Data Science e Machine Learning: Dai dati alla conoscenza

ویرایش:  
نویسندگان: Michele di Nuzzo  
سری:  
ISBN (شابک) : 9798463647184 
ناشر: Michele di Nuzzo 
سال نشر: 2021 
تعداد صفحات:  
زبان: Italian 
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 9 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 59,000



استخراج دانش از اطلاعات از طریق تجزیه و تحلیل داده ها: دانشمند داده به عنوان جذاب ترین حرفه قرن بیست و یکم تعریف شده است. روابط بین داده ها را تجزیه و تحلیل کنید، اطلاعات جدید را کشف کنید و با کمک یادگیری ماشینی، از پتانسیل عظیم نهفته در آن با ساختن مدل های پیش بینی بهره برداری کنید.

در این کتاب، تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها و ساخت را نشان می دهیم. الگوریتم‌های >Machine Learning و Deep Learning، انتقال از دانش نظری به برنامه‌های کاربردی با نرم‌افزار آماری R، از طریق مثال‌های کاربردی گسترده.

آنچه خواهید آموخت strong>

ریاضی و جبر برای یادگیری ماشین

استفاده از نرم افزار آماری R و R-Studio

آمار توصیفی و استنباطی برای علم داده

محاسبه احتمال

آماده سازی داده ها و مهندسی ویژگی

طراحی و اعتبارسنجی الگوریتم های یادگیری ماشین

الگوریتم های رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی

ایجاد پیش بینی بر اساس سری های زمانی

شبکه عصبی و مدل های یادگیری عمیق

گفتن داده ها: تجسم داده ها

Estrarre conoscenza dalle informazioni attraverso l'analisi dei dati: quella del data scientist è stata definita la professione più attraente del XXI secolo. Analizzare le relazioni tra i dati, scoprire nuove informazioni e, con l'aiuto del machine learning, sfruttare l'enorme potenziale che vi si nasconde costruendo modelli previsionali.

In questo libro illustriamo le tecniche di analisi dei dati e di costruzione di algoritmi di Machine Learning e Deep Learning, passando dalle conoscenze teoriche alle applicazioni con il software statistico R, tramite ampi esempi pratici.

Cosa imparerai

Matematica e algebra per il machine learning

Utilizzo del software statistico R e R-Studio

Statistica descrittiva e inferenziale per la data science

Calcolo delle probabilità

La preparazione dei dati e la feature engineering

Progettare e validare gli algoritmi di machine learning

Algoritmi di regressione, classificazione e clustering

Fare previsioni basate su serie temporali

I modelli di reti neurali e deep learning

Raccontare i dati: data visualization & data storytelling

A chi è rivolto questo libro

Questo libro è rivolto a chiunque voglia imparare a manipolare ed analizzare i dati traendo da questi nuova conoscenza. Se sei un manager IT o un analista che vuole entrare nel mondo della Data Science e dei Big Data, se sei uno sviluppatore che vuole conoscere le nuove tendenze nel campo dell'Intelligenza Artificiale o sei semplicemente curioso di conoscere questo mondo, allora questo libro è per te.

Contenuti

La data science e i modelli di analisi

La gestione dei big data

Analisi univariata e multivariata, probabilità e test d'ipotesi

Esplorare e visualizzare i dati

Preparazione e pulizia dei dati

Apprendimento supervisionato: classificazione e regressione

Apprendimento non supervisionato: clustering e riduzione dimensionale

Apprendimento semi supervisionato

Algoritmi di associazione e analisi delle serie temporali

Misure di validazione ed ottimizzazione degli algoritmi

Le reti neurali e il Deep Learning

Reti Convoluzionali per il riconoscimento di immagini

Reti Ricorrenti e LSMT per le sequenze

Encoders per la feature selection

Algoritmi generativi