Strojové učenie pre prúdové dáta s jazykom Python: Rýchle vytváranie praktických online riešení strojového učenia pomocou rieky River a ďalších špičkových kľúčových rámcov

Recenzie čitateľov

Kniha „Machine Learning for Streaming Data with Python“ od Joosa Korstanjeho poskytuje komplexný úvod do online strojového učenia pomocou knižnice River. Zahŕňa teoretické koncepty a praktické aplikácie na spracovanie prúdových údajov a ponúka rôzne príklady efektívneho kódu. Zatiaľ čo niektorí recenzenti chválili jej organizáciu a hĺbku, iní ju kritizovali za nedostatok podrobného obsahu zameraného na streamovanie a prezentovanie základných informácií.

Dobre štruktúrovaný a usporiadaný obsah.

Poskytuje teoretické aj praktické znalosti.

(na základe 9 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Machine Learning for Streaming Data with Python: Rapidly build practical online machine learning solutions using River and other top key frameworks

Obsah knihy:

Aplikujte strojové učenie na prúdové údaje pomocou praktických príkladov a vysporiadajte sa s výzvami, ktoré sprevádzajú prúdové údaje

Kľúčové vlastnosti:

⬤ Pracujte na prípadoch použitia streamingu, ktoré sa vo väčšine kurzov dátovej vedy neučia.

⬤ Získajte skúsenosti s najmodernejšími nástrojmi pre streamovanie dát.

⬤ Riešenie rôznych výziev pri práci so streamovanými údajmi.

Popis knihy:

Streamingové dáta sú novou špičkovou technológiou, na ktorú si treba dávať pozor v oblasti dátovej vedy a strojového učenia. Keďže potreby podnikov sú čoraz náročnejšie, mnohé prípady použitia si vyžadujú analýzu v reálnom čase, ako aj strojové učenie v reálnom čase. Táto kniha vám pomôže získať prehľad o dátovej analýze pre prúdové dáta a výrazne sa zameria na prispôsobenie strojového učenia a iných analytických metód prípadom prúdových dát.

Najprv sa dozviete o architektúre pre streamovanie a strojové učenie v reálnom čase. Ďalej sa pozriete na najmodernejšie rámce pre streamovanie dát, ako je River. Neskoršie kapitoly sa zamerajú na rôzne priemyselné prípady využitia streamovaných údajov, ako je online detekcia anomálií a iné. Ako budete postupovať, objavíte rôzne výzvy a naučíte sa, ako ich zmierniť. Okrem toho sa naučíte osvedčené postupy, ktoré vám pomôžu využívať streamované údaje na vytváranie poznatkov v reálnom čase.

Na konci tejto knihy získate istotu, ktorú potrebujete na streamovanie dát vo svojich modeloch strojového učenia.

Čo sa naučíte:

⬤ Poznáte výzvy a výhody práce so streamovanými dátami.

⬤ Vyvíjať poznatky v reálnom čase zo streamovaných údajov.

⬤ Pochopiť implementáciu prúdových dát s rôznymi prípadmi použitia, ktoré rozšíria vaše znalosti.

⬤ Vyvinúť alternatívu PCA, ktorá dokáže pracovať s údajmi v reálnom čase.

⬤ Preskúmajte osvedčené postupy pri práci so streamovanými údajmi, ktoré si bezpodmienečne musíte zapamätať.

⬤ Vyvinúť API pre odvodzovanie strojového učenia v reálnom čase.

Pre koho je táto kniha určená:

Táto kniha je určená pre dátových vedcov a inžinierov strojového učenia, ktorí majú skúsenosti so strojovým učením, sú orientovaní na prax a technológie a chcú sa naučiť, ako aplikovať strojové učenie na prúdové dáta prostredníctvom praktických príkladov s modernými technológiami. Hoci je nevyhnutná znalosť základných konceptov jazyka Python a strojového učenia, nie sú potrebné žiadne predchádzajúce znalosti o streamingu.