автор международных бестселлеров, популярный оратор, футуролог и консультант по стратегиям бизнеса и технологий. Он помогает компаниям и руководству подготовиться к новой промышленной революции, которую подстегивают преобразующие технологии: искусственный интеллект, большие данные, блокчейн и интернет вещей. Марр - постоянный участник Международного экономического форума, колумнист Forbes и лидер общественного мнения в соцсетях. У него 1, 5 млн подписчиков, с которыми он активно общается в LinkedIn, Facebook, Twitter, YouTube и Instagram.



Бернард Марр написал более 15 книг и сотни докладов и статей, в том числе международные бестселлеры Data Strategy, Big Data, Big Data in Practice, Big Data for Small Business, Key Business Analytics, The Intelligent Company.



Он работал с IBM, Microsoft, Google, Walmart, Shell, Cisco, HSBC, Toyota, Vodafone, T-Mobile, the NHS, Walgreens Boots Alliance, Министерством внутренних дел США, Министерством обороны США, НАТО, ООН и другими организациями.



Мэтт Уорд - глава исследовательского центра Bernard Marr & Co. Его работы легли в основу этой и многих других книг Бернарда Марра.

Серия: МИФ. Бизнес
Год: 2020
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 741116
ISBN: 978-5-00146-802-8
Автор: Марр Бернард, Уорд Мэтт

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

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



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



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



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



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



Для кого книга

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



Об авторах

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



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



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

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

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

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

Искусственный интеллект. Современный подход. Том 3. Обучение, восприятие и действие
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 русскоязычный вариант представлен в виде трехтомника.



В этом, третьем томе, получившем подзаголовок Обучение, восприятие и действие, рассматриваются наиболее сложные и современные подобласти ИИ: различные подходы к машинному обучению, обработка естественного языка, компьютерное зрение и робототехника, а также не менее важные аспекты ИИ - его конфиденциальность, беспристрастность и безопасность.



Что в других томах

В двух предыдущих томах I и II рассматривались основы теории ИИ: интеллектуальные агенты и возможный подход к решению проблем (знания, рассуждения и планирование (том I)) и действие агентов в окружении, более приближенном к реальному (знания, рассуждения и принятие решений в условиях неопределенности, в том числе в многоагентной среде (том II)).

4-е издание.
Год: 2022
Производитель: Диалектика
Артикул: 852532
ISBN: 978-5-907365-27-8
Автор: Рассел Стюарт, Норвиг Питер

Искусство визуализации в бизнесе. Как представить сложную информацию простыми способами
О чем эта книга

Как, готовясь к совещанию, встрече или выступлению, лаконично и доходчиво описать свои идеи? Как запихнуть 10 таблиц, 20 диаграмм и еще 2 отчета в 15 слайдов презентации? Ответ: нужно обработать эти данные и придать им иную визуальную форму.



В умелых руках обилие информации - не проблема, а настоящий кладезь. Ведь интересны не сами цифры, а та информация, которую можно из них извлечь. Люди хотят знать, о чем именно говорят все эти таблицы и графики. Если вы поможете им это узнать, то будете весьма востребованы как специалист.



Осваивайте приемы визуализации - и вы научитесь работать с информацией, станете излагать свои идеи наглядно и уверенно.



Автор объясняет, где можно находить данные, как их форматировать, перерабатывать и готовить для визуализации, что искать в имеющихся цифрах и графиках, какими программами при этом пользоваться. Он описывает приемы визуализации, способы структурирования информации по типу данных и по типу историй.



Вы узнаете, с помощью какого ПО удобнее обрабатывать информацию в каждом из случаев. Рассмотрите примеры визуализации в программах R и Adobe Illustrator, HTML, CSS и JavaScript. Также в книге вы познакомитесь с применением Flash-графики для нужд визуализации, научитесь создавать карты с помощью Python и SVG и анимированные карты в ActionScript и Flash.



Для кого эта книга

Для руководителей проектов, аналитиков, консультантов, маркетологов. Словом, для тех, кто работает с большим количеством информации, кому важно эффективно ее обрабатывать, качественно визуализировать, ну и конечно - рассказывать истории с помощью своих таблиц, диаграмм и графиков.



Почему мы решили издать эту книгу

Потому что в ней вы найдете десятки идей и способов креативно и наглядно рассказать свою историю с помощью данных. Такое подспорье должно быть в арсенале каждого, кто считает информацию своим насущным хлебом.



Фишка книги

Книга построена на практических примерах: как разные программы применяются для решения конкретных задач. Ее можно читать последовательно или выборочно, по отдельным темам. Особенно эффективно делать это перед открытым компьютером, чтобы тут же осваивать описанные приемы.
Год: 2013
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 392303
ISBN: 978-5-91657-737-2
Автор: Яу Нейтан

Искусство программирования на R. Погружение в большие данные
R является самым популярным в мире языком статистических вычислений: археологи используют его, изучая древние цивилизации, фармацевтические компании выясняют, какие лекарства наиболее безопасны и эффективны, а финансисты задействуют его для оценки рисков и удержания позиций на рынке.

"Искусство программирования на R" - это путешествие, в которое вы отправляетесь с опытным гидом, готовым поделиться всей информацией о разработке ПО: от типов и структур данных до таких продвинутых тем, как замыкания, рекурсия и анонимные функции. Вам не понадобятся специальные знания в области статистики, а программистский опыт может варьироваться от начинающего до профессионала. Вы познакомитесь с функциональным и объектно-ориентированным программированием, математическим моделированием и преобразованием сложных данных в простые и удобные форматы.

Проектируете ли вы самолет, прогнозируете ли вы... погоду, или просто хотите "приручить" свои данные, "Искусство программирования на R" станет руководством по использованию всей мощи статистических вычислений.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2019
Производитель: Питер
Артикул: 687056
ISBN: 978-5-4461-1101-5
Автор: Мэтлофф Норман

Искусство статистики. Как находить ответы в данных
Как статистика помогает нам лучше понимать мир? И как можно приходить к уверенным умозаключениям, когда у нас нет идеальных и полных данных?



На эти вопросы отвечает Искусство статистики одна из самых содержательных и при этом доступных книг по теме. С блестящими примерами, интересным изложением, наглядными графиками, определениями, формулами и программным кодом в приложениях.



Статистика играла ключевую роль для научного познания мира на протяжении веков, а в эпоху больших данных базовое понимание этой дисциплины и статистическая грамотность становятся критически важными.



Специалист с огромным опытом Дэвид Шпигельхалтер познакомит вас с ключевыми принципами и показателями, которые помогают извлекать из данных знания о мире и отвечать на вопросы о нем. Он делает это на примерах из реальной жизни, показывая, как статистика способна помочь определить самого удачливого пассажира на Титанике, выяснить, можно ли было раскрыть серийного убийцу Гарольда Шипмана раньше, рассчитать количество деревьев на нашей планете, определить необходимое количество участников для достоверного медицинского исследования, вычислить количество безработных в стране и ответить на десятки других вопросов о нашем мире. Вопросов, на которые нельзя ответить без применения статистики.



Фишки книги

Увлекательное знакомство с теорией и практикой статистики, не обремененное техническими деталями.



Яркие примеры применения статистики в жизни.



Ключевые принципы, методы и показатели.



Для кого эта книга

Для широкого круга читателей, интересующихся статистикой, с которой они сталкиваются на работе и в повседневной жизни.



Для студентов, которые хотят ознакомиться со статистикой без углубления в технические детали.



Для опытных аналитиков, которые найдут в книге интересные примеры и новые знания для своей практики.
Год: 2020
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 778890
ISBN: 978-5-00169-250-8
Автор: Шпигельхалтер Дэвид

Исследование трендов. Практическое руководство
О книге

Актуальная, информативная и содержащая массу иллюстраций, это книга написана для всех желающих узнать больше о мире тенденций, прогнозирования, инновационного мышления и стратегического планирования.



В книге вы найдете новые главы, написанные специально для студентов, изучающих дизайн, маркетинг, брендинг и инновации. Они включают в себя последние исследования по суперфорекстингу, три сканирования горизонта, сценарное планирование, форсайт-фреймворк, а также рекомендации по созданию и запуску собственных трендовых и инновационных спринтов.



Во время чтения читатели также получат возможность смешивать и объединять миры прогнозирования с исследованиями будущего, поскольку изучат то, какие методы и процессы (такие как метод Delphi, перекрестный анализ воздействия, фьючерсные колеса и backcasting) будут использоваться прогнозистами следующего поколения для расширения способов отображения, оценки и определения потребностей и поведения завтрашних потребителей.



От автора

Изучая будущее много лет, я понял о предсказаниях одно: что бы вы ни предсказывали, это вряд ли произойдет. И если даже произойдет, то там, где вы меньше всего ожидаете! Вам кажется, это плохая новость для аналитиков? Не совсем.



Прогнозирование в целом, куда я включаю стратегическое прогнозирование, сценарное планирование и футурологию в широком значении этого термина, не имеет ничего общего с предсказанием. (Это занятие мы оставим оракулам, прорицателям и гадалкам, которых немало.)



В этой книге речь идет о тщательном рассмотрении диапазона доказательств и линий вероятности, в сравнении с друг другом, с целью определения возможных, вероятных, предпочтительных или правдоподобных результатов - четырех параметров, которые мы иногда называем "Четыре П". Эти расходящиеся линии сравнимы с дорогами, вдоль которых можно найти много возможностей и шансов - однако многие из них рушатся из-за недостаточной подготовки.



Прогнозирование помогает скорректировать баланс и повернуть шансы и возможности в вашу пользу. Так пусть же слова "возможно", "вероятно", "предпочтительно" и "правдоподобно" будут вашими проводниками, хранителями и собирательными символами того, с чем связано прогнозирование на самом деле: не просто будущего, а множества его вариантов, из которых вам будет предложено выбрать один, наиболее полезный и результативный.



Это издание призвано помочь более точно отобразить варианты будущего не только в целях прогнозирования трендов, но и для лучшего понимания и использования инструментов, позволяющих взаимодействовать с будущим. При этом, вместо того, чтобы разделять эти вещи - а я знаю, что традиционные аналитики предпочли бы, чтобы было именно так - я, где возможно, смешал и собрал некоторые методы воедино.



Для кого эта книга

Книга для специалистов отделов маркетинга и стратегического планирования, руководителей всех уровней и владельцев бизнеса.



Для профессионалов, занятых в сфере бизнеса, PR, дизайна продукта, а также всех специалистов, желающих понимать природу тренда.



Для студентов МБА и других программ, изучающих инновации.



Об авторе

Мартин Реймонд является главным редактором журнала Viewpoint (специализированное издание о трендах в дизайне и рекламной индустрии) и соучредителем консалтинговой компании The Future Laboratory, занимающейся будущим. В свободное от работы время Мартин читает лекции в Лондонском колледже моды и Центральном колледже искусства Святого Мартина. Он также консультирует ведущие рекламные компании по вопросам трендов будущего. Мартин выступает на многих конференциях, пишет колонки в журналах и работает с несколькими радиостанциями.

Серия: МИФ. Бизнес
Год: 2020
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 741115
ISBN: 978-5-00146-530-0
Автор: Реймонд Мартин

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

Ключевые инструменты бизнес-аналитики. 67 инструментов, которые должен знать каждый менеджер
Многие бизнесмены и лидеры в области технологий знают о тех возможностях, которые современная аналитика может предоставить их бизнесу, но пока сами не могут четко сформулировать получаемые с ее помощью выгоды. Бернард Марр написал книгу, которая восполняет большой пробел, имевшийся в литературе об аналитике. Автор разъясняет, причем достаточно подробно, как практически любой бизнес может извлечь выгоду из современных аналитических инструментов.

Для бизнес-аналитиков и менеджеров.
Год: 2021
Производитель: Лаборатория знаний
Артикул: 642297
ISBN: 978-5-00101-060-9, 978-5-00101-291-7
Автор: Марр Бернард

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

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

Компьютерное зрение. Анализ и обработка изображений
В учебном пособии рассматриваются вопросы анализа, синтеза и обработки полутоновых и цветных изображений, сегментации изображений. Описанные методы работы с изображениями используются в решении многих задач компьютерного зрения: распознавания образов, поиск изображений на основе содержания, обнаружение движения на изображениях, сопоставление изображений в двумерном пространстве, распознавание объектов на изображениях и другие.

Пособие рассчитано на студентов магистерской подготовки, аспирантов и специалистов, работающих в области использования компьютерной графики и компьютерного зрения.

Серия: Учебники для вузов. Специальная литература
Год: 2021
Производитель: Лань
Артикул: 686876
ISBN: 978-5-507-45583-6, 978-5-8114-3368-1, 978-5-8114-8259-7
Автор: Селянкин Владимир Васильевич

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

Компьютерный анализ. Практикум в среде Microsoft Excel. Учебное пособие для СПО
В учебном пособии подробно рассмотрены основные аспекты компьютерного анализа данных с использованием общедоступного инструментария. В качестве основного инструмента предлагается табличный процессор Microsoft Excel и его блок анализа данных как наиболее популярный и доступный пакет.

Учебное пособие рекомендуется учащимся всех форм обучения в соответствии с ФГОС 3++ профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования "Прикладная математика и информатика", "Информационные системы" и "Организация и технология защиты информации" и изучающим курсы, непосредственно связанные с технологиями анализа данных, например "Компьютерный анализ", "Большие данные", "Слияние данных" и т. п. В качестве дополнительной литературы в рамках тех же дисциплин пособие может быть использовано студентами, аспирантами и преподавателями в ходе проведения экспериментов как вспомогательный инструмент обработки получаемых данных.

2-е издание, стереотипное.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2023
Производитель: Лань
Артикул: 779888
ISBN: 978-5-507-47025-9, 978-5-8114-5678-9
Автор: Журавлев Антон Евгеньевич, Макшанов Андрей Владимирович, Тындыкарь Любовь Николаевна

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

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



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

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

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



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



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



Кому нужна эта книга:

- Владельцам и руководителям бизнеса.

- Специалистам по работе с big data.

- IT-руководителям и архитекторам больших данных.

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

- Специалистам по информационной безопасности и защите данных.



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



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

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

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.
Год: 2018
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 612986
ISBN: 978-5-97060-506-6
Автор: Шарден Бастиан, Массарон Лука, Боскетти Альберто

Логистическая регрессия
В книге рассказывается о математическом аппарате логистической регрессии, способах интерпретации регрессионных коэффициентов, даются программные реализации методов оценивания (метод градиентного спуска, метод Ньютона без регуляризации/с регуляризацией), приведены примеры развертывания моделей с помощью Streamlit, Streamlit Cloud, Docker, FastAPI и Flask.

Книга будет интересна специалистам по анализу данных, маркетологам и риск-аналитикам.
Год: 2023
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 954708
ISBN: 978-5-93700-213-6
Автор: Пампел Фред, Груздев Артем, Цвиркун Дмитрий

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

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

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

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

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

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

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

Маркетинг на основе баз данных
Персональная информация о клиентах, хранящаяся в базе данных по клиентам вашей компании, - это источник уникального конкурентного преимущества. Но используете ли вы эту информацию максимально эффективно? Или вашим сотрудникам трудно, а то и невозможно, получить доступ к нужным данным? В книге подробно рассматриваются новейшие стратегии, основанные на Использовании Интернета. С их помощью вы сумеете полностью задействовать Потенциал базы данных по вашим клиентам и превратить ее в инструмент обеспечения продаж. Ее автор, первопроходец в сфере маркетинга баз данных, подкрепляет концепции проверенные жизнью практические рекомендации десятками кейсов таких компаний, как Travelers Insurance, Hallmark, Caterpillar и других глобальных продавцов товаров/услуг.
Год: 2008
Производитель: ИД Гребенников
Артикул: 171650
ISBN: 978-5-93890-023-3
Автор: Хьюз Артур

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

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



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



Прочитав эту книгу, вы узнаете:

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

С какими сложностями при анализе данных могут столкнуться маркетологи.

Как реальные компании применяют на практике описываемые методики.



Для кого эта книга

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



Почему мы решили издать эту книгу

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



Фишки книги

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



Об авторе

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

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

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

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

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

Масштабируемые данные. Лучшие шаблоны высоконагруженных архитектур
Методы управления данными и их интеграции быстро развиваются, хранение данных в одном месте становится все сложнее и сложнее масштабировать. Пора разобраться с тем, как перевести сложный и тесно переплетенный ландшафт данных вашего предприятия на более гибкую архитектуру, готовую к современным задачам.

Архитекторы и аналитики данных, специалисты по соблюдению требований и управлению узнают, как работать с масштабируемой архитектурой и внедрять ее без больших предварительных затрат. Питхейн Стренгхольт поделится с вами идеями, принципами, наблюдениями, передовым опытом и шаблонами.

Серия: Бестселлеры O`Reilly
Год: 2022
Производитель: Питер
Артикул: 876891
ISBN: 978-5-4461-1461-0
Автор: Стренгхольт Питхейн

Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python
Неважно, чем вы занимаетесь - большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией - без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание алгоритмов.

Практические примеры позволят легко разобраться с самыми необходимыми математическими понятиями. 300 упражнений и мини-проектов откроют вам новые возможности в освоении интересных и популярных IT-профессий. Вы познакомитесь с базовыми библиотеками Python, используемыми при разработке реальных приложений, и вспомните давно забытые основы линейной алгебры и матана.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2023
Производитель: Питер
Артикул: 912148
ISBN: 978-5-4461-2287-5
Автор: Орланд Пол

Математические и программные методы построения моделей глубокого обучения. Учебное пособие
Показана разработка и аналитика прикладных моделей глубокого обучения, применяемых в высоконагруженных интеллектуальных системах промышленного уровня. Изучение математических архитектур моделей глубокого обучения позволит не только разрабатывать, но и внедрять разработанные решения без помощи сторонних программных библиотек, что увеличивает быстродействие всего программного решения в целом.

Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.
Год: 2023
Производитель: Инфра-Инженерия
Артикул: 937812
ISBN: 978-5-9729-1484-5
Автор: Протодьяконов Андрей Владимирович, Пылов Петр Андреевич, Дягилева Анна Владимировна

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

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

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

Математический анализ для экономистов. Учебник
Содержание учебника включает четыре раздела высшей математики: "Дифференциальное исчисление", "Интегральное исчисление", "Ряды" и "Дифференциальные уравнения". Указанные разделы в экономических высших учебных заведениях преподаются в рамках дисциплины "Математический анализ" и относятся к базовой части дисциплин математического цикла. Помимо теоретического материала учебник содержит многочисленные примеры с решениями, а также задания для самостоятельной работы студентов, которые снабжены ответами. Учебник написан на основе лекций, читаемых авторами в Российском экономическом университете имени Г.В. Плеханова.

Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.

Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению подготовки "Экономика".

Серия: Бакалавриат
Год: 2020
Производитель: Кнорус
Артикул: 737270
ISBN: 978-5-406-07268-4
Автор: Татарников Олег Вениаминович, Швед Евгений Вадимович

Математическое невежество и его последствия
Неумение обращаться с большими числами и вероятностями приводит людей ко множеству необоснованных решений - и на глобальном, и на бытовом уровне. Из-за математического невежества они позволяют средствам массовой информации собой манипулировать, доверяют разного рода псевдонаукам и пугаются событий, не заслуживающих особого внимания. Почему даже умные и образованные люди зачастую совсем не понимают математику и какова цена такого невежества - вопросы, глубоко волнующие автора этой книги.



Джон Аллен Паулос рассматривает под математическим углом зрения очень разные стороны нашей жизни: президентские выборы и статистику, махинации с ценными бумагами и медицинское шарлатанство, страхование и казино, лотереи и клинические анализы, - при этом не злоупотребляет сложными расчетами и не скупится на забавные истории, живо иллюстрирующие рассуждения о числах и вероятностях.



Книга помогает читателям осознать свои промахи и учит избегать ловушек, в которые легко попадает некритично настроенный разум. Она адресована всем, кто ценит здравый смысл и стремится к рациональному взгляду на мир.



Книга выходит с рецензией Алексея Савватеева (доктора физико-математических наук, популяризатора математики среди детей и взрослых) и Михаила Бочкарева (преподавателя математики).
Год: 2021
Производитель: Студия Артемия Лебедева
Артикул: 791371
ISBN: 978-5-98062-127-8
Автор: Паулос Джон Аллен

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Машинное обучение в Elastic Stack
Elastic Stack - это комплексное решение для анализа журналов, которое помогает пользователям эффективно получать, обрабатывать и анализировать данные поиска. Книга содержит всесторонний обзор функций машинного обучения Elastic Stack (Elastic ML) как для анализа данных временных рядов, так и для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Концепции машинного обучения объясняются понятным и доступным языком. Рассмотрен анализ временных рядов для различных типов данных, таких как файлы журналов, сетевые потоки, показатели приложений и финансовые данные. Описано использование Elastic ML для ведения журнала, обеспечения безопасности и отслеживания показателей.

После прочтения вы приобретете практический опыт совместного использования технологии машинного обучения и Elastic Stack, а также знания, необходимые для включения машинного обучения в вашу платформу распределенного поиска и анализа данных.
Год: 2021
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 842099
ISBN: 978-5-93700-107-8
Автор: Кольер Рич, Монтонен Камилла, Азарми Бахаалдина

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

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

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

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

Машинное обучение для бизнеса и маркетинга
Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что имеет большое значение в постоянно ускоряющейся конкурентной среде.



"Эта книга - живой портрет цифровых преобразований в маркетинге. Она показывает, как наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности. Подробно описывается, как подходы на основе анализа данных и интеллектуальных алгоритмов способствуют глубокой автоматизации традиционно трудоемких маркетинговых задач. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что важно в нашей постоянно ускоряющейся конкурентной среде. Эту книгу обязательно должны прочитать и специалисты по обработке данных, и специалисты по маркетингу, а лучше, если они будут читать ее вместе."

Андрей Себрант, директор по стратегическому маркетингу, Яндекс.

Серия: IT для бизнеса
Год: 2019
Производитель: Питер
Артикул: 704923
ISBN: 978-5-4461-0926-5
Автор: Кацов Илья

Машинное обучение и TensorFlow
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.

Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель - познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow, вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи классификации, кластеризации, регрессии и прогнозирования.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2019
Производитель: Питер
Артикул: 678817
ISBN: 978-5-4461-0826-8
Автор: Шакла Нишант

Машинное обучение и безопасность. Защита систем с помощью данных и алгоритмов
Способна ли технология машинного обучения решить проблемы компьютерной безопасности? Или надежда на это является лишь следствием повышенного внимания к машинному обучению?

С помощью этой книги вы изучите способы применения машинного обучения в задачах обеспечения безопасности, таких как выявление вторжения извне, классификация вредоносных программ и анализ сетевой среды. Особое внимание уделено задачам по созданию работоспособных, надежных масштабируемых систем извлечения и анализа данных в сфере обеспечения безопасности.

Издание предназначено инженерам по обеспечению безопасности, а также специалистам по обработке данных научными методами.
Год: 2020
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 712299
ISBN: 978-5-97060-713-8
Автор: Чио Кларенс, Фримэн Дэвид

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 с использованием библиотеки Н2О
Н20 - простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н20, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей.

В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н20 - Deep Water и Stacked Ensemble.

Издание предназначено для специалистов по анализу данных, желающих изучить и применять на практике относительно новый, но многообещающий инструмент - библиотеку Н20.
Год: 2018
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 609943
ISBN: 978-5-97060-508-0
Автор: Кук Даррен

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

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

Машинное обучение с участием человека
Приложения машинного обучения демонстрируют лучшую эффективность при наличии обратной связи с человеком. Привлечение к работе подходящих сотрудников повышает точность моделей, уменьшает количество ошибок в данных, сокращает расходы и помогает ускорить выпуск моделей.

В книге изложены методики эффективной совместной работы людей и машин. Здесь вы найдете лучшие практики по выбору образцов данных для обратной связи с человеком, контролю качества аннотаций человека и разработке интерфейсов аннотаций.

Вы научитесь создавать обучающие данные для маркировки, распознавания объектов, семантической сегментации, маркировки последовательностей и многого другого. Книга начинается с основ и переходит к продвинутым методам, таким как обучение переноса и самоконтроль в рабочих процессах аннотирования.

Книга предназначена для специалистов по работе с данными, разработчиков программного обеспечения и тех, кто делает первые шаги в работе с машинным обучением.
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 854261
ISBN: 978-5-97060-934-7
Автор: Монарх (Манро) Роберт

Машинное обучение. Карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного
Машинное обучение. Карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python.

В книгу Машинное обучение: карманный справочник, включены подробные примеры и комментарии, которые помогут вам оперативно ориентироваться в основах структурированного машинного обучения (МО). Автор, Мэтт Харрисон, предлагает ценный справочник, который вы можете использовать как дополнительное пособие при обучении МО и в качестве удобного ресурса, когда погружаетесь в ваш следующий проект машинного обучения. Приведенные фрагменты кода имеют такой размер, чтобы их можно было использовать и адаптировать в ваших собственных проектах МО.

Книга, идеально подходящая для программистов, аналитиков данных и инженеров искусственного интеллекта, содержит обзор процесса машинного обучения и знакомит вас с классификацией структурированных данных. В книге рассматриваются различные библиотеки и модели, их компромиссы, настройка и интерпретация. Кроме всего прочего вы изучите методы кластеризации, регрессии и уменьшения размерности.

Основные темы книги

Классификация с использованием набора данных Titanic

Как очистить данные и справиться с их недостатком

Разведочный анализ данных

Общие этапы предварительной обработки с использованием выборки данных

Выбор признаков, полезных для модели

Выбор модели

Оценка метрики и классификации

Примеры регрессии с использованием нескольких методов машинного обучения

Метрики для оценки регрессии

Кластеризация

Уменьшение размерности

Конвейеры Scikit-learn

При использовании этой книги предполагается знание языка программирования Python.

В книге демонстрируется, как использовать различные вспомогательные библиотеки Python для решения реальных задач МО.

Эта книга не заменит учебный курс по МО, но должна служить ориентиром того, что может охватывать прикладной курс машинного обучения. Автор использует ее в качестве справочного материала для курсов по анализу данных и машинному обучению, который он преподает.

Автор книги Мэтт Харрисон считает, что его книга - лучший сборник ресурсов и примеров для решения задач прогнозного моделирования, если у вас есть структурированные данные.
Год: 2020
Производитель: Диалектика
Артикул: 749460
ISBN: 978-5-907203-17-4
Автор: Харрисон Мэтт

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта
В книге дается обзор современного состояния и перспектив развития исследований по машинному интеллекту. Предложен подход к созданию "сильного" искусственного интеллекта с использованием принципов работы человеческого мозга.

Каждая глава представляет собой самостоятельный очерк, ставящий и разрешающий актуальные вопросы современности: Какие задачи предстоит решить на пути совершенствования машинного обучения? Как машинный интеллект может способствовать технологическому развитию общества в целом и частного предпринимательства в частности? Чего можно ожидать от машинного интеллекта в ближайшие 10-15 лет?

Адресована студентам, исследователям и разработчикам приложений в области искусственного интеллекта, а также всем, кого интересуют принципы работы мозга с позиций теории машинного обучения.

Серия: Наука и практика
Год: 2022
Производитель: РИОР
Артикул: 717403
ISBN: 978-5-369-01832-3
Автор: Шумский Сергей Александрович

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

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

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

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

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

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

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

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

Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.

Для студентов экономических специальностей, специалистов, аспирантов.

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

Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных
Создание, накопление, обработка и использование информации в мире составляют мощную информационную среду. Она занимает ведущее значение в различных областях человеческой деятельности. Монография представляет начальный шаг выделения частных свойств указанного сложного процесса, их численного изучения с помощью предложенных методов и моделей инженерного характера. На наш взгляд, именно такие методы и модели составляют основу обработки больших данных в сфере решения научно-исследовательских задач. Рассматриваются и усовершенствуются классические методы и модели исследования сложных систем, основные законы (Меткалфа, Амдала, Густавсона Барсиса, Гроша) взаимодействия сетевых структур, модели и методы оценивания их эффективности и качества, а также модели и методы исследования сложных систем с нечеткими параметрами. Рассматриваются современные инструментальные средства и технологии интеллектуальной обработки больших данных. Представлены оригинальные результаты, касающиеся решения задач: информационного взаимодействия, контроля состояния, оценивания надежности и предсказания событий для сложных систем; оценивания эффективности, качества и производительности сетевых структур, а также оценивания и обеспечения их надежности; расчета функций принадлежности с нечётким аргументом и коэффициентом, решения нечётких нелинейных уравнений, поиска условного экстремума при нечётком ограни-чении, решения дифференциальных уравнений с нечёткими коэффициентами. Дан вариант обработки больших данных на основе совместного использования инструментальной системы Hadoop под управлением Windows и сверточной нейронной сети при решении задачи распознавания рукописных цифр. Обучение нейронной сети проводится на основе набора данных MNIST образцов написания рукописных цифр. Построение сверточной нейронной сети производится с помощью системы Neural Network Toolboox. Рекомендуется преподавателям и научным сотрудникам, а также магистрантам и аспирантам и при исследовании сложных систем и технологий обработки больших данных.

Серия: Учебники для вузов. Специальная литература
Год: 2020
Производитель: Лань
Артикул: 730287
ISBN: 978-5-8114-4006-1
Автор: Хомоненко Анатолий Дмитриевич, Смагин Владимир Александрович, Косых Никита Евгеньевич

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

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

Методы и средства научного исследования при освоении дисциплины Анализ данных. Учебное пособие
Современное высшее образование базируется на активной, творческой работе студентов, усиливая их познавательную активность и интерес к учебе. В условиях растущего информационного потока, когда требуется от специалиста умение находить правильное решение, проявив высокий уровень компетентности и инициативности, вопросы научных исследований приобретают актуальность в учебном процессе.

Участие студентов первых-вторых курсов в научно-исследовательской работе помогает им формировать не только умения сбора и обработки информации, но и учит правильно воспринимать научный подход при изучении дисциплин математического цикла.

При изучении дисциплины Анализ данных сформированные практико-ориентированные задания направлены на развитие у студентов творческого мышления, умения самостоятельно мыслить и способствуют формированию у них желания в дальнейшем проводить научные исследования.

Учебное пособие предназначено не только для научной работы студентов бакалавриата и магистратуры, но и для использования примеров математических знаний и методов получения, хранения, анализа данных в повседневной деятельности. Рекомендуется для обучающихся на втором высшем образовании, а также и самим преподавателям для представления своих научных изысканий.
Год: 2023
Производитель: Прометей
Артикул: 903922
ISBN: 978-5-00172-413-1
Автор: Мелехина Татьяна Леонидовна, Поздеева Светлана Николаевна

Методы прогнозирования временных рядов. Учебное пособие для вузов
В книге рассмотрены наиболее популярные методы и модели предсказательной аналитики данных, представленных временными рядами. Дана их характеристика, выполнен сравнительный анализ. Приведены примеры решения задач прогнозирования для классических и синтезированных наборов данных. В качестве инструмента решения задач прогнозирования был выбран язык R и интегрированная среда разработки RStudio. Их выбор обусловлен ориентацией языка и интегрированной среды на решение задач аналитики, появлением философии аккуратного (опрятного) программирования, которая существенно изменяет традиционные подходы к их использованию при прогнозировании временных рядов.
Книга может быть полезна как студентам, магистрантам и аспирантам, изучающим методы прогнозирования, анализа данных, машинного обучения, предсказательной аналитики, искусственного интеллекта, теорию data science, так и аналитикам, начинающим осваивать данные методы для применения в своей практической деятельности. Содержание книги предполагает, что ее читатели имеют базовые знания о языке R, начальный опыт использования языка R и интегрированной среды разработки RStudio. Поэтому в ней не рассмотрены основы языка и организации применения данной среды.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2024
Производитель: Лань
Артикул: 1009587
ISBN: 978-5-507-48837-7
Автор: Наумов Владимир Николаевич

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