Uczenie maszynowe niesie ze sobą obietnicę niezwykłych wynalazków: od samochodów autonomicznych po systemy medyczne diagnozujące choroby lepiej niż doświadczeni lekarze, ale także daje pole do rozwijania dziesiątków innych mniej lub bardziej niepokojących innowacji. Dziś do budowania systemów uczenia maszynowego można posłużyć się wygodnymi frameworkami, jednak rzeczywiste zrozumienie uczenia głębokiego wymaga znajomości kilku koncepcji matematyczn...
Matematyka nie ma najlepszej opinii. Niektórzy wręcz jej nienawidzą, wielu narzeka na jej nieprzydatność. Inni twierdzą, że jest sztywna, nietwórcza, nieciekawa i trudna, a także że nie ma nic wspólnego z prawdziwym życiem i przydaje się jedynie naukowcom i inżynierom. Nic bardziej mylnego! Matematyka, a szczególnie matematyka abstrakcyjna, jest nie tylko dziedziną nauki, ale i efektywnym sposobem myślenia. Koncentruje uwagę na tym, co istotne, a t...
Aby ująć i ukarać cyberprzestępcę, potrzeba czegoś więcej niż odnalezienie śladów włamania. Informatyk śledczy musi nie tylko prowadzić badania, ale również pozyskiwać i zabezpieczać dowody cyfrowe. Powinien też biegle analizować dowody i pisać raporty w taki sposób, aby można było z nich skorzystać w postępowaniu sądowym. Cała ta praca musi być wykonywana zgodnie z zasadami informatyki śledczej. To drugie wydanie popularnego przewodnika dla śledczych. D...
Pozornie nie dzieje się nic złego, jeśli inżynier lub analityk danych nie rozumie algebry liniowej. Może korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji. Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w nauce o danych i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe, tutaj więc nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna. Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i...
Python udostępnia pierwszorzędne narzędzia i biblioteki przeznaczone specjalnie do pracy z danymi. Zdobyły one uznanie wielu naukowców i ekspertów, ceniących ten język za wysoką jakość rozwiązań służących do wydobywania wiedzy z danych. Aby uzyskać najlepsze możliwe efekty, trzeba dobrze poznać zarówno poszczególne biblioteki Pythona, jak i zasady pracy z nimi. Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzeb...
Język SQL zwykle służy do pracy z bazami danych. Poprawnie napisany kod SQL przetwarza z dużą szybkością potężne zbiory danych, dlatego stanowi wymarzone narzędzie dla analityków danych. Tymczasem wielu z nich zleca wykonywanie raportów z baz czy hurtowni danych innym osobom. Taki sposób pracy jest nieefektywny - o wiele lepszym rozwiązaniem jest opanowanie języka SQL i samodzielne projektowanie oraz wyodrębnianie potrzebnych zbiorów danych. Ten p...
Rekurencja jest świetna ― co więcej, dla Ciebie może oznaczać udaną rozmowę kwalifikacyjną! To metoda pomocna w rozwiązywaniu trudnych zagadnień: sprowadza złożone problemy do znacznie łatwiejszych. Myślenie rekurencyjne przydaje się często podczas projektowania oprogramowania, nawet jeśli nie stosuje się w nim wprost rekurencji. Wielu twórców oprogramowania jej unika, uważa ją bowiem za trudną i niezrozumiałą. Przekonaj się, że jest inaczej! Dzięki tej k...
Jak prowadzić cyberśledztwo. Zabezpieczanie i analiza dowodów elektronicznych Przestępcy sięgają po coraz to nowsze metody. Inżynierowie potrafią wykrywać ślady nielegalnych działań, jeśli jednak celem jest ujęcie i ukaranie sprawcy, potrzeba czegoś więcej. Zadaniem śledczego jest nie tylko przeprowadzenie badań, ale również zabezpieczenie i analiza dowodów, wreszcie - przedstawienie wyników swojej pracy tak, aby można ich było użyć w postępowaniu...
Sukces przedsiębiorstwa zależy od jakości podejmowanych decyzji. Spośród strategii, które wspierają ten proces, na szczególną uwagę zasługuje zastosowanie analizy danych. Jest to jednak dość złożona dziedzina. Podstawowym narzędziem wielu analityków danych jest arkusz kalkulacyjny. Ma on tę zaletę, że ułatwia solidne zrozumienie prawideł statystyki i analizy danych. Po zdobyciu takich podstaw warto jednak pójść dalej i nauczyć się eksploracy...
Rozwój technologii służy również przestępcom. Wykrywanie śladów niewłaściwego użycia dotyczy maszyn, które zarówno posłużyły do przeprowadzenia ataków, jak i były ich przedmiotem. Obecnie dostępnych jest wiele opracowań poświęconych sposobom działania na miejscu zdarzenia i analizie działających systemów Linux za pomocą poleceń dostępnych po zalogowaniu się na pracującym urządzeniu. Równie ważną metodą pracy śledczej jes...
Mimo że osiągnięcia matematyczne stały się podwalinami algorytmiki, wielu inżynierów nie w pełni rozumie reguły matematyki dyskretnej. Nawet jeśli nie stanowi to szczególnego problemu w codziennej pracy, w końcu okazuje się, że matematyka dyskretna jest niezbędna do osiągnięcia prawdziwej biegłości w operowaniu algorytmami i w pracy na danych. Co więcej, znajomość tej dziedziny bardzo ułatwia rozwiązywanie problemów z zakresu uczenia maszynowego. W ten sp...
Uczenie maszynowe staje się wszechobecne. Dzięki coraz lepszym narzędziom służącym do tworzenia aplikacji szczegóły techniczne związane z obliczeniami i modelami matematycznymi są często pomijane przez projektantów. Owszem, to wygodne podejście, ale wiąże się z ryzykiem braku świadomości co do wszystkich konsekwencji wybranych rozwiązań projektowych, szczególnie ich mocnych i słabych stron. A zatem bez ugruntowanych podstaw matematyki nie można mów...
Dzięki kryptografii możemy w dużym stopniu zabezpieczyć swoje dane. Z szyfrowaną komunikacją wiążą się jednak kontrowersje i sprzeczności interesów. Przestępcy, ale również rządy, policja i służby wywiadowcze dążą do uzyskania możliwości wglądu we wszystkie formy komunikacji. Świat toczy wojnę o to, co można zaszyfrować, co powinno być zaszyfrowane i kto powinien dysponować kluczem pozwalającym odczytać zaszyfrowane wiadomości należące do innej osoby. W tej sytu...
Przetwarzanie dużych ilości danych daje wiedzę, która leży u podstaw istotnych decyzji podejmowanych przez organizację. Pozwala to na uzyskiwanie znakomitych efektów: techniki wydobywania wiedzy z danych stają się coraz bardziej wyrafinowane. Podstawowym warunkiem sukcesu jest uzyskanie odpowiedniej jakości danych. Wykorzystanie niespójnych i niepełnych informacji prowadzi do podejmowania błędnych decyzji. Konsekwencją mogą być straty finansowe, stwarzani...
Nie tylko programiści lubią Pythona. Również naukowcy i analitycy danych coraz częściej korzystają z tego języka, zwłaszcza że przed praktykami obliczeniowymi otwierają się niespotykane możliwości. Rozwój sprzętu, oprogramowania i algorytmów pozwala śmiało wkraczać w nowe obszary zastosowania i tworzyć nowe branże. W dalszym ciągu jednak prowadzenie obliczeń pozostaje dziedziną interdyscyplinarną, wymagającą wiedzy matematycznej i myślenia naukowego. Jeśl...
Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami...
