banner banner banner
Uczenie Maszynowe W Akcji
Uczenie Maszynowe W Akcji
Оценить:
 Рейтинг: 0

Uczenie Maszynowe W Akcji

Uczenie Maszynowe W Akcji
Alan T. Norman

Czy szukasz książki, która pozwoli Ci zapoznać się z podstawowymi pojęciami uczenia maszynowego?

Moja książka wyjaśni Ci podstawowe pojęcia w sposób, który jest łatwy do zrozumienia.

Po przeczytaniu tej książki, będziesz miał solidny chwyt na podstawowe zasady, które ułatwią krok do bardziej zaawansowanej książki, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej.

Uczenie Maszynowe w Akcji

Przewodnik Dla laika

Alan T. Norman

Tłumacz: Krzysztof Zacharski

Copyright © Wszelkie prawa zastrzeżone.

Żadna część tej publikacji nie może być powielana, rozpowszechniana lub przekazywana w jakiejkolwiek formie lub za pomocą jakichkolwiek środków, w tym fotokopii, nagrywania lub innych metod elektronicznych lub mechanicznych, lub za pomocą jakiegokolwiek systemu przechowywania i wyszukiwania informacji, bez uprzedniej pisemnej zgody wydawcy, z wyjątkiem bardzo krótkich cytatów zawartych w recenzjach krytycznych i niektórych innych niekomercyjnych zastosowań dozwolonych przez prawo autorskie.

Spis Treści

DLACZEGO NAPISAŁEM TĘ KSIĄŻKĘ

Ta książka nie jest o programowaniu algorytmów uczenia maszynowego (#ulink_0ca005d9-6a8b-589f-90db-86f10c2e280a)

Przewodnik dla laika (#ulink_8abcd2f2-1a06-5570-ab85-3694e5da512f)

rozdział 1. Czym jest uczenie maszynowe? (#ulink_813f2651-29a9-5126-bcf9-a5471cb9dcf5)

Programowanie jawne a trenowanie algorytmu (#ulink_c22c8e5f-2011-5fd1-8c06-b077efb5a6aa)

Definicje: Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe a sieci neuronowe (#ulink_3fe35df4-a599-5bbe-ac8c-8b162a424068)

Podstawowe pojęcia (#ulink_1825cbdd-5f67-537d-a145-763dd0092d9c)

Uczenie nadzorowane a nienadzorowane (#ulink_51203811-9ef7-5642-ac08-1c15c31ce1ab)

Jakie problemy może rozwiązać uczenie maszynowe? (#ulink_1d1a1214-d1e2-5fe4-95b9-35253b2174ab)

Czarna skrzynka: czego nie wiemy o uczeniu maszynowym (#ulink_71cda88e-6372-51e2-aa97-13c8e3b0996d)

Zagłębiając się bardziej (#ulink_a0a2fbea-06dc-50fd-bf44-60477b610d34)

Rozdział 2. Oczyszczanie, etykietowanie, porządkowanie zbiorów danych (#ulink_366bbc3e-328c-5896-b2ad-dfa5253b823b)

Oczyszczanie zbioru danych (#ulink_2b4a57bb-02b4-530b-8baa-1936dccc2b31)

Potrzeba bardzo dużych zbiorów danych dla uczenia maszynowego (#ulink_b2735b85-8229-5626-9d8d-dbf6e915bf12)

Muszą być dobrze oznakowane (#ulink_838880db-13cb-536b-b699-f7360f38ba8f)

rozdział 3. Wybieranie lub Pisanie Algorytmu uczenia maszynowego (#ulink_1147d220-dda9-5b19-9832-197950aecdf7)

Podstawowe pojęcia (#ulink_bf119a66-885c-505b-afcd-3ee61590d476)

Popularne typy algorytmów (#ulink_d671c2a0-04c6-5616-9811-7786a4a402ab)

Co trzeba zrobić, żeby napisać algorytm novel (#ulink_a42a7ad0-e527-5352-a017-f40ab01b04ad)

Rozdział 4. Szkolenie I wdrażanie algorytmu (#ulink_a8b06998-f17e-55db-b942-bd30e698a39d)

Zaangażowane programowanie (#ulink_8b3ea266-01df-5140-b9da-3c085b5a5df1)

Statyczne a dynamiczne (#ulink_26be451e-0c09-5d23-a67e-534cb14a06e1)

Dostrajanie i projektkowanie funkcji (#ulink_4a509c35-fc45-5ca8-af1a-e115316310c9)

Odrzucanie algorytmu (#ulink_912365cf-45ad-560b-8b98-8f3a9d9981de)

Rozdział 5. Zastosowania uczenia maszynowego w świecie rzeczywistym (#ulink_dfeef16b-5429-5530-bae2-7a32ef461617)

Transport (#ulink_41c1b5ef-f1d8-53a2-87b4-fa5894f419e6)

Produktowe Rekomendacje (#ulink_25d4f7bf-25d0-575c-bfc2-b7c47ab07aaf)

Finanse (#ulink_1c68e83b-6a94-512d-bb51-173f5209b891)

Asystenci Głosowi, Inteligentne Domy, I Samochody (#ulink_53862870-7dd8-5afc-bec6-2883b4d57853)

Podsumowanie (#ulink_7f7b3d81-5f82-5aed-934e-01874f878970)

Książka Bonusowa Bitcoin Whales (#ulink_f1574ea3-5160-5144-ab28-bc4cb72d7ef7)

DLACZEGO NAPISAŁEM TĘ KSIĄŻKĘ

Witamy w świecie uczenia maszynowego!

Sztuczna inteligencja jest gotowa zmienić bieg historii ludzkości, być może bardziej niż jakakolwiek inna technologia w historii. Dużą część tej rewolucji stanowi uczenie maszynowe.

Uczenie maszynowe jest nauką o uczeniu komputerów, aby dokonywały przewidywań na podstawie danych. Na podstawowym poziomie, uczenie maszynowe polega na podaniu komputerowi zestawu danych i poproszeniu go o dokonanie przewidywań. Na początku, komputer będzie miał wiele przewidywań błędnych. Jednakże, w ciągu tysięcy przewidywań, komputer zmieni swój algorytm, aby dokonywać lepszych przewidywań.

Ten rodzaj obliczeń prognozujących był kiedyś niemożliwy. Komputery po prostu nie mogły przechowywać wystarczającej ilości danych lub przetwarzać ich wystarczająco szybko, aby skutecznie się uczyć. Obecnie, każdego roku, komputery stają się coraz inteligentniejsze w szybkim tempie. Postępy w przechowywaniu danych i mocy obliczeniowej napędzają ten trend w kierunku inteligentniejszych maszyn. W rezultacie komputery robią dziś rzeczy, które były nie do pomyślenia jeszcze dekadę lub dwie temu.

Uczenie maszynowe ma już wpływ na Twoje codzienne życie. Amazon wykorzystuje uczenie maszynowe do przewidywania produktów, które będziesz chciał kupić. Gmail używa go do filtrowania spamu z Twojej skrzynki odbiorczej. Twoje rekomendacje filmów na Netflixie są oparte na algorytmach uczenia maszynowego.

Jednak wpływ uczenia maszynowego nie kończy się na tym. Algorytmy uczenia maszynowego dokonują przewidywań we wszystkich branżach, od rolnictwa po opiekę zdrowotną. Co więcej, jego wpływ będzie odczuwalny w nowych branżach i na nowe sposoby każdego roku. W miarę pojawiania się tych nowych zastosowań uczenia maszynowego, będziemy stopniowo akceptować je jako część normalnego życia. Niemniej jednak, to nowe poleganie na inteligentnych maszynach jest punktem zwrotnym w historii technologii, a trend ten tylko przyspiesza.

W przyszłości uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja będą generalnie napędzać automatyzację wielu zadań wykonywanych obecnie przez ludzi. Samojeżdżące samochody polegają na uczeniu maszynowym do rozpoznawania obrazu i będą w coraz większym stopniu częścią transportu, podobnie jak samojeżdżące ciężarówki i inne pojazdy do transportu towarów. Znaczna część rolnictwa i produkcji jest obecnie zautomatyzowana, tak że uczenie maszynowe zapewnia żywność, którą spożywamy i towary, których używamy. Trend w kierunku automatyzacji tylko przyspiesza. Inne zastosowania uczenia maszynowego mogą zasadniczo zmienić pracę wykonywaną przez ludzi na co dzień, ponieważ maszyny stają się bardziej biegłe w zarządzaniu procesami i wykonywaniu pracy opertej na wiedzy.