Algorytmy uczenia maszynowego (Bonaccorso Giuseppe)

Imponujący rozwój typowych algorytmów przy ciągłej obniżce cen sprzętu i udostępnianiu coraz to szybszych elementów przyczynił się do zrewolucjonizowania wielu gałęzi przemysłu. Obecnie uczenie maszynowe pozwala automatyzować procesy, które do niedawna musiały być zarządzane poprzez człowieka.

Zadania, które jeszcze dekadę temu stanowiły nieprzekraczalną przeszkodę, dziś są wykonywane przez zwykły komputer osobisty. Na skutek czego dzięki oraz przystępnym wysokopoziomowym otwartym platformom każdy, kto zainteresuje się uczeniem maszynowym, może projektować i wdrażać bardzo mocne modele.

Celem tej książki jest przybliżenie profesjonalistom tajników złożonych algorytmów uczenia maszynowego i zasad ich stosowania w praktyce. Poza praktycznymi informacjami dotyczącymi działania algorytmów i ich wdrożeń znalazły się tu również niezbędne podstawy teoretyczne.

Opisano klasyczne modele uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i półnadzorowanego. Wyodrębniono, w jakich sytuacjach okazują się one najistotniej przydatne. Zaprezentowano techniki wydobywania danych za pomocą modeli bayesowskich, algorytmu MCMC oraz dzięki użytkowaniu ukrytych modeli Markowa.

Omówiono zestaw przydatnych do uczenia maszynowego narzędzi, takich jak biblioteki: scikit-learn, Keras i TensorFlow. Najciekawsze zagadnienia: - najważniejsze koncepcje teoretyczne uczenia maszynowego, - modelowanie probabilistyczne i uczenie hebbowskie, - nowoczesne koncepcje modeli neuronowych, - modele generatywne, takie jak splotowe sieci GAN i sieci Wassersteina, - głębokie sieci przekonań, - nowoczesne algorytmy: TD(tylda), aktor-krytyk, SARSA i Q-uczenie.

Uczenie maszynowe - już dziś zaimplementuj rozwiązania przyszłości! Giuseppe Bonaccorso od wielu lat prowadzi projekty dotyczące sztucznej inteligencji. W kręgu jego głównych zainteresowań znajdują się takie techniki jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie, uczenie poprzez wzmacnianie, a także praca z wielkimi zbiorami danych, systemy adaptacyjne inspirowane układami biologicznymi, kryptowaluty i programowanie neurolingwistyczne.