Az intelligens web algoritmusai

Olvasói vélemények

A könyv magas szintű áttekintést nyújt a gépi tanulás témáiról, de rövidsége és a matematikai és statisztikai előismeretek feltételezése miatt kezdőknek nem ajánlott. Míg a témában már jártasak számára hasznos forrás lehet, a haladók számára hiányzik belőle a mélység és az átfogó magyarázatok. Ezenkívül tisztességes ajándékként szolgálhat a matematika és a statisztika iránt érdeklődő személy számára.

Tartalmaz Python kódrészleteket, áttekintésként alkalmas a gépi tanulással kapcsolatos némi előzetes ismerettel rendelkező olvasók számára, potenciálisan hasznos forrás a gondolatok rendszerezéséhez.

A magyarázatok nagyon rövidek és előismeretekre támaszkodnak, nem elég mélységűek mind a kezdők, mind a haladók számára, nem átfogó útmutató a gépi tanuláshoz használt Python-eszközökhöz.

(4 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Algorithms of the Intelligent Web

Könyv tartalma:

Összefoglaló

Az intelligens web algoritmusai, második kiadás megtanítja az algoritmikus webes adatelemzés legfontosabb megközelítéseit, lehetővé téve, hogy saját gépi tanulási alkalmazásokat hozzon létre, amelyek a felhasználók, webes alkalmazások, érzékelők és webhelynaplók által gyűjtött adatokat feldolgozzák, feldolgozzák és feldolgozzák.

A nyomtatott könyv megvásárlása magában foglalja a Manning Publications ingyenes e-könyvét PDF, Kindle és ePub formátumban.

A technológiáról

Értékes információk rejlenek a webes felhasználók által az oldalakon és alkalmazásokon való navigálás során hagyott nyomokban. Ezeket olyan intelligens algoritmusok segítségével fedezheti fel, mint amilyenek a Facebook, a Google és a Twitter a webes adatminták kinyerésének óriásai közé emelték.

A könyvről

Az intelligens web algoritmusai, második kiadás megtanítja, hogyan hozzon létre gépi tanulási alkalmazásokat, amelyek a felhasználóktól, webes alkalmazásoktól és webhelynaplóktól gyűjtött adatokat feldolgozzák és feldolgozzák. Ebben a teljesen átdolgozott kiadásban olyan intelligens algoritmusokat tekinthet meg, amelyek valódi értéket vonnak ki az adatokból. A kulcsfontosságú gépi tanulási fogalmakat kódpéldákkal magyarázza el a Python scikit-learn programban. Ez a könyv végigvezeti Önt a webről érkező adatfolyamok rögzítésére, tárolására és strukturálására szolgáló algoritmusokon. Felfedezi az ajánlómotorokat, és statisztikai algoritmusokon, neurális hálózatokon és mélytanuláson keresztül belemerül az osztályozásba.

What's Inside

⬤ Bevezetés a gépi tanulásba.

⬤ Szerkezet kinyerése az adatokból.

⬤ Mély tanulás és neurális hálózatok.

⬤ Hogyan működnek az ajánlómotorok.

Az olvasóról

A Python nyelv ismerete feltételezett.

A szerzőkről

Douglas McIlwraith gépi tanulási szakértő és adattudományi szakember az online reklámozás területén. Dr. Haralambos Marmanis a gépi tanulási technikák ipari megoldásokban való alkalmazásának úttörője. Dmitry Babenko banki, biztosítási és ellátási lánc menedzsment alkalmazások tervezésével foglalkozik. Előszó: Yike Guo.

Tartalomjegyzék

⬤ Alkalmazások építése az intelligens webhez.

⬤ Szerkezet kinyerése az adatokból: az adatok klaszterezése és átalakítása.

⬤ Releváns tartalom ajánlása.

⬤ Klasszifikáció: a dolgok elhelyezése a helyükre.

⬤ Egy esettanulmány: kattintás-előrejelzés online hirdetésekhez.

⬤ Mélyreható tanulás és neurális hálózatok.

⬤ A helyes választás meghozatala.

⬤ A jövő intelligens webje.

⬤ Függelék - Az adatok rögzítése a weben.