Az adattudomány és a mesterséges intelligencia kézikönyve: Értéket teremteni az adatokból gépi tanulással és adatelemzéssel

Olvasói vélemények

A könyvet dicsérik az adattudományi témák átfogó lefedettségéért és a különböző szerzők hozzájárulásaiért, ami a kezdők és a tapasztaltak számára egyaránt értékessé teszi. Néhány recenzens azonban elégedetlenségét fejezi ki a kapott könyv állapotával kapcsolatban, és megjegyzi a lektorálással és a formázással kapcsolatos problémákat.

⬤ Az adattudomány minden aspektusának átfogó lefedése
⬤ kezdők és szakértők számára egyaránt alkalmas
⬤ a különböző szerzők változatos nézőpontokat nyújtanak
⬤ a fejezetek egymástól függetlenül is olvashatók
⬤ gyakorlati összefüggésekben magyarázza el az egyenletek mögötti fogalmakat.

⬤ Problémák a könyv fizikai állapotával (megjegyzések és használt kódok)
⬤ korrektúrázásra és a hibák kijavítására van szükség
⬤ néhány fejezet kihívást jelenthet a kezdők számára
⬤ szükségtelenül sok kódot tartalmaz.

(8 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

The Handbook of Data Science and AI: Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics

Könyv tartalma:

Az adattudomány, a Big Data és a mesterséges intelligencia jelenleg az iparban, a kormányzatban és a társadalomban a legtöbbet emlegetett fogalmak közé tartoznak, ugyanakkor a leginkább félreértett fogalmak is. Ez a könyv tisztázza ezeket a fogalmakat, és gyakorlati ismereteket nyújt alkalmazásukhoz. Tartalmazza:

- Átfogó áttekintés az adattudomány különböző alkalmazási területeiről.

- Esettanulmányok a gyakorlatból, hogy a leírt fogalmak kézzelfoghatóvá váljanak.

- Gyakorlati példák egyszerű adatelemzési projektek megvalósításához.

A könyv több oldalról közelíti meg az adattudomány témáját. Lényeges, hogy megmutatja, hogyan építsen adatplatformokat, és hogyan alkalmazza az adattudomány eszközeit és módszereit. Útközben segít megérteni - és elmagyarázni a különböző érdekelteknek -, hogyan lehet értéket teremteni ezekből a technikákból, például az adattudomány alkalmazásával a szervezetek gyorsabb döntéseket hozhatnak, csökkenthetik költségeiket, és új piacokat nyithatnak meg. Továbbá életre kelti az adattudományhoz kapcsolódó alapvető fogalmakat, beleértve a statisztikát, a matematikát és a jogi megfontolásokat. Végül a könyv gyakorlati esettanulmányokat vázol fel, amelyek azt szemléltetik, hogy az adatokból származó tudás hogyan változtatja meg hosszú távon a különböző iparágakat.

Ezeket az aktuális témákat tartalmazza:

- Matematikai alapismeretek: Matematika a gépi tanuláshoz, hogy segítsen megérteni és használni a különböző ML-algoritmusokat.

- Gépi tanulás: A statisztikai módszertől a neurálisig, a transzformátoroktól és a GPT-3-tól az AutoML-ig, az ML gyakorlati alkalmazásához szükséges általános keretrendszereket mutatjuk be.

- Természetes nyelvi feldolgozás: Eszközök és technikák a szöveges adatokból való megismeréshez és a nyelvi technológiák fejlesztéséhez.

- Számítógépes látás: Hogyan nyerhetünk betekintést képekből és videókból az adattudomány segítségével?

- Modellezés és szimuláció: Összetett rendszerek viselkedésének modellezése, mint például a COVID-19 terjedése, és különböző forgatókönyvekre kiterjedő "Mi van, ha" elemzés készítése.

- ML és AI a termelésben: Hogyan lesz a kísérletezésből működő adattudományi termék?

- Az eredmények bemutatása: Alapvető prezentációs technikák adattudósok számára.