Алгоритмы интеллектуального Интернета, передовые методики сбора, анализа и обработки данных, Марманис X., Бабенко Д., 2011

Алгоритмы интеллектуального Интернета, передовые методики сбора, анализа и обработки данных, Марманис X., Бабенко Д., 2011.

Важный аспект современных коммерчески успешных приложений - применение методик, позволяющих осуществлять обработку информации и добавлять средства интеллектуальной поддержки. Многочисленные примеры успешных проектов, основанных на применении таких методик, включают такие широко известные бренды, как Google, Netf Их и Amazon. Эта книга о том, как построить алгоритмы, формирующие интеллектуальное ядро таких веб-приложений. В книге рассматриваются пять важных категорий алгоритмов: поиск, выработка рекомендаций, создание групп, классификация и ансамбли классификаторов. Исходный код написан на языке Java, тем не менее программистам, знающим другой объектно-ориентированный язык, вполне по силам разобраться в этом коде и использовать общие принципы с учетом своей специфики. Материал в равной степени применим к различным приложениям - от утилит мобильной связи до традиционных настольных приложений. Издание в первую очередь адресовано программистам и веб-разработчикам, однако множество примеров и новых идей будут полезны и руководителям разного уровня, желающим лучше разобраться в соответствующих технологиях и предлагаемых возможностях с точки зрения бизнеса.





Предисловие.

Во время обучения в аспирантуре я познакомился с проблемами мантийного обучения и, в частности, с распознаванием образов. Центральное место в моей работе занимало математическое и численное моделирование, но возможность распознавать образы в большом объеме данных нашла очевидные применения во многих областях. Последующие годы подвели меня к теме машинного обучения даже ближе, чем я себе это представлял. В 1999 году я оставил академические занятия и приступил к работе в промышленном секторе. В одном из моих консалтинговых проектов мы пытались определять риск сердечной недостаточности на основании (главным образом) данных ЭКГ пациентов. В подобных задачах точная математическая формулировка либо невозможна, либо ее нельзя реализовать. Моделирование (наше программное обеспечение) должно было опираться на методы, способные повысить точность прогнозирования за счет имеющегося набора историй болезни пациентов, для которых риск сердечной недостаточности уже был диагностирован кардиологом. Другими словами, мы искали методы, которые могли бы «обучаться» на своих входных данных.

Оглавление.

Предисловие.
Благодарности.
Об этой книге.
Глава 1. Что такое интеллектуальный Интернет?.
Глава 2. Поиск.
Глава 3. Выработка предложений и рекомендаций.
Глава 4. Кластеризация: объединение в группы.
Глава 5. Классификация: размещение по принадлежности.
Глава 6. Объединение классификаторов.
Глава 7. Все вместе: интеллектуальный новостной портал.
Приложение А. Введение в BeanShell.
Приложение В. Краулинг.
Приложение С. Памятка по математике.
Приложение D. Обработка естественных языков.
Приложение Е. Нейронные сети.
Алфавитный указатель.

Купить .



Хештеги: #Марманис :: #Бабенко :: #2011 :: #интернет :: #алгоритм