Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Wstęp
programistów-metadanychGitHuba.Dowydobyciadrogocennychdanychbeha-
wioralnychużytezostanątakienarzędzia,jakPandas,notatnikiJupyteroraznarzędzie
wierszapoleceniaclick.
■Rozdział9,nDynamicznaoptymalizacjainstancjiEC2wAWS”przekształcasygnały
zwracaneprzezAWSwmożliwośćwykorzystaniatechnikuczeniamaszynowegodo
optymalizowaniacen.
■Rozdział10,nNieruchomości”badaogólnokrajoweilokalnetrendycendomówprzy
użyciuuczeniamaszynowegoiinteraktywnychwykresów.
■Rozdział11,nProdukcyjnaAIdlatreścigenerowanychprzezużytkowników”oma-
wiawykorzystanieAIdointerakcjiztreściamigenerowanymiprzezużytkowników.
Przedstawionezostałytakiezagadnienia,jakanalizaopiniiisilnikirekomendacji.
■DodatekA,nAkceleratoryAI”,stanowikrótkieomówienierozwiązańsprzętowych
specjalnieprojektowanychdowykonywaniaobciążeńAI.Przykłademtakiegoakcele-
ratorajestchipTPUopracowanyprzezGoogle.
■DodatekB,nWybórliczbygrup”,wyjaśnia,żezagadnienietojestkwestiąraczejsztuki,
niżwiedzy,choćistniejąpewnetechniki,któresprawiają,żeprocesdecyzyjnystajesię
bardziejprzejrzysty.
Kodprzykładowy
KażdemurozdziałowiksiążkiodpowiadatowarzyszącymunotatnikJupyterlubzbiórno-
tatników.Zostałyoneopracowanewciągukilkuostatnichlatprzyokazjitworzeniaarty-
kułówlubprowadzonychprzezemniewarsztatówiwykładów.
Uwaga
Całykodźródłowyodpowiadającyksiążcemożnaznaleźć(wpostacinotatnikówJupyter)
wrepozytoriumGitHub:
https://github.com/noahgift/pragmaticai.
WieleprzykładówzawierarównieżplikiMakefiles,takiejakponiższy:
setup:
python3-mvenv~/.pragai
install:
pipinstall-rrequirements.txt
test:
cdchapter7;py.test--nbval-laxnotebooks/*.ipynb
xi
