Uczenie maszynowe
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe kojarzy się z dużymi firmami i rozbudowanymi zespołami. Prawda jest taka, że obecnie można samodzielnie budować zaawansowane rozwiązania uczenia maszynowego i korzystać do woli z olbrzymich zasobów dostępnych danych. Trzeba tylko mieć pomysł i... trochę podstawowej wiedzy.
Tymczasem większość opracowań na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymaga biegłości w zaawansowanej matematyce. Utrudnia to naukę tego zagadnienia, mimo że uczenie maszynowe jest coraz powszechniej stosowane w projektach badawczych i komercyjnych.
Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym.
Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Techniki uczenia głębokiego rozwijają się w imponującym tempie, a sieci neuronowe znajdują zastosowanie w przeróżnych branżach. Coraz częściej komputer wykonuje zadania, które do niedawna były zarezerwowane dla człowieka. Dobrym przykładem jest tworzenie dzieł sztuki: ostatnie postępy w dziedzinie modelowania generatywnego sprawiają, że maszyny tworzą oryginalne obrazy w określonym stylu, piszą spójne akapity tekstu, komponują przyjemną w odbiorze muzykę i generują prawdopodobne scenariusze zdarzeń. Ta "generatywna rewolucja" już się zaczęła, a jej efekty przekraczają najśmielsze wyobrażenia.
Ta książka jest praktycznym przewodnikiem przeznaczonym dla inżynierów uczenia maszynowego i analityków danych. W jasny i przystępny sposób omówiono w niej zasadnicze zagadnienia teorii modelowania generatywnego, a następnie zaprezentowano techniki stosowane do budowy modeli generatywnych, włącznie z ogólnym opisem uczenia głębokiego, wariacyjnych autoenkoderów i generatywnych sieci antagonistycznych (GAN).
Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe jest jedną z najbardziej fascynujących technologii naszych czasów - rozwojem jego najróżniejszych zastosowań zajmują się tacy giganci jak Google, Facebook, Apple, Amazon czy IBM.
Uczenie maszynowe otwiera zupełnie nowe możliwości i powoli staje się nieodzowne: wystarczy wymienić asystenty głosowe w smartfonach, chatboty ułatwiające klientom wybór produktu, a także sieci ułatwiające podejmowanie decyzji o inwestycjach giełdowych, filtrujące niechciane wiadomości e-mail czy wspomagające diagnostykę medyczną.
Oto obszerny przewodnik po uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim w Pythonie. Zawiera dokładne omówienie najważniejszych technik uczenia maszynowego oraz staranne wyjaśnienie zasad rządzących tą technologią.
Uczenie maszynowe w aplikacjach. Projektowanie, budowa i wdrażanie
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe jest coraz popularniejsze. Stosuje się je w systemach wsparcia, systemach rekomendacyjnych, tłumaczeniach tekstów i wielu innych aplikacjach. Jednak podczas tworzenia tego rodzaju produktów inżynierowie napotykają bardzo poważne problemy. Jeśli ich nie rozwiążą, nawet obiecujący projekt może upaść.
Trudność polega na tym, że zastosowanie uczenia maszynowego w konkretnej, użytkowej aplikacji jest złożonym zadaniem. Konieczne są wybór właściwej implementacji danej funkcjonalności, analiza błędów modelu, rozwiązanie problemów z czystością danych, a także weryfikacja wyników gwarantująca odpowiednią jakość produktu.
To książka przeznaczona dla programistów i menedżerów, którzy wśród rodzących się idei uczenia maszynowego wciąż poszukują rozwiązań dla swojego biznesu.
Projektowanie głosowych interfejsów użytkownika. Zasady doświadczeń konwersacyjnych
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Możliwość porozmawiania ze swoim komputerem od lat rozpalała wyobraźnię inżynierów, użytkowników i... artystów. Jak się okazało, sprawa nie jest - i nigdy nie była - oczywista: rozumienie naturalnej mowy to skomplikowany proces. Języki, którymi posługują się ludzie, są bowiem przepełnione subtelnościami i niejednoznacznością, a ich zrozumienie wymaga znajomości kontekstu. Intensywny rozwój technologii VUI doprowadził do tego, że komputer wykonujący polecenia głosowe nie jest niczym nadzwyczajnym. Wciąż jednak sporo można w tej dziedzinie poprawić. Szczególnie ważne wydaje się wzięcie pod uwagę wrażeń użytkownika: interfejs VUI, który jest uciążliwy dla odbiorcy, nie podaje potrzebnych informacji lub podaje zupełnie nieprzydatne, będzie użytkowany z niechęcią albo wcale.
W tym przewodniku znajdziesz przegląd najważniejszych zasad projektowania interfejsów głosowych, a także opis narzędzi służących do tego celu.
