Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn

57,98 

Opis

Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spośród wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego bibliotekami. Znajomość tych narzędzi umożliwia sprawne tworzenie systemów uczących się, jednak uzyskanie spektakularnych wyników wymaga doświadczenia i wprawy. Konieczne są więc ćwiczenia i praktyka w samodzielnym rozwiązywaniu problemów.To trzecie wydanie popularnego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie praktycznej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z różnymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech, klasyfikacji danych, regresji, klastrowania i przetwarzania języka naturalnego. To wydanie uzupełniono o najnowsze zagadnienia ważne dla biznesu, takie jak tworzenie systemu rekomendacji, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikowanie zdjęć, prognozowanie sekwencji danych i zastosowanie uczenia przez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony praktycznej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się.W książce między innymi:gruntowne podstawy uczenia maszynowego i nauki o danychtechniki eksploracji i analizy danych za pomocą kodu Pythonatrenowanie modeli za pomocą Apache Sparkprzetwarzanie języka naturalnego przy użyciu bibliotek Pythonapraktyczne wdrażanie modeli i algorytmów uczenia maszynowegokorzystanie z bibliotek Pythona: TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learnWypróbuj najlepsze praktyki uczenia maszynowego z Pythonem!Spis treści: O autorze O korektorach merytorycznych Rozdział 1. Pierwsze kroki z uczeniem maszynowym w Pythonie Wprowadzenie do uczenia maszynowego Dlaczego uczenie maszynowe jest potrzebne? Różnice między uczeniem maszynowym a automatyką Zastosowania uczenia maszynowego Wstępne wymagania Trzy rodzaje uczenia maszynowego Istota uczenia maszynowego Uogólnianie danych Nadmierne i niedostateczne dopasowanie modelu oraz kompromis między obciążeniem a wariancją Zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu poprzez weryfikację krzyżową Zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu za pomocą regularyzacji Zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu poprzez selekcję cech i redukcję wymiarowości Wstępne przetwarzanie danych i inżynieria cech Wstępne przetwarzanie i eksploracja danych Inżynieria cech Łączenie modeli Głosowanie i uśrednianie Agregacja bootstrap Wzmacnianie Składowanie Instalacja i konfiguracja oprogramowania Przygotowanie Pythona i środowiska pracy Instalacja najważniejszych pakietów Pythona Wprowadzenie do pakietu TensorFlow 2 Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 2. Tworzenie systemu rekomendacji filmów na bazie naiwnego klasyfikatora Bayesa Pierwsze kroki z klasyfikacją Klasyfikacja binarna Klasyfikacja wieloklasowa Klasyfikacja wieloetykietowa Naiwny klasyfikator Bayesa Twierdzenie Bayesa w przykładach Mechanizm naiwnego klasyfikatora Bayesa Implementacja naiwnego klasyfikatora Bayesa Implementacja od podstaw Implementacja z wykorzystaniem pakietu scikit-learn Budowanie systemu rekomendacyjnego na bazie klasyfikatora Bayesa Ocena jakości klasyfikacji Strojenie modeli poprzez weryfikację krzyżową Podsumowanie Ćwiczenia Bibliografia Rozdział 3. Rozpoznawanie twarzy przy użyciu maszyny wektorów nośnych Określanie granic klas za pomocą maszyny wektorów nośnych Scenariusz 1. Określenie hiperpłaszczyzny rozdzielającej Scenariusz 2. Określenie optymalnej hiperpłaszczyzny rozdzielającej Scenariusz 3. Przetwarzanie punktów odstających Implementacja maszyny wektorów nośnych Scenariusz 4. Więcej niż dwie klasy Scenariusz 5. Rozwiązywanie nierozdzielnego liniowo problemu za pomocą jądra Wybór między jądrem liniowym a radialną funkcją bazową Klasyfikowanie zdjęć twarzy za pomocą maszyny wektorów nośnych Badanie zbioru zdjęć twarzy Tworzenie klasyfikatora obrazów opartego na maszynie wektorów nośnych Zwiększanie skuteczności klasyfikatora obrazów za pomocą analizy głównych składowych Klasyfikacja stanu płodu w kardiotokografii Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 4. Prognozowanie kliknięć reklam internetowych przy użyciu algorytmów drzewiastych Wprowadzenie do prognozowania kliknięć reklam Wprowadzenie do dwóch typów danych: liczbowych i kategorialnych Badanie drzewa decyzyjnego od korzeni do liści Budowanie drzewa decyzyjnego Wskaźniki jakości podziału zbioru Implementacja drzewa decyzyjnego od podstaw Implementacja drzewa decyzyjnego za pomocą biblioteki scikit-learn Prognozowanie kliknięć reklam za pomocą drzewa decyzyjnego Gromadzenie drzew decyzyjnych: las losowy Gromadzenie drzew decyzyjnych: drzewa ze wzmocnieniem gradientowymPodsumowanie Ćwiczenia Rozdział 5. Prognozowanie kliknięć reklam internetowych przy użyciu regresji logistycznej Klasyfikowanie danych z wykorzystaniem regresji logistycznej Wprowadzenie do funkcji logistycznej Przejście od funkcji logistycznej do regresji logistycznej Trening modelu opartego na regresji logistycznej Trening modelu opartego na regresji logistycznej z gradientem prostym Prognozowanie kliknięć reklam z wykorzystaniem regresji logistycznej z gradientem prostym Trening modelu opartego na regresji logistycznej ze stochastycznym gradientem prostym Trening modelu opartego na regresji logistycznej z regularyzacjąSelekcja cech w regularyzacji L1 Trening modelu na dużym zbiorze danych z uczeniem online Klasyfikacja wieloklasowa Implementacja regresji logistycznej za pomocą pakietu TensorFlow Selekcja cech z wykorzystaniem lasu losowego Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 6. Skalowanie modelu prognozującego do terabajtowych dzienników kliknięćPodstawy Apache Spark Komponenty Instalacja Uruchamianie i wdrażanie programów Programowanie z wykorzystywaniem modułu PySpark Trenowanie modelu na bardzo dużych zbiorach danych za pomocą narzędzia Apache Spark Załadowanie danych o kliknięciach reklam Podzielenie danych i umieszczenie ich w pamięci Zakodowanie „1 z n” cech kategorialnych Trening i testy modelu regresji logistycznej Inżynieria cech i wartości kategorialnych przy użyciu narzędzia Apache Spark Mieszanie cech kategorialnych Interakcja cech, czyli łączenie zmiennych Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 7. Prognozowanie cen akcji za pomocą algorytmów regresji Krótkie wprowadzenie do giełdy i cen akcji Co to jest regresja? Pozyskiwanie cen akcji Pierwsze kroki z inżynierią cech Pozyskiwanie danych i generowanie cech Szacowanie za pomocą regresji liniowej Jak działa regresja liniowa? Implementacja regresji liniowej od podstaw Implementacja regresji liniowej z wykorzystaniem pakietu scikit-learn Implementacja regresji liniowej z wykorzystaniem pakietu TensorFlow Prognozowanie za pomocą regresyjnego drzewa decyzyjnego Przejście od drzewa klasyfikacyjnego do regresyjnego Implementacja regresyjnego drzewa decyzyjnego Implementacja lasu regresyjnego Prognozowanie za pomocą regresji wektorów nośnych Implementacja regresji wektorów nośnych Ocena jakości regresji Prognozowanie cen akcji za pomocą trzech algorytmów regresji Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 8. Prognozowanie cen akcji za pomocą sieci neuronowych Demistyfikacja sieci neuronowych Pierwsze kroki z jednowarstwową siecią neuronową Funkcje aktywacji Propagacja wstecz Wprowadzanie kolejnych warstw do sieci neuronowej i uczenie głębokieTworzenie sieci neuronowej Implementacja sieci neuronowej od podstaw Implementacja sieci neuronowej przy użyciu pakietu scikit-learn Implementacja sieci neuronowej przy użyciu pakietu TensorFlow Dobór właściwej funkcji aktywacji Zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu sieci Dropout Wczesne zakończenie treningu Prognozowanie cen akcji za pomocą sieci neuronowej Trening prostej sieci neuronowej Dostrojenie parametrów sieci neuronowej Podsumowanie Ćwiczenie Rozdział 9. Badanie 20 grup dyskusyjnych przy użyciu technik analizy tekstu Jak komputery rozumieją ludzi, czyli przetwarzanie języka naturalnego Czym jest przetwarzanie języka naturalnego? Historia przetwarzania języka naturalnego Zastosowania przetwarzania języka naturalnego Przegląd bibliotek Pythona i podstawy przetwarzania języka naturalnego Instalacja najważniejszych bibliotek Korpusy Tokenizacja Oznaczanie części mowy Rozpoznawanie jednostek nazwanych Stemming i lematyzacja Modelowanie semantyczne i tematyczne Pozyskiwanie danych z grup dyskusyjnych Badanie danych z grup dyskusyjnych Przetwarzanie cech danych tekstowych Zliczanie wystąpień wszystkich tokenów Wstępne przetwarzanie tekstu Usuwanie stop-słów Upraszczanie odmian Wizualizacja danych tekstowych z wykorzystaniem techniki t-SNE Co to jest redukcja wymiarowości? Redukcja wymiarowości przy użyciu techniki t-SNE Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 10. Wyszukiwanie ukrytych tematów w grupach dyskusyjnych poprzez ich klastrowanie i modelowanie tematyczneNauka bez wskazówek, czyli uczenie nienadzorowane Klastrowanie grup dyskusyjnych metodą k-średnich Jak działa klastrowanie metodą k-średnich? Implementacja klastrowania metodą k-średnich od podstaw Implementacja klastrowania metodą k-średnich z wykorzystaniem pakietu scikit-learn Dobór wartości k Klastrowanie danych z grup dyskusyjnych metodą k-średnich Odkrywanie ukrytych tematów grup dyskusyjnych Modelowanie tematyczne z wykorzystaniem nieujemnej faktoryzacji macierzy Modelowanie tematyczne z wykorzystaniem ukrytej alokacji Dirichleta Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 11. Dobre praktyki uczenia maszynowego Proces rozwiązywania problemów uczenia maszynowego Dobre praktyki przygotowywania danych Dobra praktyka nr 1. Dokładne poznanie celu projektu Dobra praktyka nr 2. Zbieranie wszystkich istotnych pól Dobra praktyka nr 3. Ujednolicenie danych Dobra praktyka nr 4. Opracowanie niekompletnych danych Dobra praktyka nr 5. Przechowywanie dużych ilości danych Dobre praktyki tworzenia zbioru treningowego Dobra praktyka nr 6. Oznaczanie cech kategorialnych liczbami Dobra praktyka nr 7. Rozważenie kodowania cech kategorialnych Dobra praktyka nr 8. Rozważenie selekcji cech i wybór odpowiedniej metodyDobra praktyka nr 9. Rozważenie redukcji wymiarowości i wybór odpowiedniej metody Dobra praktyka nr 10. Rozważenie normalizacji cech Dobra praktyka nr 11. Inżynieria cech na bazie wiedzy eksperckiej Dobra praktyka nr 12. Inżynieria cech bez wiedzy eksperckiej Dobra praktyka nr 13. Dokumentowanie procesu tworzenia cech Dobra praktyka nr 14. Wyodrębnianie cech z danych tekstowych Dobre praktyki trenowania, oceniania i wybierania modelu Dobra praktyka nr 15. Wybór odpowiedniego algorytmu początkowego Dobra praktyka nr 16. Zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu Dobra praktyka nr 17. Diagnozowanie nadmiernego i niedostatecznego dopasowania Dobra praktyka nr 18. Modelowanie dużych zbiorów danych Dobre praktyki wdrażania i monitorowania modelu Dobra praktyka nr 19. Zapisywanie, ładowanie i wielokrotne stosowanie modelu Dobra praktyka nr 20. Monitorowanie skuteczności modelu Dobra praktyka nr 21. Regularne aktualizowanie modelu Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 12. Kategoryzacja zdjęć odzieży przy użyciu konwolucyjnej sieci neuronowej Bloki konstrukcyjne konwolucyjnej sieci neuronowejWarstwa konwolucyjna Warstwa nieliniowa Warstwa redukująca Budowanie konwolucyjnej sieci neuronowej na potrzeby klasyfikacji Badanie zbioru zdjęć odzieży Klasyfikowanie zdjęć odzieży za pomocą konwolucyjnej sieci neuronowej Tworzenie sieci Trening sieci Wizualizacja filtrów konwolucyjnych Wzmacnianie konwolucyjnej sieci neuronowej poprzez uzupełnianie danych Odwracanie obrazów w poziomie i pionie Obracanie obrazów Przesuwanie obrazów Usprawnianie klasyfikatora obrazów poprzez uzupełnianie danych Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 13. Prognozowanie sekwencji danych przy użyciu rekurencyjnej sieci neuronowej Wprowadzenie do uczenia sekwencyjnego Architektura rekurencyjnej sieci neuronowej na przykładzie Mechanizm rekurencyjny Sieć typu „wiele do jednego” Sieć typu „jedno do wielu” Sieć synchroniczna typu „wiele do wielu” Sieć niesynchroniczna typu „wiele do wielu” Trening rekurencyjnej sieci neuronowej Długoterminowe zależności i sieć LSTM Analiza recenzji filmowych za pomocą sieci neuronowej Analiza i wstępne przetworzenie recenzji Zbudowanie prostej sieci LSTM Poprawa skuteczności poprzez wprowadzenie dodatkowych warstw Pisanie nowej powieści „Wojna i pokój” za pomocą rekurencyjnej sieci neuronowej Pozyskanie i analiza danych treningowych Utworzenie zbioru treningowego dla generatora tekstu Utworzenie generatora tekstu Trening generatora tekstu Zaawansowana analiza języka przy użyciu modelu Transformer Architektura modelu Samouwaga Podsumowanie Ćwiczenia Rozdział 14. Podejmowanie decyzji w skomplikowanych warunkach z wykorzystaniem uczenia przez wzmacnianiePrzygotowanie środowiska do uczenia przez wzmacnianie Instalacja biblioteki PyTorch Instalacja narzędzi OpenAI Gym Wprowadzenie do uczenia przez wzmacnianie z przykładami Komponenty uczenia przez wzmacnianie Sumaryczna nagroda Algorytmy uczenia przez wzmacnianie Problem FrozenLake i programowanie dynamiczne Utworzenie środowiska FrozenLake Rozwiązanie problemu przy użyciu algorytmu iteracji wartości Rozwiązanie problemu przy użyciu algorytmu iteracji polityki Metoda Monte Carlo uczenia przez wzmacnianie Utworzenie środowiska Blackjack Ocenianie polityki w metodzie Monte Carlo Sterowanie Monte Carlo z polityką Problem taksówkarza i algorytm Q-uczenia Utworzenie środowiska Taxi Implementacja algorytmu Q-uczenia Podsumowanie Ćwiczenia Skorowidz O autorze: Yuxi (Hayden) Liu rozwija modele uczenia maszynowego w Google. Wcześniej pracował naukowo nad zastosowaniami uczenia maszynowego w takich dziedzinach jak reklama internetowa i cyberbezpieczeństwo. Jest entuzjastą edukacji i autorem wielu książek o uczeniu maszynowym. Pierwsze wydanie tego podręcznika zajmowało wiodącą pozycję w rankingu Amazona w latach 2017 i 2018.

6 września święto usa, cena paliwa 2020, tkb bełchatów, bezzwrotna pożyczka 5000 podstawa prawna, ulga na rehabilitację, premia świąteczna poczta polska, trzecia dawka kiedy, polsko japonski

yyyyy