Машинное обучение. Анализ данных (страница 3)

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

Модели машинного обучения в менеджменте. Учебное пособие
Приведены сведения об основных парадигмах машинного обучения, состоящих из контролируемого, неконтролируемого и ансамблевого видов обучения. Предложена классификационная схема методов и алгоритмов, включающая все типы обучения. Выделены отдельные направления машинного обучения, в частности, классификация и регрессия, вместе с входящими в них методами. Каждый метод снабжен конкретной задачей из области менеджмента, решение которой доводится до количественного результата. В практической части пособия использован программный пакет MatLab версии R2018b, возможности которого позволяют получить решение всех рассмотренных задач.

Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.

Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям Бизнес-информатика и Менеджмент .

Серия: Бакалавриат
Год: 2022
Производитель: Кнорус
Артикул: 873866
ISBN: 978-5-406-10023-3
Автор: Кричевский Михаил Лейзерович

Модели оптимизации управленческих решений. Учебно-методическое пособие
В учебно-методическом пособии изложены принципы оптимизации управленческих решений на основе применения математических моделей. На примерах реальных бизнес-ситуаций показано нахождение оптимальных управленческих решений на основе математического инструментария эконометрики моделей парной и множественной регрессии, временных рядов. Приведены сведения об основах теории оптимизации моделях, используемых при принятии решений в условиях риска и неопределенности, линейного программирования и транспортных задач.
Год: 2022
Производитель: Директмедиа Паблишинг
Артикул: 946964
ISBN: 978-5-4499-2819-1
Автор: Шендерей Павел Эдуардович, Зелепухин Юрий Валентинович

Моделирование и анализ в среде R с использованием пакета Shiny. Учебно-методическое пособие
Учебно-методическое пособие предназначено для освоения компьютерных технологий в части разработки программ по анализу и моделированию прикладных экономических задач на языке R (базовый функционал языка R) с использованием интерактивных визуальных инструментов управления параметрами задачи (функционал пакета Shiny). Последовательно рассматриваются этапы создания программ для анализа данных и их моделирования в формате клиент-серверных приложений. Предоставление Пользователю развитого web-интерфейса для управления сложными приложениями является одним из актуальных направлений в развитии современных программных технологий анализа и моделирования данных.
Год: 2023
Производитель: Прометей
Артикул: 941786
ISBN: 978-5-00172-465-0
Автор: Лукьянов Павел Борисович

Моделирование и управление процессами цифровизации в условиях неопределенности. Учебное пособие
Учебное пособие посвящено новому направлению в теории измерений и интеллектуальной обработке данных для моделирования и цифровизации деятельности.

Основой методологии является регуляризирующий байесовский подход (РБП) и реализованные на его основе байесовские интеллектуальные технологии.

В учебном пособии представлены теоретические основы моделирования и цифровизации в условиях неопределенности, методология РБП. ряд новых технологий измерений и интеллектуальной обработки информации.

Предложен программный комплекс "Инфоаналитик", представляющий собой технологическую платформу для быстрой разработки прикладных информационных систем, ориентированных на функционирование в условиях неопределенности.

В учебном пособии приводятся примеры решения ряда типовых практических задач на основе БИТ для различных направлений деятельности.

Учебное пособие предназначено для магистров, аспирантов, профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, а также широкого круга специалистов в сфере интеллектуальной обработки данных Big Data, Data Science, моделирования и цифровизации.

Серия: Искусственный интеллект, теория изменений
Год: 2021
Производитель: ИД Научная библиотека
Артикул: 932626
ISBN: 978-5-907497-06-1
Автор: Прокопчина Светлана Васильевна

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



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

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

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

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

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

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

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

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



Об авторе

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Нечеткое моделирование и управление
Дается развернутое введение в проблемы нечеткого и нейронечеткого моделирования применительно к задаче управления системами. Материал основан на новейших результатах в данной области и иллюстрируется многочисленными примерами.

Для специалистов в области нечеткого и нейронечеткого моделирования и управления, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей.

2-е издание.

Серия: Адаптивные и интеллектуальные системы
Год: 2018
Производитель: Лаборатория знаний
Артикул: 585601
ISBN: 978-5-9963-1495-9
Автор: Пегат Анджей

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

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



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

формулировать гипотезы и проверять их на основании данных;

интерпретировать и формулировать результаты анализа;

эффективно взаимодействовать с аналитиками в вашей компании;

развить количественное мышление.

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



Для кого эта книга

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



Почему мы решили издать эту книгу

Потому что грамотное использование аналитики дает реальное конкурентное преимущество.



Фишки книги

Три этапа количественного анализа, разбитые на шесть шагов.

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



Об авторах

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



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

Обработка данных алгоритмами искусственного интеллекта в системе интернета вещей. Учебное пособие
В последнее время взрывной рост числа датчиков, интернета и генерации огромных объемов данных предоставил новые возможности хранения, выполнения и реализации приложений на основе IoT и алгоритмов искусственного интеллекта. В учебном пособии рассмотрены такие основные темы по искусственному интеллекту, как краткая история развития искусственного интеллекта, понятия машинного обучения, классы решаемых задач, ансамблевые методы, глубокое обучение, метрики качества и другие базовые направления. Во второй части учебного пособия представлены примеры программы в интерактивной оболочке Jupyter Notebook на языке Python, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта. В учебном пособии представлен программный код базовых задач искусственного интеллекта, таких как классификация, регрессия, нормализация и масштабирование данных, распознавание, прогнозирование и другие.

Пособие также может быть полезно аспирантам, преподавателям вуза и специалистам, применяющим методы искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2023
Производитель: Лань
Артикул: 961866
ISBN: 978-5-507-46186-8
Автор: Колмогорова Светлана Сергеевна

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

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

4-е издание, стереотипное.

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

Обучение с подкреплением
Идея обучения с подкреплением возникла десятки лет назад, но этой дисциплине предстояло пройти долгий путь, прежде чем она стала одним из самых активных направлений исследований в области машинного обучения и нейронных сетей. Сегодня это предмет интереса ученых, занимающихся психологией, теорией управления, искусственным интеллектом и многими другими отраслями знаний.

Подход, принятый авторами книги, ставит акцент на практическое использования обучения с подкреплением. В первой части читатель знакомится с базовыми его аспектами. Во второй части представлены приближенные методы решения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. В третьей части книги обсуждается важность обучения с подкреплением для психологии и нейронаук.

Издание предназначено для студентов технических вузов, разработчиков, специализирующихся на машинном обучении и искусственном интеллекте, а также представителей нетехнических профессий, которые могут использовать описанные методики в своей работе.

2-е издание.
Год: 2020
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 738077
ISBN: 978-5-97060-097-9
Автор: Саттон Ричард С., Барто Эндрю Г

Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением является одной из активно развиваемых областей искусственного интеллекта. Оно основано на том, что агент пытается максимизировать получаемый выигрыш, действуя в сложной среде с высоким уровнем неопределенности. Дается исчерпывающее и ясное изложение идей, методов и алгоритмов обучения с подкреплением, при этом диапазон излагаемого материала - от истоков возникновения рассматриваемых концепций до современных результатов в данной области.

Для специалистов в области мягких вычислений и нейросетевого моделирования, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей.

Серия: Адаптивные и интеллектуальные системы
Год: 2017
Производитель: Лаборатория знаний
Артикул: 585604
ISBN: 978-5-94774-351-7
Автор: Саттон Ричард С., Барто Эндрю Г

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

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

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

Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python. Модель искусственного интеллекта
В этой книге рассматриваются так называемые модели черного ящика для повышения адаптивности, интерпретируемости и объяснимости решений, принимаемых алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ), с использованием таких фреймворков, как библиотеки Python XAI, TensorFlow 2.0+, Keras, а также пользовательских фреймворков, использующих оболочки Python. Излагаются основы объяснимости и интерпретируемости моделей, обсуждаются методы и системы для интерпретации линейных, нелинейных моделей и моделей временных рядов, используемых в ИИ. Вы узнаете, как алгоритм ИИ принимает решение и как сделать модель ИИ интерпретируемой и объяснимой, ознакомитесь с моделями глубокого обучения.
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 874740
ISBN: 978-5-93700-124-5
Автор: Мишра Прадипта

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

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

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

Организация статистической деятельности в России. Учебник
В учебнике рассмотрены теория и практика статистической деятельности в России в условиях новых вызовов со стороны быстроменяющихся социально-экономических явлений в период становления цифровой экономики.

Учебник предназначен для бакалавров, магистров экономических и информационных направлений и программ подготовки, аспирантов и преподавателей вузов.

Серия: Учебники для вузов. Специальная литература
Год: 2020
Производитель: Лань
Артикул: 755510
ISBN: 978-5-8114-4924-8
Автор: Романцева Юлия Николаевна

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

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

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

Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных
Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных.

Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python.

Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.

Серия: Библиотека программиста
Год: 2018
Производитель: Питер
Артикул: 568285
ISBN: 978-5-4461-0944-9, 978-5-496-02517-1
Автор: Силен Дэви, Мейсман Арно, Мохамед Али

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



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

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

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

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



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



Для кого эта книга

Для всех, кто интересуется или занимается глубоким обучением.



Об авторе

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

Основы интеллектуального анализа данных. Лабораторный практикум. Учебное пособие
В пособии рассматривается использование пакета программ WEKA для решения задач классификации и кластеризации.

Учебное пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки бакалавров "Системный анализ и управление" и "Информационные системы и технологии". Оно может быть также использовано при обучении студентов других направлений подготовки и в учреждениях дополнительного профессионального образования.

Серия: Учебники для вузов. Специальная литература
Год: 2020
Производитель: Лань
Артикул: 733003
ISBN: 978-5-8114-4509-7
Автор: Нестеров Сергей Александрович

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

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

Для программистов.

Необходимые основы языка Python

Элементы искусственного интеллекта

Разработка приложений искусственного интеллекта

Инструментальные средства и полезные библиотеки

Программная реализация нейронных сетей

Построение многослойных нейронных сетей

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

Наглядные примеры нейронных сетей, их обучения и использования

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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



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



Прочитав книгу, вы:

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

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

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

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

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

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



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



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



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

Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры
Книга представляет собой учебник по машинному обучению с акцентом на коммерческие приложения. Она предлагает подробное описание наиболее важных подходов к машинному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса.

В книге рассмотрены информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок. Описанию каждого из этих подходов предшествует объяснение основополагающей концепции, за которой следуют математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными рабочими примерами. В книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения.

Книга может использоваться как учебник для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения, информатики, инженерии, математики и статистики, а также как справочник для профессионалов.

Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных.

Эти модели используются в приложениях для прогнозирования данных, включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов. Этот вводный учебник предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к компьютерному обучению, используемых в интеллектуальном анализе данных, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения. Формальный математический материал дополняется пояснительными примерами, а примеры исследований иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса.

После обсуждения перехода от подготовки данных до понимания решения, в книге описываются четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок. Описанию каждого из этих подходов предшествует объяснение основополагающей концепции, за которой следуют математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными рабочими примерами. Наконец, в книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения.

Книга является результатом многолетней работы авторов в области машинного обучения и интеллектуального анализа данных и подходит для использования студентами в области информатики, инженерии, математики или статистики, аспирантами, специализирующимися в областях, связанных с интеллектуальным анализом данных, а также профессионалами в качестве справочника.

"Книга написана учеными, но тесно связана с практикой. Действительно, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение идут рука об руку: грубо говоря, прогнозирование зависит от обучения на прошлых примерах. И хотя Основы - это всеобъемлющий университетский учебник, авторы также признают, что интеллектуальный анализ данных является самым быстро развивающимся коммерческим применением машинного обучения. Благодаря этому данный чрезвычайно познавательный опус позволяет осветить концепции в тесной связи с отраслевыми тематическими исследованиями и передовыми методами, гарантируя, что вы ознакомитесь с лучшими практиками и сценариями использования и не заблудитесь в абстракциях".

- Эрик Сигель (Eric Siegel), доктор философии, основатель компании Predictive Analytics World; автор книги Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die.

"В этой книге представлены превосходные описания ключевых методов, используемых в аналитическом прогнозировании. Однако уникальная ценность книги - понимание, которое она дает для практического применения этих методов. Тематические исследования и разделы по подготовке данных и качеству данных отражают реальные проблемы в эффективном использовании интеллектуальных аналитических средств".

- Падрейг Каннингем (Padreig Cunningham), профессор информатики и информатики, Школа компьютерных наук, Университетский колледж Дублина; один из редакторов книги Machine Learning Techniques for Multimedia.

"Это замечательная самодостаточная книга, затрагивающая основные аспекты машинного обучения и представляющая их в ясном и интуитивно понятном свете. Авторы начинают с изложения основных идей и заканчивают более сложными информационными, вероятностными, статистическими и оптимизационными концепциями, делая акцент на том, как превратить бизнес-проблему в аналитическое решение, а также описывают соответствующие тематические исследования и приводят иллюстрации. Эта книга представляет собой легкое и увлекательное чтение, которое я рекомендую всем, кто заинтересован в том, чтобы узнать больше о механизмах машинного обучения и его приложениях для аналитического прогнозирования".

-Натали Япковиц (Nathalie Japkowicz), профессор компьютерных наук, Университет Оттавы; соавтор книги Evaluating Learning Algorithms: A Classification Perspective.

Об авторах

Джон Келлехер лектор в Дублинском технологическом институте и член-учредитель Исследовательского центра прикладного анализа DIT.

Брайан Мак-Нейми является преподавателем Университетского колледжа в Дублине.

Аоифе д'Арси генеральный директор The Analytics Store, консалтинговой компании по анализу данных и анализу данных.
Год: 2019
Производитель: Диалектика
Артикул: 681063
ISBN: 978-5-6040044-9-4
Автор: Келлехер Джон Д., Мак-Нейми Брайан, д`Арси Аоифе

Основы машинного обучения. Учебное пособие
В пособии изложены основы машинного обучения, а также история его появления, даны определения основным понятиям: выборка, объекты выборки, параметры; функционал ошибки и прочее; описаны основы градиентного спуска и его модификаций, основные алгоритмы обучения с учителем и обучения без учителя.

Для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 09.03.04 - Программная инженерия; 09.03.03 - Прикладная информатика; 02.04.02 - Фундаментальная информатика и информационные технологии; 09.04.02 - Информационные системы и технологии.

3-е издание, стереотипное.
Год: 2024
Производитель: Флинта
Артикул: 998808
ISBN: 978-5-9765-5006-3
Автор: Лимановская Оксана Викторовна, Алферьева Татьяна Игоревна

Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения. Учебное пособие
Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс по теоретической составляющей курса, для каждой рассмотренной модели машинного/глубокого обучения поставлена в соответствие её прикладная реализация.

Для студентов, обучающихся по направлению подготовки "Искусственный интеллект". Может быть полезно специалистам в области искусственного интеллекта.
Год: 2023
Производитель: Инфра-Инженерия
Артикул: 951470
ISBN: 978-5-9729-1547-7
Автор: Пылов Петр Андреевич, Дягилева Анна Владимировна, Майтак Роман Вячеславович

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



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



Книга представляет огромный интерес для специалистов.



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



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



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



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



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



Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.



Об авторах

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

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

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

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

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

Для кого эта книга

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

Для тех, кто стремится повысить свою профессиональную эффективность.

Для всех, кто интересуется будущим человечества.

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

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

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

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

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

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



Фишки книги

Множество примеров и практических советов

Оригинал вышел в авторитетном издательстве Harvard Business School Press

Книга удостоилась положительных оценок Нобелевских лауреатов

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



Для кого книга

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Повышение производительности гетерогенных компьютерных систем обработки данных. Монография
Монография посвящена методам, алгоритмам и программным структурам повышения производительности вычислений гетерогенных компьютерных систем обработки данных. Исследуются вопросы оценки времени выполнения алгоритмов, вопросы разработки алгоритмов декомпозиции задач на этапы, исследуются вопросы кэширования данных и принятия решений о переносе вычислений на графический процессор. Рассматривается метод проектирования программного обеспечения гетерогенных компьютерных систем. Приводятся результаты экспериментальных исследований и методы тестирования разработанного программного обеспечения.

Монография предназначена для инженеров и аспирантов, специализирующихся в области проектирования вычислительных систем и разработки программных структур параллельных и распределенных вычислений, а также для студентов соответствующих специальностей.

Текст печатается в авторской редакции.
Год: 2019
Производитель: Директмедиа Паблишинг
Артикул: 949311
ISBN: 978-5-4475-8156-5
Автор: Колпаков Александр Антольевич, Кропотов Юрий Анатольевич

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

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

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

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



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



Из этой книги вы узнаете:



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



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



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



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



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



Для кого эта книга

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



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



От авторов

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



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



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



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

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

Построение систем машинного обучения на языке Python
Книга рассчитана на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения с помощью библиотек с открытым исходным кодом. Мы рассматриваем основные модели машинного обучения на примерах, взятых из реальной жизни. Эта книга будет полезна также специалистам по машинному обучению, желающим использовать Python для создания своих систем.

В главе 1 "Введение в машинное обучение на языке Python" читатель знакомится с основной идеей машинного обучения на очень простом примере. Но, несмотря на простоту, в этом примере имеет место опасность переобучения.

В главе 2 "Классификация в реальной жизни" мы используем реальные данные, чтобы продемонстрировать классификацию и научить компьютер различать различные классы цветов.

В главе 3 "Кластеризация - поиск взаимосвязанных сообщений" мы узнаем об эффективности модели набора слов, с помощью которой сумеем найти похожие сообщения, не "понимая" их смысла.

В главе 4 "Тематическое моделирование" мы не станем ограничиваться отнесением сообщения только к одному кластеру, а свяжем с ним несколько тем, поскольку политематичность характерна для реальных текстов.

В главе 5 "Классификация - выявление плохих ответов" мы узнаем, как применить дилемму смещения-дисперсии к отладке моделей машинного обучения, хотя эта глава посвящена в основном использованию логистической регрессии для оценки того, хорош или плох ответ пользователя на заданный вопрос.

В главе 6 "Классификация II - анализ эмоциональной окраски" объясняется принцип работы наивного байесовского классификатора и описывается, как с его помощью узнать, несет ли твит положительный или отрицательный эмоциональный заряд.

В главе 7 "Регрессия" объясняется, как использовать классический, но не утративший актуальности метод - регрессию - при обработке данных. Вы узнаете и о более сложных методах регрессии, в частности Lasso и эластичных сетях.

В главе 8 "Рекомендование" мы построим систему рекомендования на основе выставленных потребителями оценок. Мы также узнаем, как формировать рекомендации, имея только данные о покупках, безо всяких оценок (которые пользователи выставляют далеко не всегда). В главе 9 "Классификация по музыкальным жанрам" мы предположим, что кто-то сознательно внес хаос в нашу огромную коллекцию музыкальных произведений, и единственная надежда навести порядок - поручить машине их классификацию. Как выяснится, иногда лучше довериться чужому опыту, чем создавать признаки самостоятельно.

В главе 10 " Машинное зрение" мы применим методы классификации к обработке изображений, выделяя признаки из данных. Мы также увидим, как с помощью этих методов можно находить похожие изображения в наборе.

Из главы 11 "Понижение размерности" мы узнаем о методах, позволяющих уменьшить объем данных, чтобы алгоритмы машинного обучения могли с ними справиться.

В главе 12 "Когда данных больше" мы рассмотрим некоторые подходы, позволяющие успешно обрабатывать большие наборы данных, задействуя несколько ядер или вычислительные кластеры. Мы также познакомимся с основами облачных вычислений (на примере служб Amazon Web Services).

В приложении "Где получить дополнительные сведения о машинном обучении" перечислены многочисленные полезные ресурсы, посвященные этой теме.

2-е издание.
Год: 2019
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 498681
ISBN: 978-5-97060-330-7, 9785970607145
Автор: Коэльо Луис Педро, Ричарт Вилли

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

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

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

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

Облачные технологии - ваш путь к укрощению искусственного интеллекта.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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



Прочитав эту книгу, вы узнаете:

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

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

Как принципы планирования эксперимента помогают получить наиболее полные ответы на вопросы

Как использовать регрессию для оценки результатов и выявления аномалий



Вы освоите:

Ключевые методы классификации для предсказания, к какой категории относится запись

Статистические методы машинного обучения, которые "обучаются" на данных

Методы обучения без учителя для извлечения информации из немаркированных данных

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Основные темы книги:

Поиск и извлечение временных рядов

Глубокое исследование временных рядов

Хранение временных данных

Моделирование данных временных рядов

Генерирование и отбор признаков для временных рядов

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

Оценка ошибок прогнозирования

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

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

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

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

Представление и визуализация результатов научных исследований. Учебник
В учебнике рассмотрены основные технологии и средства представления и визуализации результатов научных исследований. Приведены результаты научных исследований, определены основные тенденции в представлении научного материала для современных журналов. Основное внимание уделено визуализации результатов с использованием методов обобщения и ее реализации средствами компьютерной техники. Для овладения практическими навыками предлагаются упражнения, задания для которых основаны на результатах научных исследований, выполненных и защищенных в рамках научных диссертаций под руководством авторов в 2013-2017 гг.

Соответствует требованиям Федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.

Предназначен аспирантам всех направлений при изучении дисциплин "Методология и информационные технологии в научных исследованиях", "Представление результатов научных исследований" и др.

Серия: Высшее образование: Аспирантура
Год: 2023
Производитель: ИНФРА-М
Артикул: 679999
ISBN: 978-5-16-014111-4
Автор: Логунова Оксана Сергеевна, Романов Петр Юрьевич, Егорова Людмила Геннадьевна

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python
По мнению многих отраслевых экспертов, обучение без учителя передовой рубеж технологий искусственного интеллекта (ИИ) и, возможно, ключ к созданию сильного ИИ. Поскольку подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена, к ним нельзя применять традиционное обучение с учителем. В то же время обучение без учителя позволяет успешно работать с неразмеченными наборами данных и выявлять заложенные в них закономерности, обнаружить которые человеку не под силу.



Автор книги показывает, как реализовать обучение без учителя на основе двух платформ Python: Scikit-learn и TensorFlow/Keras. Используя готовый код и практические примеры, специалисты по работе с данными смогут выявлять скрытые закономерности в информационных массивах, более глубоко анализировать деловые данные, обнаруживать аномалии, выполнять автоматическое конструирование признаков и генерировать синтетические наборы данных. Все, что потребуется от читателя, знание программирования и предварительный опыт работы в области машинного обучения.



Основные темы книги:

Сравнение сильных и слабых сторон различных подходов к машинному обучению: с учителем, без учителя и с подкреплением

Запуск готового проекта машинного обучения

Создание системы обнаружения аномалий для выявления попыток мошенничества с банковскими картами

Кластеризация пользователей путем разбиения их на отчетливо различимые однородные группы

Обучение с частичным привлечением учителя

Построение рекомендательной системы фильмов с использованием ограниченных машин Больцмана

Генерирование синтетических изображений с помощью генеративно-состязательных сетей

Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.



Об авторе

Анкур Пател вице-президент компании 7Park Data, входящей в портфель активов инвестиционной компании Vista Equity Partners.



Вместе со своей командой разрабатывает программные продукты по обработке данных для хедж-фондов, а также систему MLaaS (машинное обучение как услуга), предназначенную для корпоративных клиентов.
Год: 2020
Производитель: Диалектика
Артикул: 762771
ISBN: 978-5-907144-99-6
Автор: Пател Анкур

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

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

- Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow

Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве показано, что и как следует делать.

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

Исследуйте область машинного обучения, особенно нейронные сети

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

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

Применяйте библиотеку TensorFlow для построения и обучения нейронных сетей

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

Освойте приемы для обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей

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

Об авторе

Орельен Жерон - консультант по машинному обучению.

Бывший работник компании Google, он руководил командой классификации видеороликов YouTube с 2013 по 2016 год. С 2002 по 2012 год он также был основателем и руководителем технического отдела в компании Wifirst, ведущего поставщика услуг беспроводного доступа к Интернету во Франции, а в 2001 году - основателем и руководителем технического отдела в фирме Polyconseil, которая сейчас управляет сервисом совместного пользования электромобилями Autolib'.
Год: 2018
Производитель: Вильямс
Артикул: 634883
ISBN: 978-5-9500296-2-2
Автор: Жерон Орельен

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

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



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

Пит Уорден, руководитель команды мобильной разработки TensorFlow



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



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



Особенности книги

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

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

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

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

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

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

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

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

Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.



Об авторе

Орельен Жерон - консультант и инструктор по машинному обучению.



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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Приручи данные с помощью Power Query в Excel и Power BI
Уму непостижимо, как легко и просто можно очистить данные с помощью Power Query в Excel или Power BI!

Наши данные редко появляются на свет в готовом к работе виде, и у нас могут уходить долгие часы на их очистку, фильтрацию и преобразование. Power Query помогает сократить этот процесс при первичной обработке данных, а все последующие обновления позволяет свести к простому нажатию на кнопку. Когда дело касается импорта, очистки и преобразования исходных данных для дальнейшего анализа, освоить Power Query бывает гораздо легче, чем выучить формулы Excel или язык программирования VBA. Нет сомнений, что Power Query навсегда изменит подход специалистов Excel к работе с данными. Если у вас есть Excel, значит, у вас уже есть Power Query - этот инструмент встроен в Excel 2016 и выше.
Год: 2022
Производитель: ДМК-Пресс
Артикул: 850591
ISBN: 978-5-93700-105-4
Автор: Пульс Кен, Эскобар Мигель

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

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

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

Проектирование интеллектуальных информационных систем. Учебное пособие
Книга посвящена вопросам моделирования информационной деятельности мозга человека. Краткий экскурс в биологию мозга позволяет понять основные направления последующего моделирования. Представлены математические и информационные модели обработки специфической информации в мозге как параллельной машине: модели обработки информации в колонках коры и ламелях гиппокампа. Описан способ и процесс формирования модели мира человека, включающей в свой состав лингвистический и два многомодальных компонента - схематический и образный. На примере реализации программной системы для автоматического смыслового анализа текстов TextAnalyst, разработанной под руководством автора, показаны основные этапы обработки информации как квазитекстов в мозге. Предпринята попытка реализовать кортикоморфную ассоциативную память колонок коры в микроинтегральном исполнении в виде сверхбольшой интегральной схемы.
Год: 2021
Производитель: Проспект
Артикул: 786689
ISBN: 978-5-392-33746-0
Автор: Харламов Александр Александрович

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

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

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

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

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

Профессия бизнес-аналитик . Краткое пособие для начинающих
Бизнес-анализ - востребованная и увлекательная дисциплина, без которой невозможно представить современный ИТ-проект. Но каждого, кто решит начать работу в этой сфере, ждет множество вопросов. Где учиться на бизнес-аналитика? Что нужно знать и уметь? Каковы ключевые задачи аналитика и инструменты для их решения?

На эти и многие другие вопросы в своей книге отвечает Вадим Миронов, бизнес-аналитик с опытом работы в банковском и ИТ-секторе.

В новом издании автор затрагивает темы коммуникаций в бизнес-анализе, тестирования ПО и управления разноплановыми задачами.

Так, из нового издания вы узнаете:

какие сложности возникают во время коммуникации в бизнес-анализе;

какую часть тестирования ПО бизнес-аналитик может взять на себя;

как организовать свою работу так, чтобы контролировать сроки и потоки информации по нескольким параллельным проектам.

Если вы задумались о карьере в бизнес-анализе или просто хотите лучше понимать его роль в современной организации - эта книга для вас.

Издание будет интересно широкому кругу специалистов из бизнеса и ИТ-сферы, а также студентам и преподавателям соответствующих специальностей.

2-е издание, исправленное и дополненное.
Год: 2022
Производитель: Олимп-Бизнес
Артикул: 837994
ISBN: 978-5-9693-0494-9
Автор: Миронов Вадим

Профессия "бизнес-аналитик". Краткое пособие для начинающих
Бизнес-анализ - востребованная и увлекательная дисциплина, без которой невозможно представить современный ИТ-проект. Но каждого, кто решит начать работу в этой сфере, ждет множество вопросов. Где учиться на бизнес-аналитика? Что нужно знать и уметь? Каковы ключевые задачи аналитика и инструменты для их решения?

На эти и многие другие вопросы в своей книге отвечает Вадим Миронов, бизнес-аналитик с опытом работы в банковском и ИТ-секторе.

Если вы задумались о карьере в бизнес-анализе или просто хотите лучше понимать его роль в современной организации - эта книга для вас.
Год: 2021
Производитель: Олимп-Бизнес
Артикул: 785360
ISBN: 978-5-9693-0466-6
Автор: Миронов Вадим

Путь аналитика. Практическое руководство IT-специалиста
Перед вами настольная книга для системных аналитиков, программистов, архитекторов программного обеспечения, менеджеров проектов и начальников отделов по разработке программ. Кроме того, книга будет полезным учебным пособием для преподавателей, студентов и аспирантов кафедр IТ в технических вузах. Как воплотить неясные ожидания заказчика в блестящий и прибыльный проект? Как избежать ошибок на начальном этапе? Как стать эффективным аналитиком? Авторы отвечают на эти вопросы и делятся своими ноу-хау, которые позволят вам стать гуру в разработке программного обеспечения. Главное достоинство книги - ее практическая направленность. В ней собрана полезная информация со ссылками на теоретические материалы из разных областей разработки программного обеспечения: анализа, архитектуры, управления проектами, лидерства и управления персоналом - все, что понадобится в реальных производственных проектах. Помимо этого, в книге содержится анализ разнообразных кейсов и ситуаций, а также примеры документов и шаблонов, необходимых для разработки ПО. Авторы структурируют огромный массив теоретической информации исходя из ее практической ценности на каждом этапе профессиональной карьеры. Книга написана простым и доступным языком. Авторы 15 лет шли к высшему уровню профессионализма, а вас отделяет от тех же знаний только прочтение этой книги.
Год: 2012
Производитель: Питер
Артикул: 298982
ISBN: 9785459010848
Автор: Перерва А. Д., Иванова В. А

Работа с BigData в облаках. Обработка и хранение данных с примерами из Microsoft Azure
Перед вами - первая исходно русскоязычная книга, в которой на реальных примерах рассматриваются секреты обработки больших данных (Big Data) в облаках.

Основное внимание уделено решениям Microsoft Azure и AWS. Рассматриваются все этапы работы - получение данных, подготовленных для обработки в облаке, использование облачных хранилищ, облачных инструментов анализа данных.

Особое внимание уделено службам SAAS, продемонстрированы преимущества облачных технологий по сравнению с решениями, развернутыми на выделенных серверах или в виртуальных машинах.

Книга рассчитана на широкую аудиторию и послужит превосходным ресурсом для освоения Azure, Docker и других незаменимых технологий, без которых немыслим современный энтерпрайз.
Год: 2019
Производитель: Питер
Артикул: 667925
ISBN: 978-5-4461-0578-6
Автор: Сенько Александр

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



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



Эта книга развеет все мифы и научит вас:

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

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

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

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



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

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

Разработка AI-системы для превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы
Монография посвящена разработке и аналитике прикладных моделей машинного обучения, которые могут быть использованы в качестве основы для прогнозирования и превентивного определения заболеваний сердечно-сосудистой системы человека.
Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Год: 2024
Производитель: Инфра-Инженерия
Артикул: 1009015
ISBN: 978-5-9729-1948-2
Автор: Пылов Петр Андреевич, Дягилева Анна Владимировна, Майтак Роман Вячеславович

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

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

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

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

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

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

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

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



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



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



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



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



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



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



Об авторе

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

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



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



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

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

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

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

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

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

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа - создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.

Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто "пилит" свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области.

Серия: IT для бизнеса
Год: 2021
Производитель: Питер
Артикул: 802155
ISBN: 978-5-4461-1879-3
Автор: Зыков Роман

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

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

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

Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок
О книге

Книга о перспективах искусственного интеллекта, написанная одним из главных экспертов по теме и одним из 100 самых влиятельных людей мира по версии The Times.

Кай-Фу Ли - один из самых авторитетных людей в области ИИ в мире. Ученый, венчурный инвестор и человек с головокружительной карьерой (Apple, Silicon Graphics, Microsoft, Google).

Он утверждает, что драматические изменения, которых все ждут от искусственного интеллекта, наступят скорее, чем предполагается. Но связаны они будут не с "думающими машинами, которые захватят мир", а с экономическими последствиями. Гонка между сверхдержавами, Китаем и США, может привести человечество к катастрофе: ИИ позволит богатым разбогатеть еще больше, а разрыв между ними и бедными станет огромным.

Эксперты предсказывают, что ИИ лишит рабочих мест "голубых воротничков", а Кай-Фу Ли говорит, что глубокое обучение лишит работы и "белых воротничков" тоже. Но автор предлагает и решения, потому что, как бы ни были впечатляющи успехи на поле ИИ, есть вещи, доступные только людям. Машины не смогут заменить воспитателей, сообщать диагнозы больным, заботиться о пожилых и, например, дрессировать собак.

Это книга о том, как сверхдержавы ИИ стали таковыми, о текущем положении и прогнозах. Они могут быть утешительными, но только если помнить об ответственности, которую налагают на нас технологии. А еще, в конечном счете, это книга о человечности и любви.



Для кого эта книга

Для новаторов, руководителей и предпринимателей, которые изучают тему искусственного интеллекта, чтобы быть первыми в своей сфере.

Книга для всех, кто интересуется темой будущего, развития искусственного интеллекта и противостоянием США и Китая.



Об авторе

Кай-Фу Ли - ученый, эксперт, венчурный инвестор, автор нескольких книг.

Учился в Колумбийском университете и получил докторскую степень в Университете Карнеги-Меллона. Работал в Apple, два года в Silicone Graphics. Затем перешел в Microsoft, где был одним из вице-президентов. В 2005 году Ли неожиданно решил уйти из Microsoft, чтобы возглавить Google China. Этот переход послужил причиной юридической битвы гигантов, но завершился благополучно для всех сторон.

В 2009 году Кай-Фу Ли основал в Китае венчурный фонд Sinovation Ventures. Журнал The Times включил его в список 100 самых влиятельных людей мира. У него более 50 миллионов фолловеров в социальных сетях.

Серия: МИФ. Научпоп
Год: 2019
Производитель: Манн, Иванов и Фербер
Артикул: 706209
ISBN: 978-5-00146-163-0
Автор: Ли Кай-Фу

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

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

Системный анализ. Краткий курс. Учебное пособие
В конспективном виде изложены методологические вопросы системного анализа. Отмечен философский смысл дисциплины - системность как всеобщее свойство материи и мышления. Описаны этапы и процедуры анализа и синтеза систем. Даны формулировки цели и задачи системного анализа. Большое место уделено вопросам построения моделей сложных систем. Рассмотрены математические методы и модели системного анализа, классические и новейшие постановки задач. В пособие включены также начала системной динамики. В отличие от подобных публикаций, в книге приведены многочисленные примеры решения типовых задач системного анализа, а также динамики систем. Важно, что источником решаемых задач послужили в большинстве случаев данные Росстата, МВД и Генпрокуратуры РФ, международных исследовательских центров. В примерах применяются как безмашинные решения, так и решения с привлечением пакетов MS Excel, Mathcad, MatLab, Gretl, AnyLogic и др. Во всех случаях ход решения подробно комментируется. В конце каждой главы даны контрольные вопросы и упражнения для самопроверки, которые могут быть использованы в рубежных или итоговых контролях. Краткость изложения делает пособие ценным подспорьем при ограниченных сроках на подготовку как в семестре, так и в период сессии.

Книга рассчитана на студентов и аспирантов, обучающихся по направлениям подготовки "Экономика", "Менеджмент", "Таможенное дело" и другим неинженерным направлениям. Она может быть полезной также специалистам, работающим в таможенных и правоохранительных органах, и лицам, задействованным во внешнеэкономической деятельности.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2021
Производитель: Лань
Артикул: 799011
ISBN: 978-5-8114-6410-4
Автор: Молотникова Антонина Александровна

Системы искусственного интеллекта. Моделирование нейронных сетей в системе MATLAB. Лабораторный пр
В учебном пособии даны основные теоретические положения искусственного интеллекта и теории нечетких множеств, необходимые для выполнения лабораторных работ по дисциплине "Системы искусственного интеллекта". Приведены примеры решения задач, контрольные задания, а также содержание, общие требования и рекомендации по выполнению лабораторных работ, справочные данные и литература для их выполнения. В учебное пособие включены материалы по лабораторным работам, посвященным моделированию нейронных и нейро-нечетких сетей в системе MATLAB.

Учебное пособие предназначено для студентов всех форм обучения высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки "Информатика и вычислительная техника", "Управление в технических системах".

3-е издание, стереотипное.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2023
Производитель: Лань
Артикул: 820751
ISBN: 978-5-507-46139-4, 978-5-507-47377-9, 978-5-8114-7747-0, 978-5-8114-9991-5
Автор: Романов Петр Сергеевич, Романова Ирина Петровна

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



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

Случайные данные. Структура и анализ
Книга посвящена одной из наиболее общих проблем физики и техники, биологии и естествознания - проблеме извлечения информации из случайных данных (наблюдений, измерений, экспериментальных исследований). Эта проблема включает в себя этапы сбора данных, построения моделей реальных процессов и систем, анализ и интерпретацию получающихся результатов.

В книге дается описание и детальный анализ структуры наиболее важных с точки зрения приложений моделей временных рядов, непрерывных случайных процессов, случайных потоков событий, случайных полей и изображений. Представлено большое количество новых результатов по вероятностному анализу неоднородных данных, отображениям случайных процессов на фазовой плоскости, характеристикам выбросов и характеристикам превышений заданных уровней. Показывается широкое разнообразие практических задач, которые решаются (или могут решаться) на основе рассмотренных моделей случайных функций.

Для широкого круга специалистов, аспирантов и студентов, для тех, кто изучает, исследует, и применяет на практике модели и методы анализа различных по своей физической природе случайных данных.

Серия: Мир фотоники
Год: 2019
Производитель: Техносфера
Артикул: 939853
ISBN: 978-5-94836-497-1
Автор: Хименко Виталий Иванович

Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
В учебном пособии излагаются материалы дисциплин, непосредственно связанных с технологиями анализа данных, например Компьютерный анализ , Большие данные , Слияние данных и т. п., профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования Прикладная математика и информатика , Информационные системы и Организация и технология защиты информации .

В представленном пособии рассмотрены основные приемы интеллектуального анализа данных, ориентированные на обретение профессиональных компетенций в виде лабораторного практикума. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше.

Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных.

Серия: Компьютеры и программное обеспечение
Год: 2020
Производитель: Лань
Артикул: 774238
ISBN: 978-5-8114-5451-8
Автор: Макшанов Андрей Владимирович, Журавлев Антон Евгеньевич, Тындыкарь Любовь Николаевна

Современный скрапинг веб-сайтов с помощью Python
Если программирование напоминает волшебство, то веб-скрапинг - это очень сильное колдунство. Написав простую автоматизированную программу, можно отправлять запросы на веб-серверы, запрашивать с них данные, а затем анализировать их и извлекать необходимую информацию. Новое расширенное издание книги знакомит не только с веб-скрапингом, но и поможет собрать любого вида данные в современном Интернете.

В части I основное внимание уделено механике веб-скрапинга: как с помощью Python запрашивать информацию с веб-сервера, производить базовую обработку серверного отклика и организовать автоматизированное взаимодействие с сайтами. В части II исследованы более специфичные инструменты и приложения, которые пригодятся при любом сценарии веб-скрапинга.

- Разбирайте сложные HTML-страницы.

- Разрабатывайте поисковые роботы с помощью фреймворка Scrapy.

- Изучайте методы хранения данных, полученных с помощью скрапинга.

- Считывайте и извлекайте данные из документов.

- Очищайте и нормализуйте плохо отформатированные данные.

- Читайте и пишите информацию на естественных языках.

- Освойте поиск по формам и логинам.

- Изучите скрапинг JavaScript и работу с API.

- Используйте и пишите программы для преобразования изображений в текст.

- Учитесь обходить скрапинговые ловушки и блокаторы ботов.

- Протестируйте собственный сайт с помощью скрапинга.

2-е международное издание.

Серия: Бестселлеры O`Reilly
Год: 2021
Производитель: Питер
Артикул: 790533
ISBN: 978-5-4461-1693-5
Автор: Митчелл Райан

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

Основные темы книги:

- нейронные сети и системы искусственного интеллекта;

- структура нейронных сетей;

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

- тренировка и тестирование нейронных сетей;

- интерактивная среда программирования IPython;

- использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;

- распознавание образов с помощью нейронных сетей.

Об авторе

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

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

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



Основные темы книги:



нейронные сети и системы искусственного интеллекта;

структура нейронных сетей;

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

тренировка и тестирование нейронных сетей;

интерактивная среда программирования IPython;

использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;

распознавание образов с помощью нейронных сетей.



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



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

Создание многофакторных вычислительных моделей решения геотехнических задач
Создание многофакторных вычислительных моделей решения геотехнических задач с помощью методов искусственного интеллекта: аналитический обзор.

Проведен поиск и анализ современной научно-технической литературы по воздействию физических процессов на вещество, примеров применения их для решения задач устройства буроинъекционных свай, примеров применения на вещество с целью определения возможных способов устройства буроинъекционных свай и свайных фундаментов, механизмов воздействия на вещество; методик и технологий управляемого воздействия на среды с типичными для мелкозернистого бетона характеристиками, возможностей и перспективных установок для создания гидравлических ударов до 100, 0 кДж.

Для инженеров и работников строительной индустрии.
Год: 2024
Производитель: Инфра-Инженерия
Артикул: 979668
ISBN: 978-5-9729-1689-4
Автор: Соколов Николай Сергеевич

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

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

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



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



Книга поможет:

Определить цель вашего МО-проекта

Быстро построить первый сквозной пайплайн и найти исходный датасет

Обучить модель и устранить узкие места в ее производительности

Развернуть модель и осуществить ее мониторинг

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

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

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

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

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

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

Статистическая обработка и анализ экономических данных
В рамках учебных курсов "Статистика", "Эконометрика", "Информационные технологии в экономике" и "Экономико-математические методы и моделирование" рассматриваются экономические, математические и компьютерные аспекты статистической обработки и дисперсионного анализа экономических данных.

Подробно, по принципу "Key by Key" ("Клавиша за клавишей"), поясняются алгоритмы и процедуры статистических вычислений и графических построений в стандартных программных средах EXCEL, ACCESS, MATHCAD, STATISTICA и STATGRAPHICS.

Пособие ориентировано на студентов специальностей "Менеджмент", "Финансы и кредит", "Экономика и право", "Прикладная информатика в экономике" и "Экономика и управление предприятием", полезно специалистам, занимающимся статистической обработкой данных на компьютере, позволяет пользователям с различным уровнем подготовки самостоятельно решить типовые задачи статистики "по образцу".

Серия: Высшее образование
Год: 2007
Производитель: Феникс
Артикул: 154054
ISBN: 978-5-222-11947-1
Автор: Каплан Алексей Владимирович, Овечкина Елена Владимировна, Мащенко Майя Владимировна, Каплан Владимир Ефимович

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

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

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

Статистический анализ данных цифровой экономики в системе "STATISTICA". Учебно-практическое пособие
Может быть использовано в качестве как учебника для будущих бакалавров, магистров, аспирантов и всех, кто занимается анализом статистической информации, так и практикума для осваивающих пакет STATISTICA. В каждом разделе, посвященном соответствующему методу статистического анализа, наряду с технической составляющей процедуры расчета приводятся примеры интерпретации получаемых результатов. Адаптировано к уровню математико-статистической подготовки студентов, обучающихся в экономических вузах.

Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.

Для студентов бакалавриата и магистратуры направления "Экономика".

Серия: Бакалавриат и магистратура
Год: 2019
Производитель: Кнорус
Артикул: 684071
ISBN: 978-5-406-06835-9
Автор: Салин Виктор Николаевич, Чурилова Эльвира Юрьевна

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

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

В этой книге читатель найдет:

- детальное описание языка R и базовых графических возможностей системы;

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

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

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

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

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

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

2-е издание, стереотипное.

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