Sarah Guido Bücher

Machine Learning ist ein zentraler Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte, von medizinischer Diagnostik bis zu sozialen Netzwerken. Dieses Praxisbuch zeigt, wie Sie mit grundlegenden Python-Kenntnissen eigene Machine-Learning-Lösungen entwickeln können. Mithilfe der scikit-learn-Bibliothek erlernen Sie alle notwendigen Schritte für eine erfolgreiche Anwendung. Die Autoren legen den Fokus auf praktische Aspekte der Algorithmen, nicht auf die zugrunde liegende Mathematik. Vorkenntnisse in NumPy und matplotlib sind hilfreich, um das Tutorial optimal zu nutzen. Das Buch behandelt grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning, die Vor- und Nachteile gängiger Algorithmen sowie die Repräsentation und Fokussierung auf relevante Datenaspekte. Es vermittelt fortgeschrittene Methoden zur Modellauswertung und Parameteroptimierung sowie das Konzept von Pipelines, um Modelle zu verketten und Arbeitsabläufe zu kapseln. Zudem werden spezifische Techniken für die Verarbeitung von Textdaten vorgestellt. Schließlich bietet es Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in Machine Learning und Data Science.

Uważaj! Kości zostały rzucone! Erna Brown nie pamięta, kiedy ostatnio spała spokojnie. Każdej nocy dręczą ją koszmary, z którymi kobieta zupełnie nie potrafi sobie poradzić. Gdy pewnego dnia, w drodze do pracy, samochód odmawia jej posłuszeństwa, Erna nie podejrzewa, jak bardzo od tej chwili zmieni się jej życie. Samotna na opustoszałej kanadyjskiej autostradzie, zostaje zaatakowana przez nieznane jej siły. Niespodziewanie znajduje schronienie w hotelu otoczonym przez mroczny las, mając nadzieję, że od tej chwili będzie bezpieczna. Nawet nie wie, jak bardzo się myli Mięso było delikatne. Cindy z wyczuciem zagłębiła w nie ostrze noża i odcięła pierwszy kawałek. W jednej chwili szklana deska pokryła się bladoczerwonym sokiem. Nóż w jej ręku, niczym batuta dyrygenta, wykrzywiał się w dobrze obmyślany sposób, dzieląc na idealne kawałki dużą porcję mięsa. Sok spłynął na beżowy blat, zamieniając go w krwiste morze. Cindy dalej dyrygowała ostrzem. Nie zauważyła, gdy cienki strumyk podążył własną drogą i ciurkiem, niczym mały wodospad, zaczął opadać na wyłożoną brązowymi kafelkami kuchenną podłogę. Cindy Walker była w transie i nic nie mogło wyrwać jej z tej idyllicznej chwili. Zapach świeżego mięsa zaczął wnikać wprost do małego spiczastego nosa bladolicej dziewczyny.

Uczenie maszynowe często kojarzy się z dużymi firmami i zespołami, ale obecnie można samodzielnie tworzyć zaawansowane rozwiązania, korzystając z dostępnych danych. Wymaga to jedynie pomysłu i podstawowej wiedzy. Większość materiałów na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymaga biegłości w matematyce, co utrudnia naukę, mimo rosnącego zastosowania tych technologii w projektach badawczych i komercyjnych. Ta praktyczna książka ułatwia rozpoczęcie wdrażania rozwiązań do rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Oferuje przystępne wprowadzenie do tematu oraz pokazuje, jak wykorzystać Pythona i bibliotekę scikit-learn, z uwzględnieniem potrzeb badaczy, analityków danych i inżynierów pracujących nad aplikacjami. Zagadnienia matematyczne ograniczono do niezbędnego minimum, skupiając się na praktycznych aspektach algorytmów. Książka dokładnie opisuje, jak korzystać z różnych modeli dostępnych w bibliotekach. Zawiera informacje o podstawowych algorytmach, przetwarzaniu danych, ocenie modeli, dostrajaniu parametrów oraz przetwarzaniu danych tekstowych, a także programowaniu w Pythonie do zadań specjalnych.