Uczenie maszynowe z językiem JavaScript. Rozwiązywanie złożonych problemów - Burak Kanber, BF4B-615B2 (Kanber Burak)

Uczenie maszynowe jeszcze kilka lat temu stanowiło niemal wiedzę tajemną. Nieliczni eksperci w tej dziedzinie publikowali materiały w naukowym, matematycznym języku, który wymagał biegłości w algebrze liniowej czy rachunku wektorowym.

Korzystano z zasady z Pythona i jego bibliotek. Obecnie, wraz ze wzrostem popularności uczenia maszynowego, rozszerzają się możliwości jego użytecznej implementacji. Rzeczywista biegłość w tej dziedzinie wymaga jednak dogłębnego zrozumienia mechaniki działania algorytmów używanych w uczeniu maszynowym.

Implementacja tych algorytmów w JavaScripcie jest wspaniałym wyborem: język ten stał się dojrzałym, potężnym i wszechstronnym narzędziem do rozwiązywania złożonych problemów. Chcesz nauczyć się implementacji algorytmów uczenia maszynowego bez zbytniego zagłębiania się w niuanse matematyczne$1183 Jeśli na dodatek znasz język JavaScript, ta książka jest dla Ciebie idealnym wyborem.

Wyjaśniono w niej, w jaki sposób tworzyć własne implementacje, podano też przykłady {pomocn|przydatn)ych bibliotek. Sporo miejsca poświęcono sieciom neuronowym, ich architekturze i przykładom zastosowania. Przedstawiono takie zagadnienia jak wykrywanie twarzy, filtrowanie spamu, tworzenie systemów rekomendacji, rozpoznawanie znaków oraz przetwarzanie języka naturalnego.

Znalazły się tu również wskazówki dotyczące dobierania odpowiednich bibliotek JavaScriptu, takich jak NaturalNode, brain, harthur oraz klasyfikatory, co umożliwia projektowanie bardziej inteligentnych aplikacji.

Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: potencjał JavaScriptu w uczeniu maszynowym algorytmy grupowania, klasyfikacji, reguły kojarzenia algorytmy regresji, przewidywanie wzorców i predykcja sieci neuronowe i głębokie sieci neuronowe uczenie maszynowe w aplikacjach czasu rzeczywistego Uczenie maszynowe - coś dla wyjadaczy JavaScriptu!

Burak Kanber -- inżynier, przedsiębiorca. Od ponad 20 lat zajmuje się tworzeniem oprogramowania oraz doradztwem, jest również współtwórcą kilku startupów technologicznych. Specjalizuje się w technologiach sieciowych (języki Python i JavaScript należą do jego ulubionych), inżynierii (fascynują go zwłaszcza systemy kontroli i pojazdy hybrydowe) oraz zagadnieniach zwinnego wytwarzania oprogramowania.

Napisał bardzo popularną serię artykułów Machine Learning in JavaScript. Powyższy opis pochodzi od wydawcy.