Określenie „ inteligentna sieć” może przywodzić na myśl futurystyczną wizję maszyn przejmujących kontrolę nad światem i niszczących ludzkość, jednak w rzeczywistości jest związane z rozwojem technologii. Związane jest z powstawaniem oprogramowania, które potrafi się uczyć i reagować na zachowania użytkowników. Oznacza też projektowanie i implementację inteligencji maszynowej. Inteligentna sieć rozwija się tu i teraz — znajomość zagadnień uczenia maszynowego i budowy inteligentnych algorytmów staje się bardzo potrzebna inżynierom oprogramowania! Niniejsza książka jest przeznaczona dla osób, które chcą projektować inteligentne algorytmy, a przy tym mają podstawy z zakresu programowania, matematyki i statystyki. Przedstawiono tu schematy projektowe i praktyczne przykłady rozwiązań. Opisano algorytmy, które przetwarzają strumienie danych pochodzące z internetu, a także systemy rekomendacji i klasyfikowania danych za pomocą algorytmów statystycznych, sieci neuronowych i uczenia głębokiego. Mimo że przyswojenie tych zagadnień wymaga wysiłku, bardzo ułatwi implementację nowoczesnych, inteligentnych aplikacji! W tej książce między innymi: wprowadzenie do problemów algorytmów inteligentnych systemy rekomendacji i filtrowanie kolaboratywne wykorzystanie regresji logistycznej do wykrywania oszustw uczenie głębokie, uczenie na żywo i renesans sieci neuronowych podejmowanie decyzji perspektywy inteligentnej sieci Inteligentny algorytm wyławia perły w strumieniach danych! Dr Douglas McIlwraith jest ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego. Zajmuje się analizą danych w londyńskiej agencji reklamowej. Prowadził badania w dziedzinach systemów rozproszonych, robotyki i zabezpieczeń. Dr Haralambos Marmanis jest pionierem w obszarze technik uczenia maszynowego w rozwiązaniach przemysłowych. Od 25 lat rozwija profesjonalne oprogramowanie. Dmitry Babenko projektuje złożone systemy dla firm z takich branż, jak bankowość, ubezpieczenia, zarządzanie łańcuchem dostaw i analityka biznesowa.
