Sortowanie
Źródło opisu
Książki
(11)
ebookpoint BIBLIO
(3)
IBUK Libra
(1)
Forma i typ
Książki
(11)
E-booki
(4)
Publikacje fachowe
(3)
Dostępność
dostępne
(9)
tylko na miejscu
(7)
Placówka
Wypożyczalnia
(9)
Czytelnia
(7)
Autor
Mazurek-Łopacińska Krystyna
(2)
Rutkowski Leszek
(2)
Sobocińska Magdalena
(2)
Allaire J. J
(1)
Augustyniak Piotr (1965- )
(1)
Chollet Francois
(1)
Gajda Jan B
(1)
Géron Aurélien
(1)
Hurbans Rishal
(1)
Kiełtyka Leszek
(1)
Korol Tomasz
(1)
Matuk Konrad
(1)
Nield Thomas
(1)
Prusak Błażej
(1)
Sawka Krzysztof
(1)
Siemieniuk Nina
(1)
Tadeusiewicz Ryszard (1947- )
(1)
Walczak Tomasz
(1)
Werner Grzegorz
(1)
Zieliński Jerzy S
(1)
Rok wydania
2020 - 2024
(5)
2010 - 2019
(1)
2000 - 2009
(9)
Okres powstania dzieła
2001-
(1)
Kraj wydania
Polska
(15)
Język
polski
(15)
Temat
Sieci neuronowe
(10)
Algorytmy
(3)
Inteligencja sztuczna
(3)
Decyzje
(2)
Informacja dla zarządzania
(2)
Informatyka
(2)
Inżynieria biomedyczna
(2)
Modele matematyczne
(2)
Uczenie się maszyn
(2)
Algorytmy genetyczne
(1)
Biocybernetyka
(1)
Bioinformatyka
(1)
Biologia
(1)
Biometria
(1)
Diagnostyka medyczna
(1)
Diagnostyka obrazowa
(1)
Elektrokardiografia (EKG)
(1)
Elektromiografia
(1)
Geometria fraktalna
(1)
Gospodarka
(1)
Informacja gospodarcza
(1)
Internet
(1)
Izotopy promieniotwórcze
(1)
Komputery
(1)
Medycyna
(1)
Organizacje gospodarcze
(1)
Poczta elektroniczna
(1)
Podpis elektroniczny
(1)
Pozytonowa tomografia emisyjna
(1)
Programowanie zwinne
(1)
Przedsiębiorstwo
(1)
Przedsiębiorstwo wirtualne
(1)
Python (język programowania)
(1)
Rachunkowość
(1)
Radiodiagnostyka
(1)
Sieci neuronowe (układ nerwowy)
(1)
Symulacja
(1)
Systemy ekspertowe
(1)
Systemy informacyjne
(1)
Systemy informatyczne zarządzania
(1)
Sztuczna inteligencja
(1)
Telemedycyna
(1)
Tomografia komputerowa
(1)
Upadłość
(1)
Zbiory rozmyte
(1)
teoria chaosu
(1)
Gatunek
Podręcznik
(2)
Opracowanie
(1)
Dziedzina i ujęcie
Informatyka i technologie informacyjne
(3)
Inżynieria i technika
(1)
Medycyna i zdrowie
(1)
15 wyników Filtruj
Książka
W koszyku
1. Intuicyjne omówienie sztucznej inteligencji Czym jest sztuczna inteligencja? Krótka historia sztucznej inteligencji. Rodzaje problemów i modele ich rozwiązywania. Intuicyjne omówienie zagadnień z obszaru sztucznej inteligencji. Zastosowania algorytmów sztucznej inteligencji. 2. Podstawy przeszukiwania. Czym jest planowanie i przeszukiwanie? Koszt obliczeń - powód stosowania inteligentnych algorytmów. Jakie problemy można rozwiązywać za pomocą algorytmów przeszukiwania? Reprezentowanie stanu - tworzenie platformy do reprezentowania przestrzeni problemowej i rozwiązań. Przeszukiwanie siłowe - szukanie rozwiązań po omacku. Przeszukiwanie wszerz - najpierw wszerz, potem w głąb. Przeszukiwanie w głąb - najpierw w głąb, potem wszerz. Zastosowania siłowych algorytmów przeszukiwania. Opcjonalne informacje - rodzaje grafów. Opcjonalne informacje - inne sposoby reprezentowania grafów. 3. Inteligentne przeszukiwanie. Definiowanie heurystyk - projektowanie hipotez opartych na wiedzy. Przeszukiwanie sterowane - szukanie rozwiązań z wykorzystaniem wskazówek. Przeszukiwanie antagonistyczne - szukanie rozwiązań w zmiennym środowisku. 4. Algorytmy ewolucyjne. Czym jest ewolucja? Problemy, jakie można rozwiązywać za pomocą algorytmów ewolucyjnych. Algorytm genetyczny - cykl życia. Kodowanie przestrzeni rozwiązań. Tworzenie populacji rozwiązań. Pomiar przystosowania osobników w populacji. Wybór rodziców na podstawie przystosowania. Generowanie osobników na podstawie rodziców. Tworzenie populacji następnego pokolenia. Konfigurowanie parametrów algorytmu genetycznego. Zastosowania algorytmów ewolucyjnych. 5. Zaawansowane techniki ewolucyjne. Cykl życia algorytmu ewolucyjnego. Różne strategie selekcji. Kodowanie z użyciem liczb rzeczywistych. Kodowanie porządkowe - korzystanie z sekwencji. Kodowanie za pomocą drzewa - praca z hierarchiami. Często spotykane rodzaje algorytmów ewolucyjnych. Słowniczek pojęć związanych z algorytmami ewolucyjnymi. Inne zastosowania algorytmów ewolucyjnych. 6. Inteligencja rozproszona: mrówki. Czym jest inteligencja rozproszona? Problemy dostosowane do algorytmu mrówkowego. Reprezentowanie stanu - jak zapisać ścieżki i mrówki? Cykl życia algorytmu mrówkowego. Zastosowania algorytmu mrówkowego. 7. Inteligencja rozproszona: cząstki. Na czym polega optymalizacja rojem cząstek? Problemy optymalizacyjne - bardziej techniczne spojrzenie. Problemy, jakie można rozwiązać za pomocą optymalizacji rojem cząstek. Reprezentowanie problemu - jak wyglądają cząstki? Przebieg działania algorytmu optymalizacji rojem cząstek. Zastosowania algorytmów optymalizacji rojem cząstek. 8. Uczenie maszynowe. Czym jest uczenie maszynowe? Problemy, jakie można rozwiązywać za pomocą uczenia maszynowego. Przebieg uczenia maszynowego. Klasyfikowanie z użyciem drzew decyzyjnych. Inne popularne algorytmy uczenia maszynowego. Zastosowania algorytmów uczenia maszynowego. 9. Sztuczne sieci neuronowe. Czym są sztuczne sieci neuronowe? Perceptron: reprezentacja neuronu. Definiowanie sieci ANN. Propagacja w przód - używanie wyuczonej sieci ANN. Propagacja wsteczna - uczenie sieci ANN. Możliwe funkcje aktywacji. Projektowanie sztucznych sieci neuronowych. Typy i zastosowania sieci ANN. 10. Uczenie przez wzmacnianie z użyciem algorytmu Q-learning. Czym jest uczenie przez wzmacnianie? Problemy rozwiązywane za pomocą uczenia przez wzmacnianie. Przebieg uczenia przez wzmacnianie. Deep learning w uczeniu przez wzmacnianie. Zastosowania uczenia przez wzmacnianie.
1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Wypożyczalnia
Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (1 egz.)
E-book
W koszyku

Celem monografii jest przedstawienie, jakie zmiany zachodzą w badaniach marketingowych pod wpływem rozwoju technologii informacyjnych i komunikacyjnych. Wskazano w niej nowe podejścia, metody i techniki badawcze, takie jak Google Analytics, strategie analityczne odnoszące się do big data, sztuczne sieci neuronowe czy badania neuromarketingowe. Zwiększająca zasięg penetracja Internetu, rozwój społeczeństwa sieci i gospodarki sieciowej stwarzają wiele implikacji dla zarządzania wiedzą i sprawiają, że bardzo wiele projektów badawczych immanentnie związanych jest z nowymi mediami. Autorzy w swoich tekstach dowodzą, iż dokonująca się dzięki technologiom cyfrowym transformacja danych pozyskanych z rynku w informacje pozwala na coraz trafniejsze antycypowanie zachowań podmiotów rynkowych, szczególnie konsumentów, co w konsekwencji służy zwiększaniu skuteczności i efektywności działań marketingowych.

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.
E-book
W koszyku
Celem monografii jest przedstawienie, jakie zmiany zachodzą w badaniach marketingowych pod wpływem rozwoju technologii informacyjnych i komunikacyjnych. Wskazano w niej nowe podejścia, metody i techniki badawcze, takie jak Google Analytics, strategie analityczne odnoszące się do big data, sztuczne sieci neuronowe czy badania neuromarketingowe. Zwiększająca zasięg penetracja Internetu, rozwój społeczeństwa sieci i gospodarki sieciowej stwarzają wiele implikacji dla zarządzania wiedzą i sprawiają, że bardzo wiele projektów badawczych immanentnie związanych jest z nowymi mediami. Autorzy w swoich tekstach dowodzą, iż dokonująca się dzięki technologiom cyfrowym transformacja danych pozyskanych z rynku w informacje pozwala na coraz trafniejsze antycypowanie zachowań podmiotów rynkowych, szczególnie konsumentów, co w konsekwencji służy zwiększaniu skuteczności i efektywności działań marketingowych.
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu PIN. Po odbiór kodu PIN zapraszamy do biblioteki.
Brak okładki
Książka
W koszyku
1. Sztuczna inteligencja. 2. Biocybernetyka. 3. Bioinformatyka. 4. Inżynieria biomedyczna. 5. Modelowanie i symulacja. 6. Rozpoznawanie wzorów. 7. Telemedycyna. 8. Filozofia.
1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Czytelnia
Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 61 (1 egz.)
E-book
W koszyku

W ostatnich latach byliśmy świadkami ogromnego postępu technik sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz uczenia głębokiego. Konsekwencje tego błyskawicznego rozwoju są odczuwalne w niemal każdej dziedzinie. Wydaje się, że to jedna z tych technologii, które powinny być dostępne dla jak najszerszej grupy ludzi. Dopiero wtedy uczenie głębokie wykorzysta w pełni swój potencjał i stanie się prawdziwym impulsem rozwoju naszej cywilizacji. Co prawda na pierwszy rzut oka ta niesamowita technologia może wydawać się wyjątkowo skomplikowana i trudna do zrozumienia, warto jednak wykorzystać dostępne narzędzia, takie jak biblioteka Keras i język R, aby implementować mechanizmy uczenia głębokiego wszędzie tam, gdzie okażą się przydatne.

Ta książka jest znakomitym przewodnikiem po technikach uczenia głębokiego. Poza wyczerpująco przedstawionymi podstawami znajdziesz tu zasady implementacji tych technik z wykorzystaniem języka R i biblioteki Keras. Dzięki przystępnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom szybko zrozumiesz nawet bardziej skomplikowane zagadnienia uczenia głębokiego. Poznasz koncepcje i dobre praktyki związane z tworzeniem mechanizmów analizy obrazu, przetwarzania języka naturalnego i modeli generatywnych. Przeanalizujesz ponad 30 przykładów kodu uzupełnionego dokładnymi komentarzami. W efekcie szybko przygotujesz się do korzystania z uczenia głębokiego w rozwiązywaniu konkretnych problemów.

W tej książce między innymi:

  • podstawowe koncepcje sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego
  • wprowadzenie do budowy i trenowania sieci neuronowych
  • uczenie głębokie w przetwarzaniu obrazów
  • modele generatywne tworzące obrazy i tekst
  • perspektywy i ograniczenia uczenia głębokiego

Uczenie głębokie: zafascynuj się i zaimplementuj!

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.
Książka
W koszyku
CZ.I Systemy i technologie informatyczne w zarządzaniu przedsiębiorstwem: 1. Potrzeby informacyjne w podejmowaniu decyzji a systemy informacyjne, 2. Systemy informatyczne w zarządzaniu a pozyskiwanie wiedzy w warunkach procesu globalizacji, 3. Wykorzystanie technologii informacyjnych w działalności przedsiębiorstw przemysłowych w Polsce, 4. Wykorzystanie technologii dostępu do zasobów sieci korporacyjnej przedsiębiorstwa na przykładzie firmy dystrybucyjnej, 5. Zastosowanie koncepcji workflow przy projektowaniu przedsiębiorstwa wirtualnego, 6. Rola systemów zarządzania integratorami przepływu informacji w zarządzaniu wiedzą, 7. Nowe technologie informatyczne w bezprzewodowym dostępie do Internetu, 8. Informacja i jej bezpieczeństwo w systemach zarządzania, 9. Technologia informatyczna w działalności gminy. CZ.II Technologie informatyczne w rachunkowości: 10. Rachunkowość w uregulowaniach polskiego prawa bilansowego, 11. Zastosowanie systemów komputerowych w rachunkowości, 12. Wykorzystanie informacyjnego systemu rachunkowości dla potrzeb zarządzania produkcją - zarys problemu, 13. Klasyfikacja typowych błędów występujących w arkuszach kalkulacyjnych, 14. Ocena wybranych wskaźników restrukturyzacji górnictwa węgla kamiennego w Polsce na podstawie danych z lat 1988-2004. Cz. III Inteligentne systemy zarządzania: 15. Systemy wczesnego ostrzegania w monitorowaniu otoczenia przedsiębiorstwa, 16. Proces tworzenia systemu ekspertowego, 17. Identyfiakcja biomedyczna w systemach transakcyjnych, 18. Neuronowy model prognozowania uwzględniający determinanty rynku, 19. Kompetencje kluczowe i metody uczenia organizacji samouczącej sie na przykładzie elektrowni wirtualnej, 20. Zastosowanie sieci neuronowych do określenia ważności wskaźników logistycznych
Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.
Wypożyczalnia
Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (1 egz.)
Czytelnia
Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 004 (1 egz.)
Książka
W koszyku
(Przedsiębiorczość / Fundacja Edukacyjna Przedsiębiorczości ; przewodniczący komitetu red. Jerzy Dietl)
Wprowadzenie do teorii zagadnień sztucznej inteli- gencji; Systemy ekspertowe; Zbiory rozmyte; sztuczne sieci neuronowe, Sieci Kohonena; Algorytmy ewolucyjne; Teoria chaosu, Systemy hybrydowe.
Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.
Wypożyczalnia
Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (1 egz.)
Czytelnia
Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 004 (1 egz.)
Książka
W koszyku
Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. - Wyd. 2 zm. - Warszawa : PWN Wydaw. Nauk., 2009. - 451 s. : rys., tab., wykr. ; 24 cm.
1. Wstęp, 2. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji, 3. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych, 4. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów rozmytych typu 1, 5. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów rozmytych typu 2, 6. Sieci neuronowe i algorytmy ich ucznia, 7. Algorytmy ewolucyjne, 8. Metody grupowania danych, 9. Systemu neuronowo-rozmyte typu Mamdaniego, logicznego i Tagaki-Sugeno, 10. Elastyczne systemy neuronowo-rozmyte
1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Czytelnia
Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 004 (1 egz.)
Książka
W koszyku
1. Wstęp, 2. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji, 3. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów przybliżonych, 4. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów rozmytych typu 1, 5. Metody reprezentacji wiedzy z wykorzystaniem zbiorów rozmytych typu 2, 6. Sieci neuronowe i algorytmy ich ucznia, 7. Algorytmy ewolucyjne, 8. Metody grupowania danych, 9.Systemu neuronowo-rozmyte typu Mamdaniego, logicznego i Tagaki-Sugeno, 10. Elastyczne systemy neuronowo-rozmyte
1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Wypożyczalnia
Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (3 egz.)
Brak okładki
Książka
W koszyku
1. Organizacja kursu internetowego - analiza aktywności na forum dyskusyjnym, 2. Efektywność i ryzyko inwestycji informatycznych, 3. Prawna ochrona tajemnicy korespondencji elektronicznej w systemach informacyjnych, 4. Zastosowanie techniki sieci neutronowych Kohena w analizach regionalnych, 5. Komputerowe wspomaganie podejmowania decyzji oparte na analizie wielokryterialnej, 6. Determinanty taśmy produkcyjnej nowej gospodarki, 7. Informacja jako nadrzędny instrument zarządzania przedsiębiorstwem, 8. Metody rozwiązywania problemu komiwojażera bazujące na modelach przybliżonych, 9. Zastosowanie sieci neutronowych w technologii bankowej, 10. Nowoczesne systemy informacyjne a oszczędności przedsiębiorstw, 11. Identyfikacja fraktalnych właściwości finansowych szeregów czasowych a budowa automatycznych systemów inwestycyjnych, 12. Prognozowanie cen akcji na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie za pomocą logiki rozmytej na przykładzie WIG, 13. System bezpieczeństwa informacji-podpis elektroniczny
1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Wypożyczalnia
Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 658.1/.5 (1 egz.)
Książka
W koszyku
Pomiary i identyfikacja w diagnostyce medycznej; Instrumentacja wirtualna i jej wykorzystanie w medycynie na przykładzie zastosowań w badaniach kardiologicznych; Wprowadzenie do elektrodiagnostyki pracy serca; Podstawy elektrokardiografii cyfrowej; Podstawy praktyczne i wybrane zastosowania elektroencefalografii; Elektroencefalografia; Rejestracja i ocena mniej popularnych sygnałów bioelektrycznych; Elektromiografia i jej zastosowania; Analiza drżenia; badanie snu - polisomnografia; Wykorzystanie słuchowych potencjałów wywołanych z pnia mózgu w diagnostyce systemu słuchowego człowieka; techniczne wsparcie diagnostyki systemu słuchowego; Analiza dźwięków mowy do celów medycznych; Zastosowanie do celów biomedycznych analizy mowy wykonanej przy użyciu narzędzi inżynierii biomedycznej; Rodzaje wytwarzania głosu u osób pozbawionych naturalnej krtani orz metody akustyczne w analizie mowy patologicznej; Podstawy matematyczne analizy częstotliwości i filtracji sygnałów biomedycznych; Wprowadzenie do oceny właściwości układu oddechowego; Pomiary własności układu oddechowego; fascynacja ruchem - technika Motion Capture; Podróż do wnętrza…człowieka; Wprowadzenie do analizy i przetwarzania sygnałów biomedycznych; Wstępny przegląd problematyki komputerowego przetwarzania i analizy obrazów w systemach diagnostyki medycznej; Archiwum X, czyli rentgenodiagnostyka wczoraj i dziś; Klasyczne obrazowanie rentgenowskie. Technika z przeszłością i z przyszłością; Wirtualne rozwarstwienie człowieka, czyli co potrafi tomografia komputerowa; Komputer pozwala widzieć więcej i lepiej. Tomografia i jej odmiany; Rezonans magnetyczny; Obrazowanie magnetyczno-rezonansowe; Obrazowanie przy użyciu radioizotopów, czyli jak człowiek może świecić; Obrazowanie radioizotopowe - medycyna nuklearna; Tomografia emisyjna jednego fotonu SPECT; PET, czyli co łączy tomografię i zwierzęta domowe; Pozytonowa tomografia emisyjna PET; Termografia; termografia statyczna i dynamiczna - zastosowania medyczne; Obrazowanie dźwiękiem, czyli USG; USG - bezpieczna i wygodna technika obrazowania; Dekonwolucja obrazu; Analiza morfometryczna obrazów mózgu z wykorzystaniem metod geometrii fraktalnej; Automatyczna interpretacja obrazów, czyli obrazowanie medyczne wzbogacone sztuczną inteligencją; Czy warto poznawać i rozwijać sztuczne sieci neuronowe?; Teoretyczne aspekty kognitywnej kategoryzacji w systemach informacyjnych znaczeniowej analizy danych.
Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.
Wypożyczalnia
Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 61 (2 egz.)
Czytelnia
Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 61 (1 egz.)
E-book
W koszyku

Rosnąca dostępność danych sprawiła, że data science i uczenie maszynowe są powszechnie używane do przeróżnych celów. Równocześnie wiele osób pomija analizy matematyczne przed rozpoczęciem przetwarzania danych. A to wiąże się z ryzykiem popełnienia istotnych błędów już na etapie projektowania danego systemu. Dopiero dogłębne zrozumienie niektórych koncepcji matematycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania sprawia, że kandydat na analityka danych ma szansę osiągnąć poziom profesjonalisty.

To książka przeznaczona dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się stosowania niektórych koncepcji w praktyce. Wyjaśniono tu takie zagadnienia jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, pokazano także, w jaki sposób posługiwać się nimi w regresji liniowej, regresji logistycznej i w tworzeniu sieci neuronowych. Poszczególne tematy zostały omówione zrozumiale, przystępnie, bez naukowego żargonu, za to z licznymi praktycznymi przykładami, co dodatkowo ułatwia przyswojenie koncepcji i prawideł matematyki. Opanowanie zawartej tu wiedzy pozwala uniknąć wielu kosztownych błędów projektowych i trafniej wybierać optymalne rozwiązania!

Dzięki książce nauczysz się:

  • używać kodu Pythona i jego bibliotek do eksplorowania koncepcji matematycznych
  • posługiwać się regresją liniową i regresją logistyczną
  • opisywać dane metodami statystycznymi i testować hipotezy
  • manipulować wektorami i macierzami
  • łączyć wiedzę matematyczną z użyciem modeli regresji
  • unikać typowych błędów w stosowaniu matematyki w data science

Zrozum matematykę i efektywnie używaj danych!

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.
Książka
W koszyku
(Academia Oeconomica)
R.1 Symulacja, R.2 Symulacja zdarzeń dyskretnych, R.3 Symulacja modeli ciągłych, R.4 Prognozowanie - podsta wowe pojęcia, R.5 Prognozowanie z modeli strukturalnyc h, R.6 Prognozowanie przy wykorzystaniu modeli niestru kturalnych, R.7 Sztuczne sieci neuronowe w prognozowa niu, R.8 Przegląd najważniejszych rozkładów, R.9 Pods tawy technik opracowania wyników symulacji
Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.
Wypożyczalnia
Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 338 (2 egz.)
Czytelnia
Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 338 (1 egz.)
Książka
W koszyku
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow / Aurélien Géron ; tłum. Krzysztof Sawka. - Wydanie 2 - aktualizacja do modułu TensorFlow 2. - Gliwice : Helion S.A. , cop. 2020. - 764, [4] s. : rys., wykresy, wzory ;
CZĘŚĆ I. PODSTAWY UCZENIA MASZYNOWEGO. 1. Krajobraz uczenia maszynowego. Czym jest uczenie maszynowe? Dlaczego warto korzystać z uczenia maszynowego? Przykładowe zastosowania. Rodzaje systemów uczenia maszynowego. Główne problemy uczenia maszynowego. Testowanie i ocenianie. Ćwiczenia. 2. Nasz pierwszy projekt uczenia maszynowego. Praca z rzeczywistymi danymi. Przeanalizuj całokształt projektu. Zdobądź dane. Odkrywaj i wizualizuj dane, aby zdobywać nowe informacje. Przygotuj dane pod algorytmy uczenia maszynowego. Wybór i uczenie modelu. Wyreguluj swój model. Uruchom, monitoruj i utrzymuj swój system. Teraz Twoja kolej! Ćwiczenia. 3. Klasyfikacja. Zbiór danych MNIST. Uczenie klasyfikatora binarnego. Miary wydajności. Klasyfikacja wieloklasowa. Analiza błędów. Klasyfikacja wieloetykietowa. Klasyfikacja wielowyjściowa. Ćwiczenia. 4. Uczenie modeli. Regresja liniowa. Gradient prosty. Regresja wielomianowa. Krzywe uczenia. Regularyzowane modele liniowe. Regresja logistyczna. Ćwiczenia. 5. Maszyny wektorów nośnych. Liniowa klasyfikacja SVM. Nieliniowa klasyfikacja SVM. Regresja SVM. Mechanizm działania. Ćwiczenia. 6. Drzewa decyzyjne. Uczenie i wizualizowanie drzewa decyzyjnego. Wyliczanie prognoz. Szacowanie prawdopodobieństw przynależności do klas. Algorytm uczący CART. Złożoność obliczeniowa. Wskaźnik Giniego czy entropia? Hiperparametry regularyzacyjne. Regresja. Niestabilność. Ćwiczenia. 7. Uczenie zespołowe i losowe lasy. Klasyfikatory głosujące. Agregacja i wklejanie. Rejony losowe i podprzestrzenie losowe. Losowe lasy. Wzmacnianie. Kontaminacja. Ćwiczenia. 8. Redukcja wymiarowości. Klątwa wymiarowości. Główne strategie redukcji wymiarowości. Analiza PCA. Jądrowa analiza PCA. Algorytm LLE. Inne techniki redukowania wymiarowości. Ćwiczenia. 9. Techniki uczenia nienadzorowanego. Analiza skupień. Mieszaniny gaussowskie. Ćwiczenia. CZĘŚĆ II. SIECI NEURONOWE I UCZENIE GŁĘBOKIE. 10. Wprowadzenie do sztucznych sieci neuronowych i ich implementacji z użyciem interfejsu Keras. Od biologicznych do sztucznych neuronów. Implementowanie perceptronów wielowarstwowych za pomocą interfejsu Keras. Dostrajanie hiperparametrów sieci neuronowej. Ćwiczenia. 11. Uczenie głębokich sieci neuronowych. Problemy zanikających/eksplodujących gradientów. Wielokrotne stosowanie gotowych warstw. Szybsze optymalizatory. Regularyzacja jako sposób zapobiegania przetrenowaniu. Podsumowanie i praktyczne wskazówki. Ćwiczenia. 12. Modele niestandardowe i uczenie za pomocą modułu TensorFlow. Krótkie omówienie modułu TensorFlow. Korzystanie z modułu TensorFlow jak z biblioteki NumPy. Dostosowywanie modeli i algorytmów uczenia. Funkcje i grafy modułu TensorFlow. Ćwiczenia. 13. Wczytywanie i wstępne przetwarzanie danych za pomocą modułu TensorFlow. Interfejs danych. Format TFRecord. Wstępne przetwarzanie cech wejściowych. TF Transform. Projekt TensorFlow Datasets (TFDS). Ćwiczenia. 14. Głębokie widzenie komputerowe za pomocą splotowych sieci neuronowych. Struktura kory wzrokowej. Warstwy splotowe. Warstwa łącząca. Architektury splotowych sieci neuronowych. Implementacja sieci ResNet-34 za pomocą interfejsu Keras. Korzystanie z gotowych modeli w interfejsie Keras. Gotowe modele w uczeniu transferowym. Klasyfikowanie i lokalizowanie. Wykrywanie obiektów. Segmentacja semantyczna. Ćwiczenia. 15. Przetwarzanie sekwencji za pomocą sieci rekurencyjnych i splotowych. Neurony i warstwy rekurencyjne. Uczenie sieci rekurencyjnych. Prognozowanie szeregów czasowych. Obsługa długich sekwencji. Ćwiczenia. 16. Przetwarzanie języka naturalnego za pomocą sieci rekurencyjnych i mechanizmów uwagi. Generowanie tekstów szekspirowskich za pomocą znakowej sieci rekurencyjnej. Analiza sentymentów. Sieć typu koder - dekoder służąca do neuronowego tłumaczenia maszynowego. Mechanizmy uwagi. Współczesne innowacje w modelach językowych. Ćwiczenia. 17. Uczenie reprezentacji za pomocą autokoderów i generatywnych sieci przeciwstawnych. Efektywne reprezentacje danych. Analiza PCA za pomocą niedopełnionego autokodera liniowego. Autokodery stosowe. Autokodery splotowe. Autokodery rekurencyjne. Autokodery odszumiające. Autokodery rzadkie. Autokodery wariacyjne. Generatywne sieci przeciwstawne. Ćwiczenia. 18. Uczenie przez wzmacnianie. Uczenie się optymalizowania nagród. Wyszukiwanie strategii. Wprowadzenie do narzędzia OpenAI Gym. Sieci neuronowe jako strategie. Ocenianie czynności: problem przypisania zasługi. Gradienty strategii. Procesy decyzyjne Markowa. Uczenie metodą różnic czasowych. Q-uczenie. Implementacja modelu Q-uczenia głębokiego. Odmiany Q-uczenia głębokiego. Biblioteka TF-Agents. Przegląd popularnych algorytmów RN. Ćwiczenia. 19. Wielkoskalowe uczenie i wdrażanie modeli TensorFlow. Eksploatacja modelu TensorFlow. Wdrażanie modelu na urządzeniu mobilnym lub wbudowanym. Przyspieszanie obliczeń za pomocą procesorów graficznych. Uczenie modeli za pomocą wielu urządzeń. Ćwiczenia. Dziękuję! A. Rozwiązania ćwiczeń. B. Lista kontrolna projektu uczenia maszynowego. C. Problem dualny w maszynach wektorów nośnych. D. Różniczkowanie automatyczne. E. Inne popularne architektury sieci neuronowych. F. Specjalne struktury danych. G. Grafy TensorFlow.
1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Wypożyczalnia
Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)
Książka
W koszyku
1.Prawne uwarunkowania upadłości przedsiębiorstw, 2.Ekonomiczne uwarunkowania upadłości przedsiębiorstw, 3.Metody prognozowania upadłości przedsiębiorstw, 4.Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania
Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.
Wypożyczalnia
Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 338 (1 egz.)
Czytelnia
Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 338 (1 egz.)
Pozycja została dodana do koszyka. Jeśli nie wiesz, do czego służy koszyk, kliknij tutaj, aby poznać szczegóły.
Nie pokazuj tego więcej