Warning: Cannot modify header information - headers already sent by (output started at /var/www/app/wp-content/plugins/wpsolr-pro/wpsolr/core/classes/ui/class-wpsolr-query.php:433) in /var/www/app/wp-includes/feed-rss2.php on line 8 https://knjiga.test.knjige.hr Najveći izbor knjiga u zemlji Mon, 11 Nov 2024 17:17:10 +0000 hr hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.4 https://knjiga.test.knjige.hr/wp-content/uploads/2020/04/cropped-IMGBIN_stack-of-beautiful-books-png_KptTevvf-32x32.png https://knjiga.test.knjige.hr 32 32 https://knjiga.test.knjige.hr/znanost-o-podacima-john-d-kelleher-1 Thu, 24 Mar 2022 19:05:23 +0000 https://knjiga.hr/znanost-o-podacima-john-d-kelleher-1 Znanost o podacima obuhvaća skup načela, definicija problema, algoritama i procesa za izvlačenje nejasnih i korisnih uzoraka iz velikih podataka (Big Data) s ciljem poboljšanja donošenja odluka temeljenjim na uvidima u velike podatke. Kao područje djelovanja, znanost o podacima obuhvaća skup načela, definicija problema, algoritama i procesa za izvlačenje neočiglednih, ali korisnih uzoraka ponašanja podataka iz velikih podataka. Ona je usko povezana s područjima rudarenja podataka i strojnog učenja, ali je opsegom od njih šira. Danas znanost o podacima upravlja donošenjem odluka u gotovo svim dijelovima modernih društava. Neki od načina na koje znanost o podacima može utjecati na vaš svakodnevni život, između ostalog, uključuju: izbor oglasa koji vam se nude putem virtualnog oglašavanja; to su preporuke za filmove koje biste trebali pogledati, knjige koje biste trebali pročitati i prijateljske veze koje biste trebali uspostaviti; prijedloge o tome koje poruke e-pošte svrstati u mapu neželjene pošte; pogodnosti koje će vam se ponuditi prilikom obnove pretplate na uslugu mobitela; ponudu cijene premije zdravstvenog osiguranja koja vam se nudi; razmještaj i dinamiku funkcioniranja semafora u vašem području; sastav lijekova koje trebate; kao i to na kojim mjestima u vašem gradu vreba policija. Cilj ove knjige je pružiti uvod u znanost o podacima koji pokriva njezina suštinska dostignuća, do razine koja osigurava principijelno razumijevanje područja. Prvo poglavlje uvodi područje znanosti o podacima i daje kratak prikaz njegova razvoja. Također se objašnjava zašto je znanost o podacima važna danas i navode neki od čimbenika koji utječu na njezino usvajanje. Drugo poglavlje uvodi temeljne pojmove vezane uz same podatke. Ono također opisuje standardne faze provedbe projekata znanosti o podacima: razumijevanje poslovanja, razumijevanje podataka, priprema podataka, modeliranje, vrednovanje i implementacija. Treće poglavlje opisuje tipičnu infrastrukturu organizacija, uspostavljenu za potrebe znanosti o podacima, kao i neka suvremena rješenja vezana uz problem kolanja velikih skupova podataka unutar podatkovne infrastrukture, koja uključuju korištenje strojnog učenja integriranog s bazom podataka, korištenje sustava Hadoop za pohranu podataka i njihovu obradu, te razvoj hibridnih sustava baza podataka koji glatko kombiniraju tradicionalna programska rješenja za baze podataka i rješenja slična Hadoopu. Četvrto poglavlje uvodi područje strojnog učenja i objašnjava neke od najpopularnijih algoritama i modela strojnog učenja, uključujući neuronske mreže, modele dubokog učenja i modele stabla odlučivanja. Peto poglavlje usredotočuje se na povezivanje ekspertize u domeni strojnog učenje s problemima iz stvarnog svijeta, prikazom niza standardnih poslovnih problema i opisivanjem njihova rješavanja uz pomoć strojnog učenja. Šesto poglavlje razmatra etičke posljedice znanosti o podacima, najnovija dostignuća u pravnoj regulativi u tom području, kao i neke nove računalne pristupe očuvanju privatnosti pojedinaca u procesima vezanim uz velike podatke. Naposljetku, sedmo poglavlje opisuje neka od područja u kojima će znanost o podacima imati značajan utjecaj u bliskoj budućnosti i postavlja neka od načela koja su važna za to hoće li projekt iz njezina dosega biti uspješan ili ne.

]]> https://knjiga.test.knjige.hr/duboko-ucenje-john-d-kelleher-1 Thu, 24 Mar 2022 19:05:21 +0000 https://knjiga.hr/duboko-ucenje-john-d-kelleher-1 Duboko učenje omogućuje inovacije i promjene u svim dijelovima suvremenog života. Većina otkrića umjetne inteligencije o kojima čujete u medijima temelji se na dubokom učenju. Slijedom toga, bez obzira na to jeste li poduzetnik zainteresiran za poboljšanje učinkovitosti svoje organizacije, donositelj politike koji brine o etici i privatnosti u svijetu velikih podataka, istraživač koji radi sa složenim podacima ili znatiželjni građanin koji želi steći bolji osjećaj za mogućnosti umjetne inteligencije i način na koji ona mijenja svakodnevni život, važno je steći razumijevanje dubokog učenja. Duboko učenje područje je umjetne inteligencije usredotočeno na stvaranje velikih modela neuronskih mreža, sposobnih donositi valjane odluke temeljem dostupnih podataka. Ono je posebice primjereno situacijama masivnih skupova podataka, napučenih složenim podacima. Danas ga za svoje potrebe koristi većina internetskih tvrtki i vrhunskih potrošačkih tehnologija. Između ostalog, Facebook duboko učenje koristi u analizi tekstova internetskih razgovora. Google, Baidu i Microsoft koriste ga za pretraživanje slika te za strojno prevođenje. Svi moderni pametni telefoni u sebi kriju sustave dubokog učenja; primjerice, ono je sada standardna tehnologija za prepoznavanje govora, ali i za prepoznavanje lica snimljenih digitalnim fotoaparatima. U zdravstvenom sektoru duboko učenje koristi se za obradu medicinskih slika (rendgenske, CT i MRI pretrage) i dijagnosticiranje zdravstvenih stanja. Ono se također nalazi u srcu automobila osposobljenih za samostalnu vožnju, gdje se koristi za lokalizaciju i mapiranje ruta, planiranje i upravljanje vožnjom te opažanje okoline, kao i za praćenje stanja vozača. Cilj ove knjige je širokom krugu čitatelja omogućiti shvaćanje što duboko učenje jest, odakle dolazi, kako funkcionira, što omogućuje (a što ne) i kako će se ono najizglednije razvijati u sljedećih deset godina. Činjenica da duboko učenje predstavlja skup algoritama i modela znači da njegovo razumijevanje zahtijeva razumijevanje načina na koje ti algoritmi i modeli obrađuju podatke. Slijedom toga, ova knjiga ne izlaže samo opise i definicije; ona također uključuje objašnjenja rada algoritama. Tehnički materijal knjige predstavljen je na pristupačan način. Ono što je kod dubokog učenja uistinu čudesno nije toliko složenost matematike na kojoj se ono temelji, koliko raznolikost uzbudljivih i impresivnih zadaća koje tako jednostavni izračuni mogu rješavati.Ipak, usprkos jednostavnosti, ovi modeli u stanju su, pored ostalih dostignuća, pobijediti svjetskog prvaka u igri Go, utjeloviti najmoderniju tehnologiju računalnog vida i strojnog prevođenja te samostalno voziti automobile. Ova je knjiga uvodni tekst o dubokom učenju, ali, nadamo se, dovoljno dubok da vas opetovano k njoj vraća kako bude raslo vaše samopouzdanje u pogledu izložene građe. JOHN D. KELLEHER profesor je računalnih znanosti i voditelj instituta informacijskih, komunikacijskih i medijskih istraživanja pri Dublinskom institutu za tehnologiju. Ima više od dvadeset godina iskustva u istraživanjima i podučavanju u području umjetne inteligencije, obrade prirodnih jezika i strojnog učenja. Objavio je više od stotinu akademskih radova s ovih područja i dvije knjige u izdanju izdavačke kuće MIT Press: Data Science (2018) i Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics (2015). Njegovo istraživanje podupire istraživački centar ADAPT (https://www.adaptcentre.ie) koji zajednički financiraju udruga Science Foundation Ireland (Grant 13/RC/2106) i European Regional Development Fund te projekt PRECISE4Q (https://pre-cise4q.eu) koji se financira iz programa Europske unije za istraživanje i inovacije Obzor 2020.

]]>