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

40 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Nauka implementacji algorytmów w Pythonie Język: 1

978-83-283-7777-6

Cena Brutto: 69.00

Cena netto: 65.71

Ilość:
Wersja: Drukowana
Autor Imran Ahmad
Liczba_stron 320
Wydawnictwo Helion
Oprawa miękka
Data_Wydania 2021-07-19

Wiedza o algorytmach jest niezbędna każdemu, kto rozwiązuje problemy programistyczne. Algorytmy są również ważne w teorii i praktyce obliczeń. Każdy programista powinien znać możliwie szeroki ich zakres. Powinien też umieć z nich korzystać przy rozwiązywaniu rzeczywistych problemów, w tym przy projektowaniu algorytmów, ich modyfikacji i implementacji. Niezależnie od tego, czy zajmujesz się sztuczną inteligencją, zabezpieczaniem systemów informatycznych lub inżynierią danych, musisz dobrze zrozumieć, czym właściwie są i jak działają algorytmy.


Ta książka jest praktycznym wprowadzeniem do algorytmów i ich zastosowania. Znalazły się w niej podstawowe informacje i pojęcia dotyczące algorytmów, ich działania, a także ograniczeń, jakim podlegają. Opisano też techniki ich projektowania z uwzględnieniem wymagań dotyczących struktur danych. Zaprezentowano klasyczne algorytmy sortowania i wyszukiwania, algorytmy grafowe, jak również wiele zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją: algorytmy uczenia maszynowego, sieci neuronowych i przetwarzania języka naturalnego. Ważną częścią publikacji są rozdziały poświęcone przetwarzaniu danych i kryptografii oraz algorytmom powiązanym z tymi zagadnieniami. Wartościowym podsumowaniem prezentowanych treści jest omówienie technik pracy z problemami NP-trudnymi.


W książce między innymi:

  • struktury danych i algorytmy w bibliotekach Pythona
  • algorytm grafowy służący do wykrywania oszustw w procesie analizy sieciowej
  • przewidywanie pogody przy użyciu algorytmów uczenia nadzorowanego
  • rozpoznawanie obrazu za pomocą syjamskich sieci neuronowych
  • tworzenie systemu rekomendacji filmów
  • szyfrowanie symetryczne i asymetryczne podczas wdrażania modelu uczenia maszynowego

Oto algorytm: poznaj, zaimplementuj, zastosuj!

O autorze 11

 

O recenzencie 13

Przedmowa 15

WSTĘP I PODSTAWOWE ALGORYTMY 21

Rozdział 1. Wprowadzenie do algorytmów 23

  • Co to jest algorytm? 24
    • Fazy algorytmu 24
  • Określenie logiki algorytmu 26
    • Zrozumienie pseudokodu 26
    • Korzystanie z fragmentów kodu (snippetów) 28
    • Stworzenie planu wykonania 28
  • Wprowadzenie do pakietów w Pythonie 29
    • Pakiety w Pythonie 30
    • Programowanie w Pythonie z Jupyter Notebook 31
  • Techniki projektowania algorytmów 31
    • Wymiar danych 33
    • Wymiar obliczeniowy 33
  • Analiza efektywności 35
    • Analiza pamięciowej złożoności obliczeniowej 35
    • Czasowa złożoność obliczeniowa 36
    • Szacowanie efektywności 37
    • Wybór algorytmu 37
    • Notacja dużego O 38
  • Walidacja algorytmu 41
    • Algorytmy dokładne, aproksymacyjne i randomizowane 41
    • Możliwość wyjaśnienia 43
  • Podsumowanie 43

Rozdział 2. Struktury danych w algorytmach 45

  • Struktury danych w Pythonie 46
    • Lista 46
    • Krotka 50
    • Słownik 51
    • Zbiór 52
    • Ramka danych 54
    • Macierz 56
  • Abstrakcyjne typy danych 57
    • Wektor 57
    • Stos 58
    • Kolejka 60
    • Kiedy używać stosów i kolejek? 62
    • Drzewo 62
  • Podsumowanie 65

Rozdział 3. Algorytmy sortowania wyszukiwania 67

  • Wprowadzenie do algorytmów sortowania 68
    • Zamiana wartości zmiennych w Pythonie 68
    • Sortowanie bąbelkowe 68
    • Sortowanie przez wstawianie 71
    • Sortowanie przez scalanie 72
    • Sortowanie Shella 74
    • Sortowanie przez wymianę 76
  • Wprowadzenie do algorytmów wyszukiwania 78
    • Wyszukiwanie liniowe 78
    • Wyszukiwanie binarne 79
    • Wyszukiwanie interpolacyjne 79
  • Praktyczne przykłady 80
  • Podsumowanie 83

Rozdział 4. Projektowanie algorytmów 85

  • Wprowadzenie do projektowania algorytmów 86
    • Kwestia 1: Czy algorytm zwraca rezultat, jakiego oczekujemy? 87
    • Kwestia 2: Czy robi to w optymalny sposób? 87
    • Kwestia 3: Jak efektywny będzie ten algorytm zastosowany do większych zbiorów danych? 90
  • Strategie algorytmiczne 91
    • Strategia "dziel i rządź" 91
    • Strategia programowania dynamicznego 93
    • Strategia algorytmu zachłannego 93
  • Praktyczny przykład - rozwiązanie problemu komiwojażera 94
    • Metoda siłowa 95
    • Zastosowanie algorytmu zachłannego 98
  • Algorytm PageRank 99
    • Definicja problemu 100
    • Implementacja algorytmu PageRank 100
  • Programowanie liniowe 102
    • Definicja problemu w programowaniu liniowym 102
  • Praktyczny przykład - planowanie przepustowości za pomocą programowania liniowego 103
  • Podsumowanie 105

Rozdział 5. Algorytmy grafowe 107

  • Reprezentacja grafów 108
    • Rodzaje grafów 109
    • Specjalne rodzaje krawędzi 111
    • Sieci egocentryczne 112
    • Analiza sieciowa 112
  • Wprowadzenie do teorii analizy sieciowej 113
    • Najkrótsza ścieżka 113
    • Określanie sąsiedztwa 114
    • Wskaźnik centralności 115
    • Obliczanie wskaźników centralności w Pythonie 117
  • Trawersowanie grafu 119
    • Wyszukiwanie wszerz 119
    • Wyszukiwanie w głąb 121
  • Studium przypadku - analiza oszustw 125
    • Prosta analiza pod kątem oszustwa 127
    • Podejście strażnicy 128
  • Podsumowanie 130

ALGORYTMY UCZENIA MASZYNOWEGO 131

Rozdział 6. Algorytmy nienadzorowanego uczenia maszynowego 133

  • Wprowadzenie do nienadzorowanego uczenia maszynowego 134
    • Uczenie nienadzorowane w cyklu życia eksploracji danych 134
    • Trendy badawcze w zakresie uczenia nienadzorowanego 137
    • Praktyczne przykłady 137
  • Algorytmy klasteryzacji 138
    • Wyliczanie podobieństw 139
    • Grupowanie hierarchiczne 145
    • Ocena klastrów 147
    • Zastosowania klasteryzacji 148
  • Redukcja wymiarów 148
    • Analiza głównych składowych 149
    • Ograniczenia analizy głównych składowych 151
  • Reguły asocjacyjne 151
    • Przykłady użycia 151
    • Analiza koszykowa 152
    • Reguły asocjacyjne 153
    • Wskaźniki reguł 154
    • Algorytmy analizy asocjacyjnej 156
  • Praktyczny przykład - grupowanie podobnych tweetów 160
    • Modelowanie tematów 161
    • Klasteryzacja 162
  • Algorytmy wykrywania odchyleń 162
    • Wykorzystanie klastrów 162
    • Wykorzystanie wykrywania odchyleń opartego na gęstości 162
    • Wykorzystanie maszyny wektorów nośnych 163
  • Podsumowanie 163

Rozdział 7. Tradycyjne algorytmy uczenia nadzorowanego 165

  • Nadzorowane uczenie maszynowe 166
    • Żargon nadzorowanego uczenia maszynowego 166
    • Warunki konieczne 168
    • Rozróżnienie między klasyfikatorami a regresorami 169
  • Algorytmy klasyfikujące 169
    • Wyzwanie dla klasyfikatorów 170
    • Inżynieria cech w przetwarzaniu potokowym 171
    • Ocena klasyfikatorów 173
    • Określenie faz klasyfikacji 177
    • Algorytm drzewa decyzyjnego 178
    • Metody zespolone 181
    • Regresja logistyczna 185
    • Maszyna wektorów nośnych 187
    • Naiwny klasyfikator bayesowski 189
    • Zwycięzcą wśród algorytmów klasyfikacji jest... 192
  • Algorytmy regresji 193
    • Wyzwanie dla regresji 193
    • Regresja liniowa 195
    • Algorytm drzewa regresji 199
    • Regresyjny algorytm wzmocnienia gradientowego 199
    • Zwycięzcą wśród algorytmów regresji jest... 200
  • Praktyczny przykład, jak przewidywać pogodę 201
  • Podsumowanie 203

Rozdział 8. Algorytmy sieci neuronowych 205

  • Wprowadzenie do sieci neuronowych 206
  • Ewolucja sieci neuronowych 207
  • Trenowanie sieci neuronowej 209
    • Anatomia sieci neuronowej 209
    • Definicja gradientu prostego 210
    • Funkcje aktywacji 212
  • Narzędzia i modele 217
    • Keras 217
    • TensorFlow 220
    • Rodzaje sieci neuronowych 222
  • Uczenie transferowe 224
  • Studium przypadku - użycie uczenia głębokiego do wykrywania oszustw 225
    • Metodologia 225
  • Podsumowanie 228

Rozdział 9. Algorytmy przetwarzania języka naturalnego 231

  • Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego 232
    • Terminologia przetwarzania języka naturalnego 232
    • NLTK 234
  • Model bag-of-words 234
  • Wektorowe przedstawienie słów 237
    • Otoczenie słowa 237
    • Właściwości wektorowego przedstawienia słów 237
  • Użycie rekurencyjnych sieci neuronowych do przetwarzania języka naturalnego 238
  • Wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego do analizy sentymentu 239
  • Studium przypadku - analiza sentymentu w recenzjach filmowych 241
  • Podsumowanie 243

Rozdział 10. Silniki poleceń 245

  • Wprowadzenie do silników poleceń 245
  • Rodzaje silników poleceń 246
    • Silniki poleceń oparte na treści 246
    • Silniki poleceń oparte na filtrowaniu kooperacyjnym 248
    • Hybrydowe silniki poleceń 250
  • Ograniczenia systemów poleceń 252
    • Zimny start 252
    • Wymagania dotyczące metadanych 252
    • Problem rzadkości danych 253
    • Tendencyjność ze względu na wpływ społeczny 253
    • Ograniczone dane 253
  • Obszary praktycznych zastosowań 253
  • Przykład praktyczny - stworzenie silnika poleceń 254
  • Podsumowanie 256

ZAGADNIENIA ZAAWANSOWANE 257

Rozdział 11. Algorytmy danych 259

  • Wprowadzenie do algorytmów danych 259
    • Klasyfikacja danych 260
  • Algorytmy przechowywania danych 261
    • Strategie przechowywania danych 261
  • Algorytmy strumieniowania danych 263
    • Zastosowania strumieniowania 264
  • Algorytmy kompresji danych 264
    • Algorytmy kompresji bezstratnej 264
  • Przykład praktyczny - analiza sentymentu na Twitterze 266
  • Podsumowanie 269

Rozdział 12. Kryptografia 271

  • Wprowadzenie do kryptografii 271
    • Waga najsłabszego ogniwa 272
    • Terminologia 272
    • Wymagania bezpieczeństwa 273
    • Podstawy projektowania szyfrów 275
  • Rodzaje technik kryptograficznych 278
    • Kryptograficzna funkcja skrótu 278
    • Szyfrowanie symetryczne 281
    • Szyfrowanie asymetryczne 283
  • Przykład - kwestie bezpieczeństwa we wdrażaniu modelu uczenia maszynowego 286
    • Atak man-in-the-middle 287
    • Obrona przed techniką masquerading 289
    • Szyfrowanie danych i modelu 289
  • Podsumowanie 291

Rozdział 13. Algorytmy przetwarzania danych w dużej skali 293

  • Wprowadzenie do algorytmów przetwarzania danych w dużej skali 294
    • Definicja dobrze zaprojektowanego algorytmu przetwarzania danych w dużej skali 294
    • Terminologia 294
  • Projektowanie algorytmów równoległych 295
    • Prawo Amdahla 295
    • Szczegółowość podprocesów 298
    • Równoważenie obciążenia 298
    • Przetwarzanie lokalne 299
    • Procesy współbieżne w Pythonie 299
  • Tworzenie strategii przetwarzania na puli zasobów 299
    • Architektura CUDA 300
    • Obliczenia w klastrze 303
    • Strategia hybrydowa 305
  • Podsumowanie 305

Rozdział 14. Uwagi praktyczne 307

  • Wprowadzenie do uwag praktycznych 308
    • Smutna historia bota sztucznej inteligencji na Twitterze 308
  • Transparentność algorytmu 309
    • Algorytmy uczenia maszynowego i transparentność 309
  • Etyka i algorytmy 313
    • Problemy z algorytmami uczącymi się 313
    • Znaczenie kwestii etycznych 313
  • Ograniczanie stronniczości modeli 315
  • Problemy NP-trudne 316
    • Uproszczenie problemu 316
    • Dopasowanie dobrze znanego rozwiązania podobnego problemu 316
    • Metoda probabilistyczna 317
  • Kiedy używać algorytmów 317
    • Praktyczny przykład - teoria czarnego łabędzia 318
  • Podsumowanie 320
powrót
 
Produkty Podobne
40 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Nauka implementacji algorytmów w Pythonie
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
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
Więcej produktów