INNE EBOOKI AUTORA
Koszyk
Praktyczne uczenie maszynowe
Autor:
Wydawca:
Format:
epub, mobi, ibuk
Ostatnia dekada to czas bezprecedensowego rozwoju sztucznej inteligencji – nie tylko przełomowych badań nad algorytmami uczenia maszynowego, ale również coraz powszechniejszego stosowania inteligentnych maszyn w najróżniejszych dziedzinach naszego życia. Rozwój ten ogranicza niewystarczająca liczba specjalistów, łączących znajomość modelowania danych (przygotowania danych i zasad działania algorytmów uczenia maszynowego) ze znajomością języków analizy danych, takich jak SQL, R czy Python.
Inżynieria danych (ang. data science) to interdyscyplinarna wiedza, której opanowanie wymaga znajomości algebry, geometrii, statystyki, rachunku prawdopodobieństwa i algorytmiki, uzupełnionej o praktyczną umiejętność programowania. Co więcej, sztuczna inteligencja jest przedmiotem intensywnych badań naukowych i samo śledzenie postępów w tej dziedzinie wiąże się z regularnym (codziennym) dokształcaniem.
Niniejsza książka łączy w sobie teorię z praktyką. Opisuje rozwiązania kilkunastu typowych problemów, takich jak prognozowanie zysków, optymalizacja kampanii marketingowej, proaktywna konserwacja sprzętu czy oceny ryzyka kredytowego. Ich układ jest celowy – każdy przykład jest okazją do wyjaśnienia określonych zagadnień, zaczynając od narzędzi, przez podstawy uczenia maszynowego, sposoby oceny jakości danych i ich przygotowania do dalszej analizy, zasady tworzenia modeli uczenia maszynowego i ich optymalizacji, po wskazówki dotyczące wdrożenia gotowych modeli do produkcji.
Książka jest adresowana do wszystkich, którzy chcieliby poznać lub udoskonalić:
praktyczną znajomość statystki i umiejętność wizualizacji danych niezbędnej do oceny jakości danych; praktyczną znajomość języka SQL, R lub Python niezbędnej do uporządkowania, wstępnego przygotowania i wzbogacenia danych; zasady działania poszczególnych algorytmów uczenia maszynowego koniecznych do ich wyboru i optymalizacji; korzystanie z języka R lub Python do stworzenia, oceny, zoptymalizowania i wdrożenia do produkcji modeli eksploracji danych. Zarówno studenci kierunków informatycznych, jak również analitycy, programiści, administratorzy baz danych oraz statystycy znajdą w książce informacje, które pozwolą im opanować praktyczne umiejętności potrzebne do samodzielnego tworzenia systemów uczenia maszynowego.
| Rok wydania | 2019 |
|---|---|
| Liczba stron | 360 |
| Kategoria | Sztuczna inteligencja |
| Wydawca | Wydawnictwo Naukowe PWN |
| ISBN-13 | 978-83-01-20784-7 |
| Numer wydania | 1 |
| Język publikacji | polski |
| Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
POLECAMY
Ciekawe propozycje
Spis treści
| Od autora IX | |
| Sztuczna inteligencja | 1 |
| O książce 7 | |
| Dla kogo jest ta | 7 |
| Narzędzia | 8 |
| Przykłady | 9 |
| Bibliografia | 10 |
| Konwencje i oznaczenia | 10 |
| 1. Narzędzia 11 | |
| 1.1. Język Python | 12 |
| 1.2. Język R | 12 |
| 1.2.1. Microsoft R Open (MRO) | 14 |
| 1.2.2. Microsoft R Client (MRC) | 14 |
| 1.2.3. Microsoft Machine Learning Server (MLS) | 15 |
| 1.3. SQL Server 2019 | 15 |
| 1.3.1. Instalacja | 16 |
| 1.3.2. Microsoft SQL Server Machine Learning Services | 20 |
| 1.3.3. Bezpieczeństwo | 29 |
| 1.3.4. Wydajność | 32 |
| 1.4. PyCharm Community Edition | 39 |
| 1.5. RStudio Desktop | 40 |
| 1.6. Instalacja dodatkowych pakietów | 42 |
| 1.7. Power BI Desktop | 46 |
| 2. Praca z SQL Server Machine Learning Services 47 | |
| 2.1. Wykrywanie oszustw | 47 |
| 2.2. Klasyfikacja przejazdów | 56 |
| 2.3. Dodatkowe funkcjonalności serwera SQL Server i usługi SQL Machine Learning Services | 67 |
| 2.3.1. Zapytania predykcyjne czasu rzeczywistego | 67 |
| 2.3.2. Natywne zapytania predykcyjne | 69 |
| 2.3.3. Tworzenie modeli dla partycji danych | 70 |
| 3. Wstęp do uczenia maszynowego 75 | |
| 3.1. Rodzaje uczenia maszynowego | 76 |
| 3.2. Proces uczenia | 78 |
| 3.3. Modele regresji | 84 |
| 3.4. Modele partycjonujące | 98 |
| 3.5. Metodyka CRISP-DM | 115 |
| 3.6. Metodyka TDSP | 117 |
| 4. Zrozumienie danych | 119 |
| 4.1. Poznanie danych wymaga zrozumienia postawionego problemu | 120 |
| 4.2. Statystyki opisowe | 121 |
| 4.2.1. Zmienne numeryczne | 123 |
| 4.2.2. Zmienne kategoryczne | 133 |
| 4.3. Brakujące dane | 134 |
| 4.4. Entropia | 135 |
| 4.5. Ocena zmiennych za pomocą programu Power BI | 136 |
| 4.6. Ocena zmiennych przy użyciu języka SQL | 138 |
| 4.6.1. Automatyczny opis zmiennych | 143 |
| 4.7. Wizualizacja zmiennych | 147 |
| 4.8. Reprezentatywność danych | 151 |
| 4.9. Korelacje między zmiennymi | 153 |
| 4.9.1. Klątwa wymiarowości | 154 |
| 4.9.2. Ocena przydatności zmiennych | 157 |
| 4.9.3. Dwie zmienne numeryczne | 158 |
| 4.9.4. Dwie zmienne kategoryczne | 160 |
| 4.9.5. Dwie zmienne porządkowe | 161 |
| 4.9.6. Zmienna kategoryczna i numeryczna | 162 |
| 4.9.7. Korelacja oznacza współwystępowanie, a nie związek przyczynowo-skutkowy | 163 |
| 4.10. Ocena korelacji za pomocą programu Power BI | 164 |
| 4.11. Ocena korelacji przy użyciu języka SQL | 166 |
| 5. Przygotowanie danych 169 | |
| 5.1. Uporządkowanie danych | 171 |
| 5.2. Wzbogacanie danych | 176 |
| 5.2.1. Data i czas | 182 |
| 5.3. Wyczyszczenie danych | 183 |
| 5.3.1. Usuwanie brakujących wartości | 183 |
| 5.3.2. Usuwanie duplikatów | 186 |
| 5.3.3. Usuwanie błędnych danych | 187 |
| 5.3.4. Usuwanie wartości odstających | 188 |
| 5.4. Przekształcenie danych | 190 |
| 5.4.1. Kodowanie | 190 |
| 5.4.2. Generalizacja | 193 |
| 5.4.3. Zaokrąglanie | 195 |
| 5.4.4. Dyskretyzacja | 195 |
| 5.4.5. Skalowanie | 198 |
| 5.4.6. Wygładzanie | 201 |
| 5.5. Redukcja danych | 208 |
| 5.5.1. Selekcja zmiennych | 208 |
| 5.5.2. Analiza składowych głównych | 210 |
| 5.5.3. Wybór zmiennych przydatnych dla modelu | 214 |
| 5.6. Podział danych | 215 |
| 5.6.1. Podział warstwowy | 216 |
| 5.6.2. Równoważenie danych | 217 |
| 5.6.3. k-krotna walidacja krzyżowa | 219 |
| 5.7. Danych walidacyjnych używa się do optymalizacji, a nie do oceny modeli | 222 |
| 5.8. Kto miał szansę przeżyć katastrofę Titanica? | 223 |
| 6. Analiza skupień | 235 |
| 6.1. Grupowanie w celu zmniejszenia liczby przykładów | 236 |
| 6.2. Algorytmy iteracyjno-optymalizacyjne | 238 |
| 6.3. Segmentacja | 245 |
| 7. Regresja 255 | |
| 7.1. Zrozumienie problemu | 255 |
| 7.2. Zrozumienie danych | 257 |
| 7.3. Opisanie danych | 263 |
| 7.4. Ocena przydatności danych | 266 |
| 7.5. Wzbogacenie danych | 267 |
| 7.6. Ocena zmiennych | 268 |
| 7.7. Przekształcenie i wybór danych | 269 |
| 7.8. Modelowanie | 272 |
| 7.8.1. Uczenie na błędach | 273 |
| 7.8.2. Regresja liniowa | 280 |
| 7.8.3. Ogólny model liniowy GLM | 285 |
| 7.8.4. Sztuczne sieci neuronowe | 288 |
| 7.8.5. Drzewa regresyjne | 305 |
| 7.8.6. Kombinacje modeli | 309 |
| 7.9. Porównanie modeli | 310 |
| 7.10. Wdrożenie modeli po stronie serwera SQL | 314 |
| 8. Klasyfikacja 319 | |
| 8.1. Klasyfikacja binarna | 320 |
| 8.1.1. Przygotowanie danych | 321 |
| 8.1.2. Regresja logistyczna | 323 |
| 8.1.3. Sztuczne sieci neuronowe | 329 |
| 8.1.4. Klasyfikacja przez indukcję drzew decyzyjnych | 334 |
| 8.1.5. Kombinacje modeli | 346 |
| 8.1.6. Porównanie modeli | 350 |
| 8.1.7. Wdrożenie modeli po stronie serwera SQL | 354 |
| 8.2. Klasyfikacja wieloklasowa | 358 |
| 8.2.1. Przygotowanie danych | 361 |
| 8.2.2. Regresja logistyczna | 363 |
| 8.2.3. Sztuczne sieci neuronowe | 366 |
| 8.2.4. Klasyfikacja przez indukcję drzew decyzyjnych | 369 |
| 8.2.5. Porównanie modeli | 375 |
| 8.2.6. Wdrożenie modeli po stronie serwera SQL | 377 |
| 9. Ocena modeli 383 | |
| 9.1. Nie ma darmowego lunchu | 384 |
| 9.2. Błędy modeli predykcyjnych | 385 |
| 9.2.1. Błąd systematyczny i błąd aproksymacji | 387 |
| 9.3. Kryteria oceny modeli regresji | 390 |
| 9.3.1. Średni błąd bezwzględny | 391 |
| 9.3.2. Pierwiastek błędu średniokwadratowego | 391 |
| 9.3.3. Znormalizowany błąd bezwzględny | 392 |
| 9.3.4. Znormalizowany błąd kwadratowy | 392 |
| 9.3.5. Współczynnik determinacji R2 | 393 |
| 9.3.6. Ocena modelu prognozującego pozostały czas bezawaryjnej pracy urządzeń | 393 |
| 9.4. Kryteria oceny modeli klasyfikacji binarnej | 398 |
| 9.4.1. Macierz błędów | 399 |
| 9.4.2. Trafność | 400 |
| 9.4.3. Precyzja | 401 |
| 9.4.4. Czułość | 401 |
| 9.4.5. F-miara | 402 |
| 9.4.6. Współczynnik Kappa Cohena | 402 |
| 9.4.7. Krzywa ROC i obszar pod krzywą | 403 |
| 9.4.8. Ocena modelu klasyfikującego urządzenia jako wymagające lub niewymagające przeglądu | 404 |
| 9.5. Kryteria oceny modeli klasyfikacji wieloklasowej | 413 |
| 9.5.1. Macierz błędów | 413 |
| 9.5.2. Metryki klasy większościowej | 414 |
| 9.5.3. Metryki poszczególnych klas | 414 |
| 9.5.4. Średnie makro | 415 |
| 9.5.5. Średnie mikro | 416 |
| 9.6. Ocena modelu klasyfikującego urządzenia do przeglądu | 417 |
| 9.7. Interpretacja predykcji | 423 |
| 10. Optymalizacja i wdrożenie modeli 427 | |
| 10.1. Zrozumienie problemu | 427 |
| 10.2. Zrozumienie i przygotowanie danych | 428 |
| 10.2.1. Import danych | 429 |
| 10.2.2. Ocena danych | 434 |
| 10.3. Modelowanie | 442 |
| 10.4. Optymalizacja | 446 |
| 10.5. Wdrożenie | 452 |
| 10.5.1. Analiza typu Co by było, gdyby? | 456 |
| Posłowie | 461 |
| Bibliografia | 463 |
KUP NA PREZENT
Praktyczne uczenie maszynowe
84,60 zł
Uzupełnij informacje na temat odbiorcy.
Produkt został pomyślnie dodany do koszyka.
Nieudana próba zakupu produktu. Spróbuj jeszcze raz.
Wypożyczaj w abonamencie!
Już od 2,66 zł za ebooka
