Algoritmi ai web-ului inteligent

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o prezentare generală la nivel înalt a subiectelor de învățare automată, dar nu este recomandată începătorilor din cauza conciziei sale și a cunoștințelor prealabile presupuse în matematică și statistică. Deși poate fi o resursă utilă pentru cei deja familiarizați cu subiectul, îi lipsesc profunzimea și explicațiile cuprinzătoare pentru cursanții avansați. În plus, poate servi ca un cadou decent pentru cineva interesat de matematică și statistică.

Include fragmente de cod Python, potrivite ca o prezentare generală pentru cititorii cu unele cunoștințe existente despre învățarea automată, potențial o resursă utilă pentru organizarea gândurilor.

Explicațiile sunt foarte scurte și se bazează pe cunoștințe prealabile, profunzime insuficientă atât pentru începători, cât și pentru cursanții avansați, nu este un ghid cuprinzător al instrumentelor Python pentru machine learning.

(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Algorithms of the Intelligent Web

Conținutul cărții:

Rezumat

Algorithms of the Intelligent Web, Second Edition predă cele mai importante abordări ale analizei algoritmice a datelor web, permițându-vă să vă creați propriile aplicații de învățare automată care analizează, prelucrează și prelucrează datele colectate de la utilizatori, aplicații web, senzori și jurnalele site-urilor web.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre tehnologie

Informații valoroase sunt îngropate în urmele lăsate de utilizatorii web în timp ce navighează pe pagini și aplicații. Le puteți descoperi folosind algoritmi inteligenți precum cei care au făcut ca Facebook, Google și Twitter să se numere printre giganții extragerii modelelor de date web.

Despre carte

Algorithms of the Intelligent Web, ediția a doua vă învață cum să creați aplicații de învățare automată care analizează și prelucrează datele colectate de la utilizatori, aplicații web și jurnale de site-uri web. În această ediție complet revizuită, veți analiza algoritmi inteligenți care extrag valoare reală din date. Conceptele cheie de învățare automată sunt explicate cu exemple de cod în scikit-learn din Python. Această carte vă ghidează prin algoritmi pentru captarea, stocarea și structurarea fluxurilor de date provenite de pe web. Veți explora motoarele de recomandare și vă veți scufunda în clasificarea prin algoritmi statistici, rețele neuronale și învățare profundă.

What's Inside

⬤ Introducere la învățarea automată.

⬤ Extragerea structurii din date.

⬤ Învățarea profundă și rețelele neuronale.

⬤ Cum funcționează motoarele de recomandare.

Despre cititor

Se presupun cunoștințe de Python.

Despre autori

Douglas McIlwraith este expert în machine learning și practician al științei datelor în domeniul publicității online. Dr. Haralambos Marmanis este un pionier în adoptarea tehnicilor de învățare automată pentru soluții industriale. Dmitry Babenko proiectează aplicații pentru sectorul bancar, al asigurărilor și al gestionării lanțului de aprovizionare. Prefață de Yike Guo.

Tabla de conținut

⬤ Construirea de aplicații pentru web-ul inteligent.

⬤ Extragerea structurii din date: gruparea și transformarea datelor.

⬤ Recomandarea conținutului relevant.

⬤ Clasificare: plasarea lucrurilor la locul lor.

⬤ Studiu de caz: predicția clicurilor pentru publicitatea online.

⬤ Învățarea profundă și rețelele neuronale.

⬤ A face alegerea corectă.

⬤  Viitorul web-ului inteligent.

⬤ Anexă - Captarea datelor pe web.