nienaturalna inteligencja i uczenie maszynowe rozwijają się z niezwykłą dynamiką i znajdują coraz więcej różnych zastosowań w niemal wszelkich branżach. Ten błyskotliwy postęp jest silnie związany z osiągnięciami w świecie sprzętu i oprogramowania.
aktualnie do uczenia maszynowego używa się wielu języków programowania, takich jak R, C, C++, Fortran i Go, jednak najpopularniejszym wyborem okazał się Python wraz z jego specjalistycznymi bibliotekami.
Znajomość tych bibliotek i narzędzi pozwala na tworzenie systemów uczących się choćby tym osobom, które nie dysponują głęboką wiedzą z dziedziny matematyki.Ta książka jest przeznaczona dla każdego, kto choć trochę zna Pythona i chce nauczyć się uczenia maszynowego.
Zagadnienia matematyczne zostały tu zaprezentowane w niewielkim stopniu, za to więcej uwagi poświęcono koncepcjom, na których oparto najważniejsze i z zasady użytkowane narzędzia oraz techniki uczenia maszynowego.
Następnie pokazano funkcjonalne zasady implementacji uczenia maszynowego z zastosowaniem najdoskonalszych bibliotek i narzędzi Pythona. Opisano używane dziś komponenty systemów uczących się, w tym techniki klasyfikacji i regresji, a także inżynierię cech, która pozwala przekształcać informacje na poręczną postać.
Przeanalizowano liczne algorytmy i typowo wykorzystywane techniki uczenia maszynowego. Pokrótce przedstawiono modele grafowe i sieci neuronowe, w tym sieci głębokie, jak jeszcze połączenie tych technik z bardziej innowacyjnymi metodami, przydatnymi nawet w pracy na danych graficznych i tekstowych.W książce między innymi:- algorytmy i modele uczenia maszynowego- zasady oceny efektywności systemów uczących- techniki przekształcania informacji- techniki uczenia maszynowego do obrazu i tekstu- sieci neuronowe i modele grafowe- biblioteka scikit-learn i inne narzędzia PythonaUczenie maszynowe z Pythonem: od dziś dla każdego![O autorze]Dr Mark Fenner - uczy dorosłych informatyki i matematyki.
Prowadził badania w dziedzinach uczenia maszynowego, bioinformatyki i bezpieczeństwa systemów komputerowych. Zajmował się także analizą bezpieczeństwa repozytoriów oprogramowania, probabilistycznym modelowaniem białek, a także analizą i wizualizacją danych pochodzących z badań naturalnych i mikroskopowych.
Mieszka z rodziną w południowo-wschodniej Pensylwanii.
