Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Na styku matematyki i informatyki
Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa główne, gorące tematy we współczesnej informatyce. Oba nieco tajemnicze, futurystyczne i przede wszystkim wymagające posiadania dość sporej wiedzy i umiejętności matematycznych.
Stąd podręczniki akademickie poświęcone sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu zwykle są grube, ciężkie i naszpikowane detalami. Niesprzyjające szybkiej nauce i w rzeczywistości wcale nie takie... podręczne.
Inaczej jest z tą niewielkich rozmiarów książką. Jej autor przedstawia tematy związane z AI i ML z naciskiem na matematykę, tłumaczy jednak wszystko krok po kroku - tak by czytelnikom było łatwiej je zrozumieć. Zagadnienia matematyczne są tu objaśniane o tyle, o ile jest to konieczne dla opanowania konkretnych treści z zakresu uczenia maszynowego.
Matematyka w uczeniu maszynowym
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe staje się wszechobecne. Dzięki coraz lepszym narzędziom służącym do tworzenia aplikacji szczegóły techniczne związane z obliczeniami i modelami matematycznymi są często pomijane przez projektantów. Owszem, to wygodne podejście, ale wiąże się z ryzykiem braku świadomości co do wszystkich konsekwencji wybranych rozwiązań projektowych, szczególnie ich mocnych i słabych stron. A zatem bez ugruntowanych podstaw matematyki nie można mówić o profesjonalnym podejściu do uczenia maszynowego.
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozkłady macierzy, rachunek wektorowy, optymalizacja, probabilistyka i statystyka.
Inżynieria danych na platformie AWS. Jak tworzyć kompletne potoki uczenia maszynowego
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Platforma Amazon Web Services jest uważana za największą i najbardziej dojrzałą chmurę obliczeniową. Zapewnia bogaty zestaw specjalistycznych narzędzi ułatwiających realizację projektów z zakresu inżynierii danych i uczenia maszynowego. W ten sposób inżynierowie danych, architekci i menedżerowie mogą szybko zacząć używać danych do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych. Uzyskanie optymalnej efektywności pracy takich projektów wymaga jednak dobrego rozeznania w możliwościach poszczególnych narzędzi, usług i bibliotek.
Dzięki temu praktycznemu przewodnikowi szybko nauczysz się tworzyć i uruchamiać procesy w chmurze, a następnie integrować wyniki z aplikacjami. Zapoznasz się ze scenariuszami stosowania technik sztucznej inteligencji: przetwarzania języka naturalnego, rozpoznawania obrazów, wykrywania oszustw, wyszukiwania kognitywnego czy wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym.
Głębokie uczenie. Wprowadzenie
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Opanuj podstawy uczenia maszynowego
Od mniej więcej piętnastu lat jesteśmy świadkami rewolucji w nauczaniu maszynowym na niesamowitą skalę. Rewolucji tej sprzyja intensywny rozwój głębokich sieci neuronowych oraz niezbędnego do tego sprzętu obliczeniowego, takiego jak karty graficzne. "Deep learning", "machine learning" - te słowa klucze rozpalają wyobraźnię programistów, innowatorów i przedstawicieli przemysłu na całym świecie. Także studentów kierunków politechnicznych. Na świecie wydaje się sporo literatury poświęconej tym zagadnieniom, w Polsce niestety mamy pod tym względem deficyt.
Niniejszy podręcznik, pomyślany jako wprowadzenie do tematu uczenia głębokiego, ma z założenia uzupełnić tę lukę. W związku z tym opracowany został w sposób umożliwiający zrozumienie zawartych w nim treści także osobom, które nie zetknęły się dotąd nawet z klasycznymi metodami nauczania maszynowego.
Głębokie uczenie przez wzmacnianie. Praca z chatbotami oraz robotyka, optymalizacja dyskretna i automatyzacja sieciowa w praktyce. Wydanie II
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Głębokie uczenie przez wzmacnianie rozwija się bardzo dynamicznie. Dziedzinę tę charakteryzuje niewyczerpany potencjał rozwiązywania trudnych problemów. Zajmuje się tym co najmniej kilka grup badawczych, koncentrujących się na wdrażaniu głębokiego uczenia przez wzmacnianie w różnych branżach. Niestety, opisy najnowszych osiągnięć są trudne do zrozumienia i zbyt abstrakcyjne, aby można było je łatwo zastosować w praktycznych implementacjach, a przecież poprawne działanie aplikacji jest uwarunkowane gruntownym zrozumieniem problemu przez projektanta.
To zaktualizowane i rozszerzone wydanie bestsellerowego przewodnika po najnowszych narzędziach i metodach związanych z uczeniem przez wzmacnianie. Zawiera wprowadzenie do teorii uczenia przez wzmacnianie, a także wyjaśnia praktyczne sposoby kodowania samouczących się agentów w celu rozwiązywania praktycznych zadań.
Więcej artykułów…
- Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III
- Deep learning z TensorFlow 2 i Keras dla zaawansowanych. Sieci GAN i VAE, deep RL, uczenie nienadzorowane, wykrywanie i segmentacja obiektów i nie tylko. Wydanie II
- Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie
- Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany
