50 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Klasyczne i nowoczesne algorytmy z dziedzin uczenia maszynowego, projektowania oprogramowania, systemów danych i kryptografii. Wydanie II
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 416
- Druk:
- oprawa miękka
- Dostępne formaty:
-
PDFePubMobi
Opis ebooka: 50 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Klasyczne i nowoczesne algorytmy z dziedzin uczenia maszynowego, projektowania oprogramowania, systemów danych i kryptografii. Wydanie II
Wiedza o algorytmach jest niezbędna przy rozwiązywaniu problemów programistycznych i prowadzeniu złożonych obliczeń. Każdy programista powinien dobrze znać algorytmy, musi też umieć je zaprojektować, modyfikować i stosować. Niezależnie od tego, czy zajmujesz się uczeniem maszynowym, kwestiami bezpieczeństwa, czy inżynierią danych, rzetelne zrozumienie algorytmów jest Ci bardzo potrzebne.
Dzięki tej książce nauczysz się stosować algorytmy w praktycznych sytuacjach i zrozumiesz mechanizmy ich działania. Liczne przykłady pozwolą Ci się zapoznać z kilkoma sposobami ich projektowania i implementacji. Następnie poznasz algorytm określania pozycji stron w wynikach wyszukiwarek internetowych, związane z nimi grafy i algorytmy uczenia maszynowego, a także logikę. Zaznajomisz się ponadto z nowoczesnymi modelami sekwencyjnymi i ich wariantami, jak również algorytmami, metodykami i architekturami implementacji dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT. W ostatniej części tego przewodnika znajdziesz opis technik przetwarzania równoległego, przydatnego w zadaniach wymagających dużej mocy obliczeniowej.
W książce między innymi:
- projektowanie algorytmów przeznaczonych do złożonych zadań
- sieci neuronowe i techniki uczenia głębokiego
- struktury danych i algorytmy dostępne w bibliotekach Pythona
- algorytm grafowy służący do wykrywania oszustw za pomocą analizy sieciowej
- najnowocześniejsze algorytmy przetwarzania języka naturalnego
- tworzenie systemu rekomendacji filmów
- sekwencyjne modele uczenia maszynowego i nowoczesne modele LLM
Algorytmy: klucz do sukcesu w programowaniu!
Rozwiązuj problemy obliczeniowe za pomocą klasycznych i nowoczesnych algorytmów z dziedzin uczenia maszynowego, projektowania oprogramowania, systemów danych i kryptografii
Przedmowa:
Dr Somaieh Nikpoor
Główny ekspert naukowy ds. obróbki danych i sztucznej inteligencji w rządzie Kanady
Wykładowca kontraktowy w Sprott School of Business
Carleton University
Umiejętność rozwiązywania rzeczywistych problemów za pomocą algorytmów to ważna kompetencja każdego programisty. Ta książka pozwoli Ci nie tylko nauczyć się wybierania i używania algorytmów do rozwiązywania prawdziwych problemów, ale sprawi też, że zrozumiesz, jak one działają.
Zaczniesz od wprowadzenia do algorytmów i poznasz szereg technik ich projektowania, by potem dowiedzieć się, jak zaimplementować różne ich rodzaje. Pomogą Ci w tym praktyczne przykłady. Potem poznasz programowanie liniowe, algorytm określania pozycji stron na stronach wyników wyszukiwarek internetowych i grafy, a nawet algorytmy uczenia maszynowego i matematykę oraz logikę, jakie są z nim związane.
Ponadto studia przypadków pokażą Ci, jak korzystać z tych algorytmów w sposób optymalny. Wreszcie, poznasz algorytmy uczenia głębokiego i poznasz różne modele uczenie głębokiego wraz z ich praktycznymi zastosowaniami.
Poznasz także nowoczesne modele sekwencyjne i ich warianty, a także algorytmy, metodyki i architektury implementacji dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT.
W ostatniej części tej książki zapoznasz się z technikami przetwarzania równoległego, co umożliwi Ci wykonywanie przy ich użyciu zadań wymagających dużej mocy obliczeniowej.
Po przeczytaniu tej książki nabierzesz biegłości w rozwiązywaniu realnych problemów obliczeniowych przy pomocy szerokiej gamy algorytmów.
Dzięki tej książce:
- Nauczysz się projektować algorytmy do rozwiązywania skomplikowanych problemów.
- Poznasz sieci neuronowe i techniki uczenia głębokiego.
- Poznasz struktury danych i algorytmy dostępne w bibliotekach Pythona.
- Dowiesz się, jak zaimplementować algorytm grafowy służący do wykrywania oszustw przy użyciu analizy sieciowej.
- Na podstawie rzeczywistych przykładów zapoznasz się z najnowocześniejszymi algorytmami przetwarzania języka naturalnego.
- Będziesz wiedzieć, jak stworzyć system poleceń podpowiadający użytkownikom wartościowe pozycje filmowe.
- Zrozumiesz pojęcia sekwencyjnych modeli uczenia maszynowego oraz ich ważną rolę w rozwoju nowoczesnych modeli LLM.
Wybrane bestsellery
-
Czy jesteś gotowy, aby wznieść swoje umiejętności programowania w Pythonie na zupełnie nowy poziom? Najnowsza publikacja renomowanego autora Kevina Clarksona to prawdziwa skarbnica wiedzy dla doświadczonych programistów, którzy pragną zgłębić najbardziej zaawansowane aspekty tego wszechstronnego ...
-
Jeśli chcesz po prostu zrozumieć działanie algorytmów, a nie masz ochoty na mozolne przedzieranie się przez setki trudnych stron, to trzymasz w ręku właściwą książkę! Dzięki temu interesującemu, przystępnemu podręcznikowi szybko przyswoisz sobie najważniejsze pojęcia i łatwo zrozumiesz, w jaki sp...(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)
53.60 zł
67.00 zł(-20%) -
Unlock the power of C programming to embark on an epic journey of programming expertise with our comprehensive C programming book KEY FEATURES ? Get a solid foundation of C programming by learning the basic principles, including data types, variables, operators, and control structures. ? Hands-...(109.00 zł najniższa cena z 30 dni)
101.49 zł
109.00 zł(-7%) -
Unlock the power of C++ and enhance your algorithmic thinking with this course. From understanding basic operations to mastering complex structures, this course provides a structured pathway for new programmers. Start your coding journey today!
-
This course offers an in-depth introduction to Java and algorithmic thinking, ideal for beginners. Starting with fundamental computer concepts, it progresses through Java programming basics, & algorithmic principles, concluding with file management.
-
Explore the essentials of PHP programming and algorithmic concepts, starting from the basics. This course offers step-by-step guidance to help you understand how computers work, how to use development environments, and more.
-
Delve into the workings of computers, Visual Basic, and IDEs in a structured and beginner-friendly manner. This course covers everything from algorithmic concepts to advanced structures, providing a solid foundation for aspiring programmers.
-
Explore the essentials of C# programming and algorithmic thinking in this beginner-friendly course by Aristides Bouras. Understand how a computer works, delve into development environments, and tackle complex programming challenges step-by-step.
-
Dive into the world of Python programming & algorithmic thinking with this expertly crafted course. Starting from the basics of how a computer works to advanced concepts like object-oriented programming & file manipulation, this course covers it all.
O autorze ebooka
Imran Ahmad jest certyfikowanym instruktorem Google z wieloletnim doświadczeniem. Wykłada Pythona, uczenie maszynowe i głębokie, algorytmikę oraz zagadnienia big data. Przez ostatnie lata pracował w rządowym laboratorium Kanady nad projektem z zakresu uczenia maszynowego. Obecnie zajmuje się algorytmami używającymi GPU do optymalnego trenowania złożonych modeli uczenia maszynowego.
Imran Ahmad - pozostałe książki
-
Algorithms play an important role in computing, so a deeper understanding of an algorithm's logic and mathematics is essential. Beyond traditional computing, being able to apply these algorithms to real-world problems is a necessary skill and what this book focuses on.
-
Ta książka jest praktycznym wprowadzeniem do algorytmów i ich zastosowania. Znalazły się w niej podstawowe informacje i pojęcia dotyczące algorytmów, ich działania, a także ograniczeń, jakim podlegają. Opisano też techniki ich projektowania z uwzględnieniem wymagań dotyczących struktur danych. Za...(38.50 zł najniższa cena z 30 dni)
38.50 zł
77.00 zł(-50%) -
Build Your Own Programming Language provides a hands-on approach to designing and implementing programming language features in a simple compiler and programming environment. This book will help you create new or domain-specific languages.
-
Algorithms play an important role in both the science and practice of computing. To optimally use algorithms, a deeper understanding of their logic and mathematics is essential. Beyond traditional computing, the ability to apply these algorithms to solve real-world problems is a necessary skill, ...
Ebooka "50 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Klasyczne i nowoczesne algorytmy z dziedzin uczenia maszynowego, projektowania oprogramowania, systemów danych i kryptografii. Wydanie II" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "50 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Klasyczne i nowoczesne algorytmy z dziedzin uczenia maszynowego, projektowania oprogramowania, systemów danych i kryptografii. Wydanie II" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "50 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Klasyczne i nowoczesne algorytmy z dziedzin uczenia maszynowego, projektowania oprogramowania, systemów danych i kryptografii. Wydanie II" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- Tytuł oryginału:
- 50 Algorithms Every Programmer Should Know: Tackle computer science challenges with classic to modern algorithms in machine learning, software design, data systems, and cryptography, 2nd Edition
- Tłumaczenie:
- Łukasz Piwko, Katarzyna Bogusławska
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-289-1107-9, 9788328911079
- ISBN Ebooka:
- 978-83-289-1110-9, 9788328911109
- Format:
- 165x235
- Numer z katalogu:
- 232733
- Książka w kolorze:
- Tak
- Rozmiar pliku Pdf:
- 15.0MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 13.1MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 13.1MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Spis treści ebooka
- Rozdział 1. Wprowadzenie do algorytmów
- Co to jest algorytm?
- Fazy algorytmu
- Środowisko programowania
- Pakiety w Pythonie
- Ekosystem SciPy
- Jupyter Notebook
- Techniki projektowania algorytmów
- Wymiar danych
- Wymiar obliczeniowy
- Analiza efektywności
- Analiza pamięciowej złożoności obliczeniowej
- Czasowa złożoność obliczeniowa
- Szacowanie efektywności
- Notacja dużego O
- Złożoność stała (O(1))
- Złożoność liniowa (O(n))
- Złożoność kwadratowa (O(n²))
- Złożoność logarytmiczna
- Wybór algorytmu
- Walidacja algorytmu
- Algorytmy dokładne, aproksymacyjne i randomizowane
- Możliwość wyjaśnienia
- Podsumowanie
- Co to jest algorytm?
- Rozdział 2. Struktury danych w algorytmach
- Struktury danych w Pythonie
- Lista
- Krotka
- Słowniki i zbiory
- Struktury danych Series i DataFrame
- Macierz
- Abstrakcyjne typy danych
- Wektor
- Stos
- Kolejka
- Drzewo
- Podsumowanie
- Struktury danych w Pythonie
- Rozdział 3. Algorytmy sortowania i wyszukiwania
- Wprowadzenie do algorytmów sortowania
- Zamiana wartości zmiennych w Pythonie
- Sortowanie bąbelkowe
- Sortowanie przez wstawianie
- Sortowanie przez scalanie
- Sortowanie Shella
- Sortowanie przez wybieranie
- Wybór właściwego algorytmu sortującego
- Wprowadzenie do algorytmów wyszukiwania
- Wyszukiwanie liniowe
- Wyszukiwanie binarne
- Wyszukiwanie interpolacyjne
- Praktyczne przykłady
- Podsumowanie
- Wprowadzenie do algorytmów sortowania
- Rozdział 4. Projektowanie algorytmów
- Wprowadzenie do projektowania algorytmów
- Kwestia 1: poprawność. Czy algorytm zwraca rezultat, jakiego oczekujemy?
- Kwestia 2: efektywność. Czy robi to w optymalny sposób?
- Kwestia 3: skalowalność. Jak efektywny będzie ten algorytm zastosowany do większych zbiorów danych?
- Strategie algorytmiczne
- Strategia "dziel i rządź"
- Strategia programowania dynamicznego
- Strategia algorytmu zachłannego
- Praktyczny przykład - rozwiązanie problemu komiwojażera
- Metoda siłowa
- Zastosowanie algorytmu zachłannego
- Porównanie trzech strategii
- Algorytm PageRank
- Definicja problemu
- Implementacja algorytmu PageRank
- Programowanie liniowe
- Definicja problemu w programowaniu liniowym
- Praktyczny przykład - planowanie przepustowości za pomocą programowania liniowego
- Podsumowanie
- Wprowadzenie do projektowania algorytmów
- Rozdział 5. Algorytmy grafowe
- Zwięzłe wprowadzenie do grafów
- Grafy jako szkielet nowoczesnych sieci danych
- Podstawa grafów: węzły (lub wierzchołki)
- Teoria grafów i analiza sieci
- Reprezentacja grafów
- Mechanika i typy grafów
- Sieci egocentryczne
- Wprowadzenie do teorii analizy sieciowej
- Najkrótsza ścieżka
- Wskaźnik centralności
- Obliczanie wskaźników centralności w Pythonie
- Analiza sieci społecznościowych
- Przeglądanie grafu
- Wyszukiwanie wszerz
- Wyszukiwanie w głąb
- Studium przypadku - wykrywanie oszustw za pomocą SNA
- Wprowadzenie
- Czym jest oszustwo w tym kontekście
- Prosta analiza pod kątem oszustwa
- Podejście strażnicy
- Podsumowanie
- Zwięzłe wprowadzenie do grafów
- Rozdział 6. Algorytmy nienadzorowanego uczenia maszynowego
- Wprowadzenie do nienadzorowanego uczenia maszynowego
- Uczenie nienadzorowane w cyklu życia eksploracji danych
- Trendy badawcze w zakresie uczenia nienadzorowanego
- Praktyczne przykłady
- Algorytmy klasteryzacji
- Algorytm k-średnich (algorytm centroidów)
- Kroki grupowania hierarchicznego
- Implementacja grupowania hierarchicznego
- Algorytm DBSCAN
- Tworzenie klastrów przy użyciu algorytmu DBSCAN w Pythonie
- Ocena klastrów
- Redukcja wymiarów
- Analiza głównych składowych
- Wyszukiwanie reguł asocjacyjnych
- Rodzaje reguł
- Wskaźniki reguł
- Algorytmy analizy asocjacyjnej
- Podsumowanie
- Wprowadzenie do nienadzorowanego uczenia maszynowego
- Rozdział 7. Tradycyjne algorytmy uczenia nadzorowanego
- Nadzorowane uczenie maszynowe
- Problemy nadzorowanego uczenia maszynowego
- Warunki konieczne
- Rozróżnienie między klasyfikatorami a regresorami
- Algorytmy klasyfikujące
- Wyzwanie dla klasyfikatorów
- Tablica pomyłek
- Kompromis między czułością i precyzją
- Algorytm drzewa decyzyjnego
- Algorytm klasyfikujący drzewa decyzyjnego
- Wady i zalety klasyfikatorów opartych na drzewach decyzyjnych
- Przypadki użycia
- Metody zespolone
- Implementacja wzmacniania gradientowego
- Różnica między lasem losowym a wzmocnieniem gradientowym
- Wykorzystanie algorytmu lasu losowego do wyzwania dla klasyfikatorów
- Regresja logistyczna
- Założenia
- Określanie relacji
- Funkcje straty i kosztu
- Kiedy używać regresji logistycznej
- Wykorzystanie algorytmu regresji logistycznej do wyzwania dla klasyfikatorów
- Maszyna wektorów nośnych
- Wykorzystanie maszyny wektorów nośnych do wyzwania dla klasyfikatorów
- Naiwny klasyfikator bayesowski
- Twierdzenie Bayesa
- Wyliczanie prawdopodobieństwa
- Reguły mnożenia dla koniunkcji zdarzeń
- Ogólne zasady mnożenia
- Zasady dodawania dla alternatywy zdarzeń
- Wykorzystanie naiwnego klasyfikatora bayesowskiego do wyzwania dla klasyfikatorów
- Zwycięzcą wśród algorytmów klasyfikacji jest.
- Algorytmy regresji
- Wyzwanie dla regresji
- Definicja problemu
- Dane historyczne
- Inżynieria cech w strumieniowym przetwarzaniu danych
- Regresja liniowa
- Prosta regresja liniowa
- Ewaluacja regresorów
- Regresja wielomianowa
- Wykorzystanie algorytmu regresji liniowej do wyzwania dla regresji
- Kiedy używa się regresji liniowej?
- Wady regresji liniowej
- Algorytm drzewa regresji
- Wykorzystanie drzewa regresji do wyzwania dla regresji
- Regresyjny algorytm wzmocnienia gradientowego
- Wykorzystanie algorytmu wzmocnienia gradientowego do wyzwania dla regresji
- Zwycięzcą wśród algorytmów regresji jest.
- Praktyczny przykład: jak przewidywać pogodę
- Podsumowanie
- Rozdział 8. Algorytmy sieci neuronowych
- Wprowadzenie do sieci neuronowych
- Tło historyczne
- Początki sztucznej inteligencji
- Sieci neuronowe
- Perceptrony
- Intuicyjne rozumienie sieci neuronowych
- Warstwowe architektury uczenia głębokiego
- Trenowanie sieci neuronowej
- Anatomia sieci neuronowej
- Definicja gradientu prostego
- Funkcje aktywacji
- Funkcja kroku
- Funkcja sigmoidalna
- Jednostronnie obcięta funkcja liniowa (funkcja ReLU)
- Tangens hiperboliczny (tanh)
- Znormalizowana funkcja wykładnicza (funkcja softmax)
- Narzędzia i modele
- Keras
- Wybór pomiędzy modelem sekwencyjnym a funkcjonalnym
- TensorFlow
- Podstawowe pojęcia TensorFlow
- Matematyka tensorów
- Rodzaje sieci neuronowych
- Sieć konwolucyjna
- Generatywne sieci przeciwstawne
- Uczenie transferowe
- Studium przypadku - użycie uczenia głębokiego do wykrywania oszustw
- Metodyka
- Podsumowanie
- Wprowadzenie do sieci neuronowych
- Rozdział 9. Algorytmy nienadzorowanego języka naturalnego
- Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego
- Terminologia przetwarzania języka naturalnego
- Wstępne przetwarzanie tekstu w NLP
- Czyszczenie danych przy użyciu Pythona
- Macierz słowo - dokument
- Macierz TF-IDF
- Podsumowanie i omówienie wyników
- Wprowadzenie do wektorów słów
- Implementacja osadzania słów za pomocą metody Word2Vec
- Interpretowanie wartości podobieństwa
- Zalety i wady Word2Vec
- Studium przypadku - analiza sentymentu w recenzjach restauracji
- Import potrzebnych bibliotek i załadowanie zbioru danych
- Budowa czystego korpusu - wstępne przetwarzanie danych
- Konwersja danych tekstowych na cechy numeryczne
- Analiza wyników
- Zastosowania NLP
- Podsumowanie
- Rozdział 10. Modele sekwencyjne
- Ewolucja zaawansowanych technik modelowania sekwencyjnego
- Autokodery
- Kodowanie automatycznego kodera
- Przygotowanie środowiska
- Model Seq2Seq
- Koder
- Wektor myśli
- Dekoder
- Tokeny specjalne w Seq2Seq
- Dylemat informacyjnego wąskiego gardła
- Mechanizm atencji
- Czym jest atencja w sieciach neuronowych
- Trzy kluczowe aspekty mechanizmów atencji
- Mechanizmy atencji - szczegóły
- Ograniczenia mechanizmów atencji
- Samouwaga
- Wagi atencji
- Koder - dwukierunkowe sieci RNN
- Wektor myśli
- Dekoder - zwykłe sieci RNN
- Szkolenie a inferencja
- Transformatory - kolejny po samouwadze etap ewolucji sieci neuronowych
- Jakie są największe zalety transformatorów
- Analiza kodu w Pythonie
- Interpretacja wyników
- Duże modele językowe
- Atencja w modelach LLM
- GPT i BERT - najbardziej znane modele NLP
- Tworzenie zaawansowanych modeli LLM przy użyciu głębokich i szerokich modeli
- Bottom of Form
- Podsumowanie
- Rozdział 11. Zaawansowane modelowanie sekwencyjne
- Ewolucja zaawansowanych technik modelowania sekwencyjnego
- Autokodery
- Kodowanie automatycznego kodera
- Przygotowanie środowiska
- Model Seq2Seq
- Koder
- Wektor myśli
- Dekoder
- Tokeny specjalne w Seq2Seq
- Dylemat informacyjnego wąskiego gardła
- Mechanizm atencji
- Czym jest atencja w sieciach neuronowych
- Trzy kluczowe aspekty mechanizmów atencji
- Mechanizmy atencji - szczegóły
- Ograniczenia mechanizmów atencji
- Samouwaga
- Wagi atencji
- Koder - dwukierunkowe sieci RNN
- Wektor myśli
- Dekoder - zwykłe sieci RNN
- Szkolenie a inferencja
- Transformatory - kolejny po samouwadze etap ewolucji sieci neuronowych
- Jakie są największe zalety transformatorów
- Analiza kodu w Pythonie
- Interpretacja wyników
- Duże modele językowe
- Atencja w modelach LLM
- GPT i BERT - najbardziej znane modele NLP
- Tworzenie zaawansowanych modeli LLM przy użyciu głębokich i szerokich modeli
- Bottom of Form
- Podsumowanie
- Rozdział 12. Systemy rekomendacji
- Wprowadzenie do systemów rekomendacji
- Typy systemów rekomendacji
- Systemy rekomendacji oparte na treści
- Systemy rekomendacji oparte na filtrowaniu kooperacyjnym
- Hybrydowe systemy rekomendacji
- Ograniczenia systemów rekomendacji
- Zimny start
- Wymagania dotyczące metadanych
- Problem rzadkości danych
- Obosieczny miecz wpływu społecznościowego w systemach rekomendacji
- Obszary praktycznych zastosowań
- Mistrzowskie wykorzystanie rekomendacji opartych na danych przez Netfliksa
- Ewolucja systemu rekomendacji Amazona
- Przykład praktyczny - tworzenie systemu rekomendacji
- 1. Przygotowanie środowiska
- 2. Ładowanie danych - recenzji i tytułów
- 3. Połączenie danych - tworzenie kompletnego widoku
- 4. Analiza opisowa - wyciąganie wniosków na podstawie ocen
- 5. Przygotowanie do generowania rekomendacji - tworzenie macierzy
- 6. Testowanie systemu - rekomendowanie filmów
- Podsumowanie
- Rozdział 13. Algorytmiczne przetwarzanie danych
- Wprowadzenie do algorytmów danych
- Twierdzenie CAP w kontekście algorytmów danych
- Przechowywanie danych w systemach rozproszonych
- Twierdzenie CAP i kompresja danych
- Twierdzenie CAP
- Systemy CA
- Systemy AP
- Systemy CP
- Algorytmy kompresji danych
- Techniki kompresji bezstratnej
- Praktyczny przykład - zarządzenie danymi w AWS, czyli koncentracja na twierdzeniu CAP i algorytmach kompresji
- 1. Zastosowanie twierdzenia CAP
- 2. Algorytmy kompresji
- 3. Ocena korzyści
- Podsumowanie
- Wprowadzenie do algorytmów danych
- Rozdział 14. Kryptografia
- Wprowadzenie do kryptografii
- Waga najsłabszego ogniwa
- Terminologia
- Wymagania bezpieczeństwa
- Podstawy projektowania szyfrów
- Rodzaje technik kryptograficznych
- Kryptograficzna funkcja skrótu
- Szyfrowanie symetryczne
- Szyfrowanie asymetryczne
- Przykład - kwestie bezpieczeństwa we wdrażaniu modelu uczenia maszynowego
- Atak man-in-the-middle
- Obrona przed techniką masquerading
- Szyfrowanie danych i modelu
- Podsumowanie
- Wprowadzenie do kryptografii
- Rozdział 15. Algorytmy przetwarzania danych w dużej skali
- Wprowadzenie do algorytmów wielkoskalowych
- Charakterystyka wydajnej infrastruktury dla algorytmów wielkoskalowych
- Elastyczność
- Cechy dobrze zaprojektowanego algorytmu wielkoskalowego
- Strategia przetwarzania przez wiele zasobów
- Teoretyczne możliwości przetwarzania równoległego
- Prawo Amdahla
- Wyprowadzanie prawa Amdahla
- CUDA - wykorzystanie architektury GPU do przetwarzania równoległego
- Przetwarzanie klastrowe przy użyciu Apache Spark
- Jak Apache Spark wspomaga wykonywanie algorytmów wielkoskalowych
- Przetwarzanie rozproszone
- Przetwarzanie w pamięci
- Algorytmy wielkoskalowe w przetwarzaniu chmurowym
- Przykład
- Podsumowanie
- Rozdział 16. Uwagi praktyczne
- Problemy dotyczące rozwiązań algorytmicznych
- Oczekiwać nieoczekiwanego
- Porażka bota sztucznej inteligencji Twittera
- Transparentność algorytmu
- Algorytmy uczenia maszynowego i transparentność
- Etyka i algorytmy
- Problemy z algorytmami uczącymi się
- Znaczenie kwestii etycznych
- Czynniki wpływające na rozwiązania algorytmiczne
- Ograniczanie stronniczości modeli
- Kiedy używać algorytmów
- Zdarzenia według teorii czarnego łabędzia i ich wpływ na algorytmy
- Podsumowanie
- Problemy dotyczące rozwiązań algorytmicznych
O autorze
O recenzentach
Przedmowa
Wprowadzenie
Część 1. Wstęp i podstawowe algorytmy
Część 2. Algorytmy uczenia maszynowego
Część 3. Zagadnienia zaawansowane
Helion - inne książki
-
Wszystkie znaki na niebie i ziemi wskazują wyraźnie: wkraczamy w erę, w której sztuczna inteligencja (SI) będzie wszechobecna. Wygra na tym ten, kto szybciej nauczy się z nią skutecznie porozumiewać. Nie czekaj zatem i już dziś opanuj sztukę tworzenia precyzyjnych i trafnych promptów, czyli instr...(38.35 zł najniższa cena z 30 dni)
47.20 zł
59.00 zł(-20%) -
Tę książkę docenią średnio zaawansowani użytkownicy Pythona, którzy tworzą aplikacje korzystające z osiągnięć nauki o danych. Znajdziesz w niej omówienie możliwości języka, wbudowanych struktur danych Pythona, jak również takich bibliotek jak NumPy, pandas, scikit-learn i matplotlib. Nauczysz się...(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)
55.20 zł
69.00 zł(-20%) -
Internet rozwija się w niesamowitym tempie. Dawniej sieć WWW była prostsza ― projektanci łączyli kod PHP, HTML i zapytania do MySQL w jednym pliku. Z czasem urosła do miliardów stron, co radykalnie zmieniło jej kształt. Zmieniły się też narzędzia i sposób pracy. Dziś idealnym wyborem dewelo...(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)
55.20 zł
69.00 zł(-20%) -
To prawda: świat kryptowalut jest skomplikowany. Możesz go jednak zrozumieć i nauczyć się po nim poruszać, w czym pomoże Ci ta książka — interesujący przewodnik, który przystępnie wyjaśnia technologiczne podstawy rynku kryptowalut i związanej z nim ekonomii cyfrowej. Dowiesz się stąd, jak f...(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)
53.60 zł
67.00 zł(-20%) -
Ta książka koncentruje się głównie na rozwijaniu repozytorium kodu, czyli tworzeniu grafu commitów zawierających poszczególne wersje. Do realizacji tego zadania idealnym, bo najpotężniejszym narzędziem jest wiersz poleceń - i właśnie z niego korzystamy w poradniku. Druga kwestia, którą się zajmuj...(23.94 zł najniższa cena z 30 dni)
31.92 zł
39.90 zł(-20%) -
Ta książka objaśnia, na czym polega istota ścieżki technicznej — z zaznaczeniem, że umiejętność dostosowania aspiracji konkretnej osoby do potrzeb organizacji jest sztuką, szczególnie w wypadku inżynierów, którzy mają wnieść istotny wkład na wysokim poziomie. Dzięki lekturze zrozumiesz swoj...(44.94 zł najniższa cena z 30 dni)
59.92 zł
74.90 zł(-20%) -
Oto drugie wydanie książki, którą specjaliści CISO uznali za przełomową. Dowiesz się z niej, jak kwantyfikować niepewność i jak za pomocą prostych metod i narzędzi poprawić ocenę ryzyka w nowoczesnych organizacjach. Znalazły się tu nowe techniki modelowania, pomiaru i szacowania, a także mnóstwo ...(52.20 zł najniższa cena z 30 dni)
69.60 zł
87.00 zł(-20%) -
W tej książce omówiono wewnętrzny sposób działania frameworka Kubernetes i pokazano, jak za jego pomocą budować wydajne, niezawodne i odporne na awarie aplikacje natywnej chmury. Dowiesz się, jak kontenery używają przestrzeni nazw w celu izolowania procesów, a także jak korzystają z funkcjonalnoś...(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)
71.20 zł
89.00 zł(-20%) -
Jeśli zastanawiasz się nad przekwalifikowaniem i karierą w branży informatycznej albo chcesz poszerzyć swoje umiejętności o programowanie, ale wydaje Ci się ono czarną magią, zapewniamy - w programowaniu nie ma nic z magii. To proces polegający na tworzeniu zbioru instrukcji, dzięki którym komput...(23.94 zł najniższa cena z 30 dni)
31.92 zł
39.90 zł(-20%) -
Ta zwięzła publikacja przyda się profesjonalistom, którzy lubią drobne ulepszenia prowadzące do dużych korzyści. Zrozumiale wyjaśniono w niej, na czym polega proces tworzenia czystego i niezawodnego kodu. W rozsądnej dawce podano zagadnienia teoretyczne, takie jak sprzężenie, kohezja, zdyskontowa...(29.94 zł najniższa cena z 30 dni)
39.92 zł
49.90 zł(-20%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: 50 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Klasyczne i nowoczesne algorytmy z dziedzin uczenia maszynowego, projektowania oprogramowania, systemów danych i kryptografii. Wydanie II Imran Ahmad (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.