Причинно-следственный анализ – это метод статистического анализа данных, помогающий выявить, как одно событие влияет на другое. Прочитав данную книгу, читатели научатся находить причинно-следственные связи в данных, применять правильные методы анализа и оценивать достоверность полученных выводов. Мы можем реализовать массу всяких красивых вещей с помощью машинного обучения. Единственное требование состоит в том, чтобы мы формулировали наши задачи как задачи прогнозирования. Однако машинное обучение (ML) не является панацеей. Оно может творить чудеса в условиях жестких ограничений и все же может с треском провалиться, если данные немного отклоняются от того, к чему привыкла модель. Машинное обучение, как известно, плохо справляется с такой проблемой, как обратная причинно-следственная связь. Издание предназначено специалистам по анализу данных, а также будет полезно бизнес-аналитикам и инженерам. В книге используется только свободное программное обеспечение, основанное на языке Python.

Книга посвящена обучению основам компьютерного моделирования физических процессов. Каждая глава содержит теоретический материал, описание математических методов, используемых для построения компьютерных моделей физических процессов, а также задачи для самостоятельного решения. В качестве базового программного продукта используется пакет MATLAB. В книге обобщен опыт преподавания автором ряда дисциплин для бакалавров, магистров и специалистов, обучающихся по направлениям подготовки и специальностям укрупненных групп специальностей 09.00.00 - «Информатика и вычислительная техника», 10.00.00 - «Информационная безопасность» в Уральском федеральном университете. К книге прилагается электронное приложение доступное для скачивания на сайте издательства, содержащее программные реализации каждой из рассмотренных в ней компьютерных моделей, реализованных автором на внутреннем языке пакета MATLAB в виде m-файлов и т-функций.

В этом издании мы расскажем вам о последних достижениях в области технологий искусственного интеллекта, а также о том, какой прогресс достигнут исследователями, разработчиками и энтузиастами, продолжающими расширять границы инноваций. Данная книга представляет собой подробное руководство для разработчиков на Python, желающих научиться создавать приложения с использованием больших языковых моделей. Авторы расскажут об основных возможностях и преимуществах моделей GPT-4 и GPT-3.5, а также принципах их работы. Здесь же вы найдете пошаговые инструкции по разработке приложений с использованием библиотеки для Python от OpenAI, в том числе инструментов для генерирования текста, отправки вопросов и получения ответов и создания интеллектуальных ассистентов. Издание содержит множество легковоспроизводимых примеров, которые помогут применить модели в своих проектах. Все примеры кода на Python доступны в репозитории GitHub. Решили использовать возможности LLM в своих приложениях? Тогда вы выбрали правильную книгу.

Изучение датамайнинга на примерах и упражнениях в этой книге позволит вам заглянуть за кулисы сложных методов и научиться эффективно работать с данными. По мнению автора, постигать датамайнинг и модели анализа данных лучше всего на практике, выполняя действия одно за другим. В отличие от большинства специализированных инструментов, которые работают по принципу «черного ящика», Excel позволяет просматривать промежуточные результаты в процессе применения метода и досконально понимать происходящее. Издание предназначено всем желающим освоить основные методы машинного обучения. Для чтения потребуются базовые навыки работы с Excel.

Сегодня трудно представить аналитика данных, не пользующегося биб­лиотекой Pandas, но в тонкостях работы с ней немудрено запутаться. В этой книге собраны упражнения, основанные на многолетней преподавательской практике автора. Прочитав ее, вы будете чувствовать себя уверенно при встрече с недостатками реальных данных в виде пропущенных значений, смешанных форматов и отсутствия четкой структуры. Pandas подходит к решению задач иначе по сравнению со стандартными библиотеками, входящими в состав Python. Синтаксис один, но структуры данных и принципы работы с ними совершенно разные. При этом библиотека pandas настолько обширна и разнообразна, что в ее хитросплетениях немудрено запутаться.

Данная книга предлагает углубленное изучение конформного прогнозирования — новейшего подхода, позволяющего управлять неопределенностью в различных задачах машинного обучения. Вы познакомитесь с практическим применением этого подхода в таких задачах машинного обучения, как классификация, регрессия, прогнозирование временных рядов, компьютерное зрение и обработка естественного языка. Издание предназначено специалистам по data science, ML-инженерам, ученым и всем, кто хочет улучшить свои навыки в области количественной оценки неопределенности в машинном обучении. Для изучения материала понадобятся базовые знания в области машинного обучения и программирования на Python.

В книге рассказывается о том, как использовать генеративные текстовые модели поколений GPT-3.5 и GPT-4 для создания приложений различного назначения, в числе которых интерактивный психотерапевт, интеллектуальный голосовой помощник, система рекомендации товаров, генератор заметок в соцсетях, система распознавания речи и многие другие. Вы научитесь использовать векторные базы данных, узнаете, как управлять уровнем креативности моделей GPT, применять современные методы генерирования высококачественного текста, и даже организуете диалог между двумя чат-ботами. Примеры и практические упражнения помогут закрепить пройденный материал. Издание предназначено для тех, кто владеет основами языка программирования Python и собирается использовать GPT в реальных сценариях для решения прикладных задач. Если вы владеете основами языка программирования Python и готовы изучить еще несколько инструментов, таких как объекты Dataframe библиотеки Pandas и некоторые методы NLP, значит, у вас есть под рукой все необходимое для создания интеллектуальных систем с использованием инструментов OpenAI.

В книге исследуется мощная языковая модель GPT-3, упрощающая создание приложений с искусственным интеллектом. Первая часть посвящена основам API OpenAI, во второй описывается динамичная и процветающая среда, возникшая вокруг GPT-3. Представлены рекомендации по использованию GPT-3 для создания новых бизнес-продуктов. Обсуждается влияние GPT-3 на развитие мировой экономики и такие передовые тенденции, как программирование без кода и достижение общего искусственного интеллекта. Книга рассчитана на читателей, интересующихся современными технологиями. Она будет особенно полезна предпринимателям, деятельность которых связана с индустрией искусственного интеллекта, а также тем, кто планирует использовать языковые способности GPT-3 для реализации творческих проектов. Первая часть книги посвящена основам API OpenAI. Во второй части книги мы исследуем пеструю экосистему, органично и стремительно возникшую вокруг GPT-3. В главе 1 изложен контекст и основные определения, необходимые для комфортного изучения дальнейших тем. В главе 2 мы глубоко погружаемся в API, разбивая его на наиболее важные элементы, такие как базовые модели и конечные точки, описывая их назначение и способы использования.