Polski
ebook
Budowanie systemów inteligentnych Przewodnik po inżynierii uczenia się maszyn
Geoff Hulten
Stwórz w pełni funkcjonalny inteligentny system, który wykorzystuje uczenie się maszyn i dane pochodzące z integracji z użytkownikiem do ciągłej poprawy i osiągania sukcesów.
Budowanie systemów inteligentnych uczy, jak zbudować inteligentny system od początku do końca i zastosować w praktyce uczenie się maszyn. Zrozumiesz, jak wykorzystać posiadane umiejętności w inżynierii oprogramowania, data science, uczeniu się maszyn, zarządzaniu oraz administrowaniu programami do produkcji działających systemów.
Książka ta jest oparta na ponad dziesięcioletnim doświadczeniu autora w budowaniu systemów inteligentnych działających w skali internetu, które mają setki milionów interakcji z użytkownikami dziennie, w największym i najważniejszym oprogramowaniu na świecie.
Dzięki książce:
• Zrozumiesz koncepcję systemów inteligentnych: Dowiedz się, co jest dobre dla ciebie, kiedy go potrzebujesz i jak go skonfigurować, by osiągnąć sukces.
• Zaprojektujesz inteligentne środowisko użytkownika: Produkuj dane, aby z czasem ulepszyć inteligentny system.
• Wdrożysz inteligentny system: Wykonuj, zarządzaj, mierz inteligentny system w praktyce.
• Stworzysz inteligencję: Stosuj różne podejścia, w tym uczenie się maszyn.
• Dokonaj orkiestracji inteligentnego systemu: Łącz części w toku całego cyklu życia systemu i osiągnij pożądany efekt.
Budowanie systemów inteligentnych uczy, jak zbudować inteligentny system od początku do końca i zastosować w praktyce uczenie się maszyn. Zrozumiesz, jak wykorzystać posiadane umiejętności w inżynierii oprogramowania, data science, uczeniu się maszyn, zarządzaniu oraz administrowaniu programami do produkcji działających systemów.
Książka ta jest oparta na ponad dziesięcioletnim doświadczeniu autora w budowaniu systemów inteligentnych działających w skali internetu, które mają setki milionów interakcji z użytkownikami dziennie, w największym i najważniejszym oprogramowaniu na świecie.
Dzięki książce:
• Zrozumiesz koncepcję systemów inteligentnych: Dowiedz się, co jest dobre dla ciebie, kiedy go potrzebujesz i jak go skonfigurować, by osiągnąć sukces.
• Zaprojektujesz inteligentne środowisko użytkownika: Produkuj dane, aby z czasem ulepszyć inteligentny system.
• Wdrożysz inteligentny system: Wykonuj, zarządzaj, mierz inteligentny system w praktyce.
• Stworzysz inteligencję: Stosuj różne podejścia, w tym uczenie się maszyn.
• Dokonaj orkiestracji inteligentnego systemu: Łącz części w toku całego cyklu życia systemu i osiągnij pożądany efekt.
Opinie:
Wystaw opinię
Opinie, recenzje, testy:
Ten produkt nie ma jeszcze opinii
Twoja opinia
aby wystawić opinię.
Wydawnictwo: Wydawnictwo Naukowe PWN
Koszty dostawy:
- Przesyłka email dla e-book 0.00 zł brutto
Zapytaj o produkt
Opis produktu
- Tytuł
- Budowanie systemów inteligentnych
- Podtytuł
- Przewodnik po inżynierii uczenia się maszyn
- Autor
- Geoff Hulten
- Język
- polski
- Wydawnictwo
- Wydawnictwo Naukowe PWN
- Tłumaczenie
- Wojciech Fenrich, Przemysław Kwiatkowski, Witold Sikorski
- ISBN
- 978-83-01-20825-7
- Rok wydania
- 2019
- Wydanie
- 1
- Liczba stron
- 350
- Format
- Spis treści
- O autorze 13 O recenzencie technicznym 14 Podziękowania 1 Wprowadzenie 16 Dla kogo jest ta książka? 17 Dane i specjaliści od uczenia się maszyn 18 Inżynierowie oprogramowania 18 Menedżerowie oprogramowania 19 CZĘŚĆ I. JAK PODCHODZIĆ DO PROJEKTU WYKORZYSTUJĄCEGO SYSTEMY INTELIGENTNE? 21 1. Poznajmy systemy inteligentne 23 Elementy systemu inteligentnego 24 Przykład systemu inteligentnego 26 Jak sprawić, że system będzie inteligentny? 32 Podsumowanie 34 Do przemyślenia... 34 2. Kiedy korzystać z systemów inteligentnych? 36 Typy problemów potrzebujące systemów inteligentnych 36 W jakich sytuacjach systemy inteligentne się sprawdzają? 40 Gdy nie jesteśmy pewni, czy system inteligentny jest nam potrzebny 44 Podsumowanie 44 Do przemyślenia… 45 3. Kilka wskazówek dotyczących pracy z danymi 46 Struktura danych 46 4. Jak zadawać proste pytania dotyczące danych 48 Praca z modelami danych 50 Koncepcyjne uczenie się maszyn 51 Częste pułapki związane z pracą z danymi 53 Podsumowanie 56 Do przemyślenia... 56 Jak określić cele systemu inteligentnego? 57 Kryteria dobrego celu 58 Przykład na to, że wybór celów jest trudny 58 Typy celów 60 Warstwy celów 66 Sposoby pomiaru celów 66 Dbałość o kondycję celów 70 Podsumowanie 71 Do przemyślenia... 72 CZĘŚĆ II. INTELIGENTNE DZIAŁANIA 73 5. Komponenty inteligentnych działań 75 Jak zaprezentować inteligencję użytkownikom? 76 Jak osiągnąć cele systemu? 79 Jak zminimalizować niedoskonałości inteligencji? 81 Jak stworzyć dane, aby ulepszyć system? 82 Podsumowanie 84 Do przemyślenia... 85 6. Dlaczego tworzenie inteligentnych działań jest trudne 86 Inteligencja popełnia błędy 87 Inteligencja popełnia szalone błędy 88 Inteligencja popełnia błędy różnego rodzaju 90 Inteligencja się zmienia 92 Czynnik ludzki 94 Podsumowanie 95 Do przemyślenia... 96 7. Równoważenie inteligentnych działań 97 Siła 98 Częstość 100 Wartość sukcesu 101 Koszt pomyłek 103 Jakość inteligencji 105 Podsumowanie 106 Do przemyślenia... 108 8. Tryby inteligentnej interakcji 109 Automatyzacja 109 Sugerowanie 111 Organizowanie 112 Anotowanie 113 Działania hybrydowe 115 Podsumowanie 116 Do przemyślenia... 117 9. Działania jako źródło danych 118 Przykład: TeamMaker 119 Własności dobrych danych 122 Sposoby na zrozumienie rezultatów 127 Podsumowanie 131 Do przemyślenia… 132 10. Weryfikacja inteligentnego działania 133 Otrzymywanie zamierzonych działań 134 Osiąganie celów 137 Ciągła weryfikacja 138 Podsumowanie 139 Do przemyślenia… 140 CZĘŚĆ III. WDRAŻANIE INTELIGENCJI 141 11. Komponenty wdrożenia inteligentnego systemu 143 Przykład implementacji inteligentnego systemu 144 Komponenty wdrożenia inteligencji 147 Podsumowanie 150 Do przemyślenia… 151 12. Środowisko uruchomieniowe inteligencji 152 Kontekst 153 Ekstrakcja cech 154 Modele 155 Wykonywanie 156 Wyniki 157 Podsumowanie 159 Do przemyślenia… 160 13. Gdzie żyje inteligencja 162 Rozważania na temat umiejscowienia inteligencji 162 Miejsca, w których można umieścić inteligencję 169 Podsumowanie 175 Do przemyślenia… 17 14. Zarządzanie inteligencją 177 Przegląd zagadnień związanych z zarządzaniem inteligencją 177 Sprawdzanie poprawności działania inteligencji 180 Uruchamianie inteligencji 182 Wyłączenie inteligencji 187 Podsumowanie 187 Do przemyślenia… 188 15. Inteligentna telemetria 189 Dlaczego telemetria jest potrzebna? 190 Własności efektywnego systemu telemetrycznego 193 Częste wyzwania 197 Podsumowanie 200 Do przemyślenia... 201 CZĘŚĆ IV. TWORZENIE INTELIGENCJI 203 16. Ogólnie o inteligencji 205 Przykładowa inteligencja 206 Konteksty 207 Co inteligencja może przewidzieć 210 Podsumowanie 215 Do przemyślenia… 215 17. Reprezentowanie inteligencji 217 Kryteria reprezentacji inteligencji 217 Reprezentowanie inteligencji za pomocą kodu 218 Reprezentowanie inteligencji za pomocą tablic przeglądowych 219 Reprezentowanie inteligencji za pomocą modeli 222 Podsumowanie 227 Do przemyślenia... 228 18. Proces tworzenia inteligencji 229 Przykład narzędzia do tworzenia inteligencji: mrugnięcie 230 Zrozumienie środowiska 230 Definiowane sukcesu 232 Pozyskiwanie danych 233 Gotowi do oceny 235 Prosta heurystyka 236 Uczenie się maszyn 237 Zrozumienie kompromisów 238 Ocena i iterowanie 238 Dojrzałość tworzenia inteligencji 239 Doskonałość tworzenia inteligencji 240 Podsumowanie 242 Do przemyślenia… 243 19. Ocena inteligencji 244 Ocena dokładności 245 Ocena innego rodzaju prognoz 249 Wykorzystywanie danych do oceny 251 Porównywanie inteligencji 256 Oceny subiektywne 259 Podsumowanie 262 Do przemyślenia… 262 20. Inteligencja w uczeniu się maszyn 264 Jak działa uczenie się maszyn 264 Za i przeciw złożoności 266 Projektowanie cech 269 Modelowanie 275 Podsumowanie 278 Do przemyślenia… 279 21. Organizowanie inteligencji 280 Powody organizowania inteligencji 280 Własności dobrze zorganizowanej inteligencji 281 Sposoby organizowania inteligencji 282 Podsumowanie 292 Do przemyślenia… 293 CZĘŚĆ V. ORKIESTRACJA INTELIGENTNYCH SYSTEMÓW 295 22. O orkiestracji inteligencji 297 Własności dobrze zorkiestrowanej inteligencji 298 Dlaczego potrzebujemy orkiestracji 298 Orkiestracja zespołu 303 Podsumowanie 304 Do przemyślenia… 304 23. Środowisko orkiestracji inteligencji 306 Monitorowanie kryteriów powodzenia 307 Sprawdzanie interakcji 308 Równoważenie działania 309 Nadpisywanie inteligencji 310 Tworzenie inteligencji 312 Podsumowanie 313 Do przemyślenia… 314 24. Postępowanie z błędami 315 Najgorsze, co może się zdarzyć 316 Sposoby, w jakie inteligencja może się zepsuć 317 Ograniczanie błędów 320 Podsumowanie 323 Do przemyślenia… 324 25. Przeciwnicy i nadużycia 325 Nadużycia to biznes 326 Skala nadużyć 327 Jak wygląda problem nadużyć 328 Sposoby walki z nadużyciami 328 Podsumowanie 330 Do przemyślenia… 331 26. Próba utworzenia własnego systemu inteligentnego 332 Lista kontrolna inteligentnego systemu 332 Podsumowanie 342 Do zastanowienia… 342 Indeks 343
Prezentacja wideo produktu: Budowanie systemów inteligentnych Przewodnik po inżynierii uczenia się maszyn
Pobierz fragment
