A kollektív intelligencia programozása: Intelligens Web 2.0 alkalmazások építése

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 217 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications

Könyv tartalma:

Szeretné kihasználni a keresési rangsorok, a termékajánlások, a közösségi könyvjelzők és az online partnerkeresés mögött rejlő erőt? Ez a lenyűgöző könyv bemutatja, hogyan építhet Web 2. 0 alkalmazásokat az emberek által az interneten létrehozott hatalmas adatmennyiség bányászatához. A könyvben található kifinomult algoritmusok segítségével intelligens programokat írhat, amelyekkel hozzáférhet más weboldalak érdekes adathalmazaihoz, adatokat gyűjthet a saját alkalmazásai felhasználóitól, és elemezheti és megértheti az adatokat, ha már megtalálta őket.

A Kollektív intelligencia programozása bevezet a gépi tanulás és a statisztika világába, és elmagyarázza, hogyan lehet következtetéseket levonni a felhasználói élményről, a marketingről, a személyes ízlésről és általában az emberi viselkedésről -- mindezt olyan információkból, amelyeket Ön és mások nap mint nap gyűjtenek. Minden egyes algoritmus világosan és tömören van leírva, olyan kóddal, amelyet azonnal felhasználhatsz a weboldaladon, blogodon, wikipédiádon vagy speciális alkalmazásodon. Ez a könyv elmagyarázza:

⬤ Kollaboratív szűrési technikák, amelyek lehetővé teszik az online kiskereskedők számára, hogy termékeket vagy médiát ajánljanak.

⬤ Klaszterezési módszerek a hasonló elemek csoportjainak felismerésére egy nagy adathalmazban.

⬤ Keresőmotorok jellemzői -- lánctalpasok, indexelők, lekérdezőmotorok és a PageRank algoritmus.

⬤ Optimalizáló algoritmusok, amelyek egy probléma lehetséges megoldásainak millióit keresik, és kiválasztják a legjobbat.

⬤ Bayes-szűrés, amelyet a spamszűrőkben használnak a dokumentumok szófajok és egyéb jellemzők alapján történő osztályozására.

⬤ Döntési fák használata nemcsak előrejelzések készítésére, hanem a döntések meghozatalának módját is modellezik.

⬤ Numerikus értékek előrejelzése az osztályozások helyett az ármodellek építéséhez.

⬤ Támogató vektorgépek az online társkereső oldalakon az emberek párosítására.

⬤ Nem-negatív mátrix faktorizáció a független jellemzők megtalálására egy adathalmazban.

⬤ Evolváló intelligencia a problémamegoldáshoz -- hogyan fejleszti a számítógép a képességeit a saját kódjának javításával, minél többet játszik egy játékkal.

Minden fejezet tartalmaz feladatokat az algoritmusok bővítésére, hogy azok még hatékonyabbá váljanak. Lépjen túl az egyszerű adatbázis-alapú alkalmazásokon, és tegye az internetes adatok gazdagságát az Ön szolgálatába.

"Bravó! Nem tudok jobb módot elképzelni arra, hogy egy fejlesztő először tanulja meg ezeket az algoritmusokat és módszereket, és nem tudok jobbat elképzelni arra sem, hogy én (egy öreg AI-kutya) felfrissítsem a tudásomat a részletekben.".

-- Dan Russell, Google.

"Toby könyve nagyszerűen bontja le a gépi tanulási algoritmusok összetett témakörét gyakorlatias, könnyen érthető példákra, amelyek közvetlenül alkalmazhatók a mai webes társadalmi interakciók elemzésére. Ha ez a könyv két évvel ezelőtt rendelkezésemre állt volna, értékes időt spóroltam volna meg azzal, hogy néhány eredménytelen ösvényen járjak.".".

-- Tim Wolters, CTO, Collective Intellect.