Używamy cookies, aby ułatwić korzystanie z Portalu. Możesz określić warunki przechowywania, dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce. Dowiedz się więcej.
strona główna Strona główna | Nowości | Promocje | Zapowiedzi Twoje konto | Zarejestruj | Schowek | Kontakt | Pomoc
mapa działów
Szukaj: szukanie zaawansowane
Koszyk
Książki \ Programowanie \ Algorytmy

Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości. Wydanie II Język: 1

978-83-283-3250-8

Cena Brutto: 54.90

Cena netto: 52.29

Ilość:
Wersja: Drukowana
Autor Douglas McIlwraith, Haralambos Marmanis, Dmitry Babenko
Liczba_stron 225
Wydawnictwo Helion
Oprawa miękka
Data_Wydania 2017-04-24
Inteligentna sieć.

Algorytmy

przyszłości. Wydanie II


Określenie inteligentna sieć może przywodzić na myśl futurystyczną wizję maszyn przejmujących kontrolę nad światem i niszczących ludzkość, jednak w rzeczywistości jest związane z rozwojem technologii. Związane jest z powstawaniem oprogramowania, które potrafi się uczyć i reagować na zachowania użytkowników. Oznacza też projektowanie i implementację inteligencji maszynowej. Inteligentna sieć rozwija się tu i teraz — znajomość zagadnień uczenia maszynowego i budowy inteligentnych algorytmów staje się bardzo potrzebna inżynierom oprogramowania!

Niniejsza książka jest przeznaczona dla osób, które chcą projektować inteligentne algorytmy, a przy tym mają podstawy z zakresu programowania, matematyki i statystyki. Przedstawiono tu schematy projektowe i praktyczne przykłady rozwiązań. Opisano algorytmy, które przetwarzają strumienie danych pochodzące z internetu, a także systemy rekomendacji i klasyfikowania danych za pomocą algorytmów statystycznych, sieci neuronowych i uczenia głębokiego. Mimo że przyswojenie tych zagadnień wymaga wysiłku, bardzo ułatwi implementację nowoczesnych, inteligentnych aplikacji!

W tej książce między innymi:
  • wprowadzenie do problemów algorytmów inteligentnych
  • systemy rekomendacji i filtrowanie kolaboratywne
  • wykorzystanie regresji logistycznej do wykrywania oszustw
  • uczenie głębokie, uczenie na żywo i renesans sieci neuronowych
  • podejmowanie decyzji
  • perspektywy inteligentnej sieci

    Przedmowa (9)

    Wprowadzenie (11)

    Podziękowania (13)

    O książce (15)

    Rozdział 1. Budowanie aplikacji na potrzeby inteligentnej sieci (19)

    • 1.1. Inteligentny algorytm w akcji - Google Now (21)
    • 1.2. Cykl życia inteligentnych algorytmów (23)
    • 1.3. Inne przykłady inteligentnych algorytmów (24)
    • 1.4. Czym inteligentne aplikacje nie są (25)
      • 1.4.1. Inteligentne algorytmy nie są myślącymi maszynami do uniwersalnych zastosowań (25)
      • 1.4.2. Inteligentne algorytmy nie zastąpią ludzi (25)
      • 1.4.3. Inteligentne algorytmy nie są odkrywane przez przypadek (26)
    • 1.5. Klasy inteligentnych algorytmów (26)
      • 1.5.1. Sztuczna inteligencja (27)
      • 1.5.2. Uczenie maszynowe (28)
      • 1.5.3. Analityka predykcyjna (29)
    • 1.6. Ocena działania inteligentnych algorytmów (30)
      • 1.6.1. Ocena inteligencji (30)
      • 1.6.2. Ocena predykcji (31)
    • 1.7. Ważne uwagi na temat inteligentnych algorytmów (33)
      • 1.7.1. Dane nie są wiarygodne (34)
      • 1.7.2. Wnioskowanie wymaga czasu (34)
      • 1.7.3. Wielkość ma znaczenie! (34)
      • 1.7.4. Różne algorytmy skalują się w odmienny sposób (35)
      • 1.7.5. Nie wszystko jest gwoździem! (35)
      • 1.7.6. Dane to nie wszystko (35)
      • 1.7.7. Czas treningu może się zmieniać (36)
      • 1.7.8. Celem jest generalizacja (36)
      • 1.7.9. Ludzka intuicja nie zawsze się sprawdza (36)
      • 1.7.10. Pomyśl o zaprojektowaniu nowych cech (36)
      • 1.7.11. Poznaj wiele różnych modeli (36)
      • 1.7.12. Korelacja nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego (37)
    • 1.8. Podsumowanie (37)

    Rozdział 2. Wydobywanie struktury z danych - klastrowanie i transformacja danych (39)

    • 2.1. Dane, struktura, błąd systematyczny i szum (41)
    • 2.2. Przekleństwo wymiarów (44)
    • 2.3. Algorytm k-średnich (45)
      • 2.3.1. K-średnie w praktyce (49)
    • 2.4. Gaussowski model mieszany (52)
      • 2.4.1. Czym jest rozkład Gaussa? (52)
      • 2.4.2. Maksymalizacja wartości oczekiwanej i rozkład Gaussa (55)
      • 2.4.3. Gaussowski model mieszany (55)
      • 2.4.4. Przykład uczenia z użyciem gaussowskiego modelu mieszanego (57)
    • 2.5. Zależności między k-średnimi i algorytmem GMM (59)
    • 2.6. Transformacje osi danych (60)
      • 2.6.1. Wektory własne i wartości własne (61)
      • 2.6.2. Analiza głównych składowych (61)
      • 2.6.3. Przykład zastosowania analizy głównych składowych (63)
    • 2.7. Podsumowanie (65)

    Rozdział 3. Rekomendowanie odpowiednich treści (67)

    • 3.1. Wprowadzenie - internetowy sklep z filmami (68)
    • 3.2. Odległość i podobieństwo (69)
      • 3.2.1. Więcej o odległości i podobieństwie (73)
      • 3.2.2. Który wzór na podobieństwo jest najlepszy? (75)
    • 3.3. Jak działają systemy rekomendacji? (76)
    • 3.4. Filtrowanie kolaboratywne według użytkowników (77)
    • 3.5. Rekomendacje według modelu z wykorzystaniem rozkładu SVD (82)
      • 3.5.1. Rozkład SVD (83)
      • 3.5.2. Rekomendacje z użyciem rozkładu SVD - wybór filmów dla danego użytkownika (84)
      • 3.5.3. Rekomendacje z wykorzystaniem rozkładu SVD - określanie użytkowników, których może zainteresować dany film (90)
    • 3.6. Konkurs Netflix Prize (93)
    • 3.7. Ocenianie systemu rekomendacji (94)
    • 3.8. Podsumowanie (96)

    Rozdział 4. Klasyfikowanie - umieszczanie elementów tam, gdzie ich miejsce (97)

    • 4.1. Do czego potrzebna jest klasyfikacja? (98)
    • 4.2. Przegląd klasyfikatorów (101)
      • 4.2.1. Strukturalne algorytmy klasyfikacji (102)
      • 4.2.2. Statystyczne algorytmy klasyfikacji (104)
      • 4.2.3. Cykl życia klasyfikatora (105)
    • 4.3. Wykrywanie oszustw za pomocą regresji logistycznej (106)
      • 4.3.1. Wprowadzenie do regresji liniowej (106)
      • 4.3.2. Od regresji liniowej do logistycznej (108)
      • 4.3.3. Implementowanie wykrywania oszustw (111)
    • 4.4. Czy wyniki są wiarygodne? (119)
    • 4.5. Klasyfikowanie w bardzo dużych zbiorach danych (122)
    • 4.6. Podsumowanie (124)

    Rozdział 5. Studium przypadku - prognozowanie kliknięć w reklamie internetowej (127)

    • 5.1. Historia i informacje wstępne (128)
    • 5.2. Giełda (130)
      • 5.2.1. Dopasowywanie plików cookie (130)
      • 5.2.2. Oferty (131)
      • 5.2.3. Powiadomienie o wygranej (lub przegranej) w licytacji (132)
      • 5.2.4. Umieszczanie reklamy (132)
      • 5.2.5. Monitorowanie reklam (132)
    • 5.3. Czym jest agent? (133)
      • 5.3.1. Wymagania stawiane agentowi (133)
    • 5.4. Czym jest system podejmowania decyzji? (134)
      • 5.4.1. Informacje o użytkowniku (135)
      • 5.4.2. Informacje o przestrzeni reklamowej (135)
      • 5.4.3. Informacje o kontekście (135)
      • 5.4.4. Przygotowywanie danych (135)
      • 5.4.5. Model dla systemu podejmowania decyzji (136)
      • 5.4.6. Odwzorowywanie prognozowanego współczynnika kliknięć na oferowaną kwotę (136)
      • 5.4.7. Inżynieria cech (137)
      • 5.4.8. Trening modelu (137)
    • 5.5. Predykcja kliknięć za pomocą biblioteki Vowpal Wabbit (138)
      • 5.5.1. Format danych używany w VW (138)
      • 5.5.2. Przygotowywanie zbioru danych (141)
      • 5.5.3. Testowanie modelu (146)
      • 5.5.4. Kalibrowanie modelu (148)
    • 5.6. Komplikacje związane z budowaniem systemu podejmowania decyzji (150)
    • 5.7. Przyszłość prognozowania zdarzeń w czasie rzeczywistym (150)
    • 5.8. Podsumowanie (151)

    Rozdział 6. Uczenie głębokie i sieci neuronowe (153)

    • 6.1. Intuicyjne omówienie uczenia głębokiego (154)
    • 6.2. Sieci neuronowe (155)
    • 6.3. Perceptron (156)
      • 6.3.1. Trening (158)
      • 6.3.2. Trening perceptronu z użyciem pakietu scikit-learn (160)
      • 6.3.3. Geometryczna interpretacja działania perceptronu dla dwóch wejść (162)
    • 6.4. Perceptrony wielowarstwowe (164)
      • 6.4.1. Trening z wykorzystaniem propagacji wstecznej (167)
      • 6.4.2. Funkcje aktywacji (168)
      • 6.4.3. Intuicyjne wyjaśnienie propagacji wstecznej (169)
      • 6.4.4. Teoria propagacji wstecznej (170)
      • 6.4.5. Wielowarstwowe sieci neuronowe w pakiecie scikit-learn (172)
      • 6.4.6. Perceptron wielowarstwowy po zakończeniu nauki (174)
    • 6.5. Zwiększanie głębokości - od wielowarstwowych sieci neuronowych do uczenia głębokiego (175)
      • 6.5.1. Ograniczone maszyny Boltzmanna (176)
      • 6.5.2. Maszyny BRBM (177)
      • 6.5.3. Maszyny RBM w praktyce (180)
    • 6.6. Podsumowanie (183)

    Rozdział 7. Dokonywanie właściwego wyboru (185)

    • 7.1. Testy A/B (187)
      • 7.1.1. Teoria (187)
      • 7.1.2. Kod (190)
      • 7.1.3. Adekwatność testów A/B (191)
    • 7.2. Wieloręki bandyta (192)
      • 7.2.1. Strategie stosowane w problemie wielorękiego bandyty (192)
    • 7.3. Strategia bayesowska w praktyce (197)
    • 7.4. Testy A/B a strategia bayesowska (207)
    • 7.5. Rozwinięcia eksperymentu z wielorękim bandytą (208)
      • 7.5.1. Bandyci kontekstowi (209)
      • 7.5.2. Problem bandytów z przeciwnikiem (210)
    • 7.6. Podsumowanie (210)

    Rozdział 8. Przyszłość inteligentnej sieci (213)

    • 8.1. Przyszłe zastosowania inteligentnej sieci (214)
      • 8.1.1. Internet rzeczy (214)
      • 8.1.2. Opieka zdrowotna w domu (215)
      • 8.1.3. Autonomiczne samochody (215)
      • 8.1.4. Spersonalizowane fizyczne reklamy (216)
      • 8.1.5. Sieć semantyczna (216)
    • 8.2. Społeczne implikacje rozwoju inteligentnej sieci (217)

    Dodatek. Pobieranie danych z sieci WWW (219)

    • Przykład - wyświetlanie reklam w internecie (220)
      • Dane dostępne w kontekście reklamy internetowej (220)
    • Rejestrowanie danych - naiwne rozwiązanie (221)
    • Zarządzanie zbieraniem danych w dużej skali (222)
    • Poznaj system Kafka (224)
      • Replikacja w systemie Kafka (226)
      • Grupy konsumentów, równoważenie i kolejność (232)
      • Łączenie wszystkich elementów (233)
    • Ocena systemu Kafka - rejestrowanie danych w dużej skali (236)
    • Wzorce projektowe w systemie Kafka (238)
      • Łączenie systemów Kafka i Storm (238)
      • Łączenie systemów Kafka i Hadoop (240)

    Skorowidz (243)

powrót
 
Produkty Podobne
Algorytmy, struktury danych i techniki programowania dla programistów Java
Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji
Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie VI
Zrozum struktury danych. Algorytmy i praca na danych w Javie
Algorytmy. Ilustrowany przewodnik
Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości. Wydanie II
Naczelny Algorytm. Jak jego odkrycie zmieni nasz świat
Algorytmy
Algorithms in a Nutshell, 2nd Edition
Piramidy, szyszki i inne konstrukcje algorytmiczne
Więcej produktów