Kangoo.plSzukamy produktów wśród ponad 10 mln ofert sklepów internetowych

Rozwój oraz upowszechnienie rozwiązań technologicznych służących gromadzeniu informacji sprawiły, że we wszystkich obszarach działalności człowieka mamy do czynienia z przechowywaniem i przetwarzaniem danych. Zazwyczaj są one wykorzystywane jedynie w bieżącej działalności instytucji je gromadzących; analiza i interpretacja danych może jednak dostarczyć istotnej wiedzy na temat reguł i zależności rządzących procesami biznesowymi, zachowaniami konsumentów i zagrożeniami funkcjonowania firmy. Eksploracja danych to nowa dziedzina informatyki odpowiadająca na potrzebę zaawansowanej i automatycznej analizy informacji. Jej dynamiczny rozwój wynika z konieczności integracji istniejących algorytmów w celu efektywnego przetwarzania dużej ilości nowych typów danych. Obecnie, wraz z rozwojem narzędzi do generowania i przechowywania danych, eksploracji poddawane są coraz bardziej złożone informacje: multimedialne (zdjęcia, filmy, muzyka), przestrzenne (mapy), przebiegi czasowe, struktury chemiczne (sekwencje DNA), sieci społecznościowe. Niniejsza książka jest pierwszym na polskim rynku samodzielnym podręcznikiem przedstawiającym metody eksploracji danych w ujęciu algorytmicznym, a nie statystycznym. Zawiera omówienie podstawowych metod eksploracji, min. odkrywanie asocjacji, wzorców sekwencji, klasyfikację i grupowanie. Dla każdej z metod omówiono podstawowe algorytmy eksploracji ilustrowane licznymi przykładami. Dodatkowo, w celu sprawdzenia wiedzy czytelnika, przygotowano zestaw zadań i ćwiczeń do samodzielnego wykonania. Głównymi adresatami podręcznika są studenci informatyki, ekonomii, psychologii, socjologii – dziedzin, w których duże znaczenie ma przetwarzanie informacji. Z pewnością skorzystają z niego również doktoranci zajmujący się zagadnieniami eksploracji danych i odkrywania wiedzy.

Niniejszy podręcznik przedstawia syntetyczne ujęcie współczesnych metod eksploracji danych. W szczególności zaprezentowano metody optymalizacji, w tym optymalizacji globalnej, metody regresji liniowej i logistycznej, różne rozwiązania klasyfikatorów, w tym klasyfikatory bayesowskie, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe MLP, RBF i SVM, systemy ekspertowe w formie zespołu klasyfikatorów i predyktorów, transformacje i metody redukcji wymiaru danych, metody selekcji istotnych cech diagnostycznych, metody grupowania i wizualizacji danych, jak również podstawowe pojęcia analizy asocjacyjnej między danymi. Przedstawiono również przykłady zastosowania metod eksploracji danych w medycynie. Rozważania teoretyczne poparte są przykładami konkretnych obliczeń dotyczących eksploracji danych, zaimplementowanymi w postaci odpowiednich programów w Matlabie. Książka stanowi unikalne źródło wiedzy dla studentów na studiach II i III stopnia. Może być polecana jako podstawowy materiał rozszerzający dla wykładów ze sztucznej inteligencji, rozpoznawania wzorców czy inżynierii biomedycznej na kierunkach Informatyka lub Automatyka. Może służyć pracownikom firm, tzw. analitykom danych, specjalizującym się w życiu zawodowym w analizie danych i odkrywaniu wiedzy z baz i hurtowni danych.

Podręcznik poświęcony metodom i modelom stosowanym w eksploracji danych. Omówiono w nim zagadnienia klasyczne, takie jak: metody analizy składowych głównych, analizę regresji, regresję logistyczną oraz tzw. naiwne podejście bayesowskie do klasyfikacji, sieci bayesowskie i algorytmy genetyczne. Podano również studium przypadku, czyli rozwiązania dużego zadania rzeczywistego za pomocą wcześniej omówionych metod i algorytmów. Książka zawiera wiele przykładów oraz ćwiczeń i problemów symulacyjnych do rozwiązania. Towarzyszy jej strona internetowa: www.dataminingconsultant.com.