Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Wstęp
Dlakogojesttaksiążka?
Książkistanowiącewprowadzeniedouczeniamaszynowego(MachineLearning,ML)zwy-
klesąukierunkowanenapytania,coijakrobić.Następniezawierająobjaśnieniamatema-
tycznychaspektównowychmetodopracowanychwlaboratoriachbadawczychsztucznej
inteligencji(AI)iinstrukcjeużywaniaframeworkówAIdoimplementacjitychmetod.
Natomiastwniniejszejksiążceprzedstawionowynikającezdoświadczeniaodpowiedzi
napytaniendlaczego”
,obejmującewskazówkiiporadystosowaneprzezpraktykówML
dorozwiązywaniarzeczywistychproblemówprzyużyciuuczeniamaszynowego.
Zakładamy,żeCzytelnicyznająpodstawyuczeniamaszynowegoiprzetwarzaniada-
nych.Niejesttopodręcznikdlapoczątkujących.Niniejszaksiążkajestprzeznaczonadla
naukowcówdanych,inżynierówdanychorazinżynierówuczeniamaszynowego,któ-
rzyposzukująkolejnychwskazówekiporadnatematpraktykiuczeniamaszynowego.
Skatalogowaliśmytupomysły,zktórychczęść(jakopraktykML)możeszjużznać,ina-
daliśmytympomysłomnazwy,abymożnabyłośmiałoponiesięgać.
Jeślijesteśstudenteminformatykiizamierzaszpracowaćwbranży,książkapozwoli
uzupełnićwiedzęipomożeprzygotowaćsiędowejściawświatprofesjonalistów.Dzięki
tejksiążcenauczyszsiębudowaćsystemyuczeniamaszynowegowysokiejjakości.
Czegoniemawtejksiążce
TaksiążkaprzeznaczonajestgłówniedlainżynierówMLwprzedsiębiorstwach,anie
naukowcówMLnauniwersytetachbądźwbranżowychlaboratoriachbadawczych.
Celowonieomawiamyobszarówaktywnychbadań–znajdziesztubardzomałoinfor-
macjinp.oarchitekturzemodeliuczeniamaszynowego(np.koderachdwukierunkowych,
mechanizmieuwagilubwarstwachzwarciowych),ponieważzakładamy,żeCzytelnicy
będąużywaćarchitekturyprzygotowanegowstępniemodelu(takiegojakResNet-50lub
GRUCell),aniepisaćwłasnyklasyfikatorobrazówczyrekurencyjnąsiećneuronową.
ix
