Data Science i uczenie maszynowe

XXI wiek to czas sztucznej inteligencji. Nie tylko tej specjalistycznej, która kieruje samochodami, tłumaczy języki naturalne czy szuka leku na raka, ale również uniwersalnej, rozwiązującej zadania z różnych dziedzin. Ten przełom zawdzięczamy splotowi trzech zdarzeń: rozwojowi technologii przechowywania i przetwarzania danych, nowej metodzie naukowej (data science), oraz uczeniu maszynowemu, w szczególności znacznemu postępowi w zakresie głębokiego uczenia maszynowego.
Książka przedstawia uczenie maszynowe w ujęciu praktycznym. Przeprowadzając opisane w niej eksperymenty data science poznamy zastosowanie reguł statystycznych i algorytmów uczenia maszynowego do rozwiązywania konkretnych problemów. Takie podejście oznacza, że studenci informatyki oraz specjaliści — analitycy, informatycy i bazodanowcy — zdobędą nie tylko teoretyczną wiedzę, ale również umiejętność jej praktycznego wykorzystania w codziennej pracy.
Książka podzielona jest na cztery części:
• Pierwszy rozdział wyjaśnia termin Data science i pokazuje zastosowanie tej metody w eksperymentach naukowych.
• Rozdziały od drugiego do czwartego poświęcone są danym: technikom oceny ich jakości, wstępnego przygotowania oraz wzbogacenia danych na potrzeby ich dalszej analizy.
• Rozdziały od piątego do dziewiątego opisują poszczególne typy modeli predykcyjnych: klasyfikatory, regresory, modele grupujące, rekomendujące i prognozujące.
• Ostatnie dwa rozdziały książki przedstawiają metody oceny i poprawy jakości modeli oraz udostępniania ich użytkownikom jako usług WWW.