[Wydawnictwo Naukowe PWN]
Kategoria: TechnologieWysyłka: od ręki
Sztuczne sieci neuronowe są uogólnionym modelem
obliczeniowym wzorowanym na zachowaniu komórek nerwowych, a więc
czerpią z analogii do budowy mózgu. Ta analogia nie jest jednak
celem samym w ...
Pełen opis produktu 'Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w badaniach politologicznych' »
Sztuczne sieci neuronowe są uogólnionym modelem
obliczeniowym wzorowanym na zachowaniu komórek nerwowych, a więc
czerpią z analogii do budowy mózgu. Ta analogia nie jest jednak
celem samym w sobie (poza zupełnie niezależnymi próbami budowy
„sztucznego mózgu”, co nie jest przedmiotem niniejszej książki), a
przeradza się w budowę obliczeniowych modeli matematycznych
opartych na idei tak zwanego „uczenia maszynowego” (ang. machine
learning, ML). Jaki ma to związek z zastosowaniami w naukach
politycznych? Wyjaśnienie tej kwestii znajduje się na kartach
książki.
Tytuł pracy pozostaje w ścisłym związku z układem jej treści. I
tak, najpierw omówione zostają zagadnienia dotyczące biologicznych
sieci neuronowych, następnie założenia modelu obliczeniowego, a na
końcu – mowa jest o przykładowych zastosowaniach. Stąd też, w
szerszej perspektywie, książka składa się z dwóch części:
teoretycznej i empirycznej opartej na swego rodzaju studium
przypadku (jest nim politologia).
Jest prawdopodobne, że sięgną do tej książki osoby zaintrygowane
tylko jej tytułem. Takich Czytelników wypada zapewnić, że tekst
skierowany jest w szczególności do tych osób, które do tej pory nie
wykorzystywały w działalności naukowej omawianych podejść, a
zwłaszcza jest kierowana do tych, którzy zakładają, że
prawdopodobnie… nigdy ich nie wykorzystają. Przez wzgląd na nich,
dołożono wszelkich starań, aby wywód – momentami nieco hermetyczny
– opatrzyć odpowiednią liczbą przykładów ilustrujących intersujące
nas zjawiska.
Stąd też, jeżeli szukasz odpowiedzi na pytania m.in.:
Czy sieci neuronowe znajdują zastosowania w naukach
politycznych?
Czym są nauki społeczne 2.0?
Co oznacza soft computing, neurokomputing i czym jest
neuromorficzny chip?
Co ma wspólnego Rembrandt z Rumelhartem i sieciami
neuronowymi?
Jaki związek z sieciami neuronowymi ma logika rozmyta oraz
algorytmy genetyczne?
Na czym polega doniosłość badań nad nicieniem Caenorhabditis
elegans?
Dlaczego Ada Lovelace przeszła do historii i to nie tylko
nauki?
Jaką ilość danych przyswajał człowiek w XV wieku, a jaką
obecnie?
Ile to jest 1 yottabajt danych?
Jaka część danych w skali globalnej to dane ustrukturyzowane, a
jaka – cyfrowe?
Czy obecnie jeszcze istnieją w wersji papierowej kopie zapasowe
danych?
Ile danych jest potrzebnych w celu zidentyfikowania konkretnej
osoby z 95% pewnością?
Czym jest kulturomika?
Czy można opatentować dane opisujące organizmy żywe?
Czym jest perceptron wielowarstwowy, metoda wstecznej propagacji
błędów, deep learning, anwersalne sieci generatywne, sieci
rekurencyjne, splotowe, komórkowe, LSTM, machine learning,
projektowanie generatywne, text mining, sentiment analysis,
przetwarzania języka naturalnego (NLP) – oraz dlaczego warto te
pojęcia znać?
Na czym polega uczenie sieci neuronowych i czy można je
„przeuczyć”?
Jakie są przykładowe zastosowania uczenia maszynowego i sieci
neuronowych w naukach politycznych?
Czy demokracja i technologia są ze sobą sprzeczne?
– to warto sięgnąć po tę książkę!
Albert Einstein miał stwierdzić: „Wyobraźnia bez wiedzy może
tworzyć rzeczy piękne. Wiedza bez wyobraźni najwyżej doskonałe.
Wyobraźnia jest ważniejsza niż wiedza, bo choć wiedza wskazuje na
to, co jest, wyobraźnia wskazuje na to, co będzie”. Kolejne
rozdziały książki są poświęcone właśnie pewnym szczególnym aspektom
tego co jest i tego – co będzie.
Książka dotyczy sztucznych sieci neuronowych, jednej z
najważniejszych technologii uczenia maszynowego, ważnego działu
sztucznej inteligencji, w zastosowaniu do badan politologicznych.
Nie ma podobnej pozycji w języku polskim (…). Temat jest ważny i
obecnie bardzo popularny ze względu na liczne inicjatywy dotyczące
sztucznej inteligencji i sieci neuronowych w
szczególności.
prof. dr hab. Włodzisław Duch
Katedra Informatyki Stosowanej, Instytut Nauk
Technicznych,
Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
Praca skutecznie przełamuje (…) stereotyp statystyki jako
aktywności trudnej i często nieprzekładalnej na syntetyczne wnioski
o otaczającej rzeczywistości społecznej i politycznej. Prowadzona
przez Autora narracja, przystępny oraz systematyczny wykład
stanowią mocną stronę recenzowanej publikacji, umożliwiając nawet
nieobeznanemu z tematyka analiz ilościowych Czytelnikowi
zrozumienie metodyki i zastosowań analiz z wykorzystaniem
sztucznych sieci neuronowych.
Nowatorstwo Autora odnajdujemy w syntezie i systematycznej
ewaluacji użyteczności sztucznych sieci neuronowych na gruncie
politologii (…), co w dalszej perspektywie przyczyni się do rozwoju
dyscypliny nauk o polityce w obszarze metodologii. Jest to także
próba zabrania głosu w szeroko pojętej debacie metodologicznej w
naukach o polityce, szczególnie w kontekście swoistej Wilsonowskiej
konsiliencji (zmierzania od hermetycznej merytorycznie i
metodologicznie dyscypliny do nauki zorientowanej
interdyscyplinarnie, a nawet „pandyscyplinarnie”), w tym
wykorzystania narzędzi, doświadczeń i paradygmatów zarówno nauk
ścisłych, jak i społecznych.
dr hab. Daniel Mider
Wydział Nauk Politycznych i Studiów Międzynarodowych,
Bezpłatny fragment: