Анализ данных. Машинное обучение. Большие данные. Big Data

Всеобщий интерес к теме искусственного интеллекта постоянно растет и вызывает настоящий ажиотаж в средствах массовой информации и в научной литературе. Такому вниманию мы обязаны, в частности, успехам математиков и программистов по обучению искусственных нейронных сетей («глубокому... (Подробнее)

В основе книги лежат лекции, прочитанные автором в Московском физико-техническом институте, Московском государственном техническом университете им. Н.Э.Баумана и Российском университете дружбы народов. Рассматриваются методы представления знаний, коротко (ввиду наличия соответствующей литературы... (Подробнее)

В монографии рассмотрены общие вопросы кибернетики, системного анализа и принятия решений, а также вопросы применения теоретико-игровых и аналитических методов, методов и технологий машинного обучения, искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования безопасности и ее обеспечения.

Работа... (Подробнее)

В основе данной книги лежат рандомизация и энтропия. Возникшее в начале века сочетание этих двух подходов оказалось весьма плодотворным для решения разнообразных задач. В настоящей книге собраны результаты исследований последних десяти лет, формулирующие общую концепцию энтропийно-рандомизированного... (Подробнее)

В монографии описана разработанная методология проведения ФОРСАЙТ-исследований HI-TECH на основе международных патентных и экономических BIG DATA.

Описаны результаты эмпирического исследования мировых патентных лидеров, ежегодно определяемых Thomson Reuters, а также крупнейших компаний из списка Форбс... (Подробнее)

Проблема извлечения и последующего накопления знаний в конечном счете сводится к знаниям о модели, которые формализуются путем оценивания ее характеристик. Последнее интерпретируется как обучение модели с использованием данных. Современное представление о машинном обучении предполагает,... (Подробнее)

Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии... (Подробнее)

Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится... (Подробнее)

Большие данные — ключевой элемент современного информационного пространства. Практически все, что делает отдельный человек, группы людей, человечество в целом, компании из разных сфер бизнеса, правительства, происходит в рамках глобального информаци-онного поля.

Наша работа, наш досуг, шопинг,... (Подробнее)

Cегодня Big Data — это большой бизнес.

Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Не важно кто вы - деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, - "Теоретический минимум... (Подробнее)

Искусственный интеллект - это мощный инструмент в руках современного архитектора, разработчика и аналитика.

Облачные технологии - ваш путь к укрощению искусственного интеллекта.

Тщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь... (Подробнее)

Анализ панельных данных представляет собой всеобъемлющий, последовательный и интуитивно понятный обзор методологии панельных данных, полезных для эмпирического анализа. Учебник существенно пересмотрен по сравнению со вторым изданием и включает две новые главы по моделированию зависимых перекрестных данных... (Подробнее)

Машинное обучение — одна из самых важных современных технологий. Педро Домингос впервые доступно рассказывает о машинном обучении и о поиске универсального обучающегося алгоритма, который сможет выуживать любые знания из данных и решать любые задачи. (Подробнее)

Учебное пособие отражает разнообразие способов анализа качественных данных — интервью, наблюдений, фотографий, онлайн-сообщений и проч. Практикующие социальные исследователи рассказывают о принципах работы и личном опыте применения таких методов, как нарративный, тематический, сетевой анализ, дискурс-анализ,... (Подробнее)

Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов.

Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни,... (Подробнее)

Хватит тратить время на занудные учебники! Это краткое и простое руководство предназначено для читателей, не заботящихся об академических формальностях.

Большинство технологических прорывов нашей эпохи происходят в цифровой среде, создаваемой программистами. Ученые-компьютерщики объединяют различные... (Подробнее)

В представленном учебнике рассматриваются базовые аспекты профессиональной части дисциплин, непосредственно связанных с технологиями работы с большими данными, например, Компьютерный анализ, Большие данные, Слияние данных и т. п. профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального... (Подробнее)

При работе любого корпоративного приложения образуются данные: файлы журналов, показатели, информация об активности пользователей, исходящие сообщения и другие. Правильное управление этими данными не менее важно, чем сами данные. Если вы архитектор, разработчик или инженер-технолог, но вы пока не знакомы... (Подробнее)

Математические алгоритмы с каждым днем все сильнее подчиняют себе нашу жизнь. Более того — по мнению автора книги, профессора математики и финансового аналитика, эти алгоритмы уже превратились в опасное оружие в руках государства и корпораций — и это оружие нацелено в первую очередь... (Подробнее)

Неважно, чем вы занимаетесь - большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией - без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание алгоритмов.

Практические примеры позволят легко разобраться с самыми необходимыми математическими понятиями.... (Подробнее)

Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)!

Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на практику: для специалистов по обработке данных, разработчиков программного обеспечения и продакт-менеджеров.

Читая эту книгу,... (Подробнее)

Сегодня Alibaba — коммерческая экосистема с миллионами участников, которая обслуживает миллиард человек и входит в десятку крупнейших мировых брендов. Руководители китайского гиганта убеждены: развитие цифровой экономики лежит на плечах платформ, которые открывают людям доступ к неограниченным... (Подробнее)

Это практические советы по начальному этапу анализа любого количества данных на основе системного, статистического и визуального мышления. Главным инструментом здесь служат контрольные карты Шухарта с учетом их развития Демингом, а также методы разведочного анализа данных Тьюки.

Авторы много... (Подробнее)

Учебное пособие содержит введение в методы автоматического извлечения или порождения знаний с помощью машинного обучения. Это сравнительно молодое, но перспективное направление в области искусственного интеллекта, поскольку оно позволяет работать с «сырыми» данными. Рассматриваются... (Подробнее)

Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман... (Подробнее)

Вас пугает необходимость обрабатывать петабайтные наборы данных? Познакомьтесь с Google BigQuery, — системой хранения информации, которая может консолидировать данные по всему предприятию, облегчает интерактивный анализ и позволяет реализовать задачи машинного обучения. Теперь вы можете эффективно... (Подробнее)

Вам уже знакомы основы языка Go? В таком случае эта книга для вас. Михалис Цукалос продемонстрирует возможности языка, даст понятные и простые объяснения, приведет примеры и предложит эффективные паттерны программирования.

Изучая нюансы Go, вы освоите типы и структуры данных языка, а также работу... (Подробнее)

Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных.

Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования... (Подробнее)

Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как... (Подробнее)

Книга «Python Data Science Handbook» - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать... (Подробнее)