Aprendizado De Maquina Aplicado A Deteccao De Anomalias Programado Em Python
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Aprendizado De Máquina Aplicado A Detecção De Anomalias Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-12-06
A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de Detecção de Anomalias, utilizando Python como ferramenta de programação. A detecção de anomalias é uma técnica fundamental em diversas áreas, como segurança, monitoramento de sistemas, análise financeira e prevenção de fraudes, desempenhando um papel essencial na identificação de comportamentos anormais ou inesperados. Para facilitar a compreensão, diversos exemplos são apresentados, introduzindo tópicos importantes tanto sobre os fundamentos da detecção de anomalias quanto sobre a programação em Python. Esta abordagem prática e didática visa capacitar o leitor a implementar soluções eficientes, proporcionando conhecimentos para o desenvolvimento de sistemas que possam detectar comportamentos atípicos ou falhas em dados, com aplicação em contextos variados.
Python para Ciência de Dados
Python Para Ciência de Dados é o guia perfeito para programadores, pois elenca as melhores maneiras de se utilizar o Python em aplicações orientadas a dados. Repleto de exemplos práticos, este livro oferece um amplo tour pelas habilidades do Python para obter, transformar e analisar dados. Os leitores conhecerão as robustas estruturas built-in de dados do Python e seu ecossistema poderoso de bibliotecas open source de ciência de dados, incluindo NumPy, pandas, scikit-learn e matplotlib. Como prática, há exemplos de como carregar dados em diversos formatos; streamlining, agrupamento e agregação de conjuntos de dados; e como criar visualizações como gráficos e mapas. Exemplos detalhados ilustram como criar aplicações de dados do mundo cotidiano, incluindo como fornecer dados geográficos a um app de serviço de táxi, análise de regra de associação de dados de transação para identificar itens comumente comprados juntos e um modelo de aprendizado de máquina para predizer tendências do mercado de ações. Cada capítulo apresenta exercícios que incentivam o leitor a testar as técnicas por conta própria. Você aprenderá a: • Manipular estruturas de dados com eficiência, como listas, dicionários, arrays do NumPy e DataFrames do pandas. • Mover dados de e para bancos de dados relacionais e NoSQL. • Obter insights acionáveis sobre os dados por meio de agregação, visualização e outros métodos de análise. • Trabalhar com texto simples, dados de GPS, dados de séries temporais, arquivos JSON e CSV e muitos outros tipos e formatos de dados. • Usar o aprendizado de máquina para tarefas de processamento de linguagem natural, como análise de sentimento. Com o Python para Ciência de Dados, você praticará técnicas modernas de processamento de dados para uso imediato em áreas como gerenciamento de negócios, marketing e finanças. Descubra o poder da linguagem de programação Python.
Programação definitiva de redes neurais com Python: crie sistemas de IA modernos e poderosos aproveitando redes neurais com Python, Keras e TensorFlow
Domine redes neurais para construir sistemas modernos de IA. Principais recursos ● Cobertura abrangente de conceitos e teorias fundamentais de IA. ● Exploração aprofundada da matemática por trás da matemática das redes neurais. ● Estratégias Eficazes para Estruturação de Código de Aprendizado Profundo. ● Aplicações reais de princípios e técnicas de IA. Descrição do livro Este livro é um guia prático para o mundo da Inteligência Artificial (IA), desvendando a matemática e os princípios por trás de aplicativos como Google Maps e Amazon. O livro começa com uma introdução ao Python e à IA, desmistifica a matemática complexa da IA, ensina como implementar conceitos de IA e explora bibliotecas de IA de alto nível. Ao longo dos capítulos, os leitores se envolvem com o livro por meio de exercícios práticos e aprendizados complementares. O livro então passa gradualmente para Redes Neurais com Python antes de mergulhar na construção de modelos de RNA e aplicações de IA do mundo real. Ele acomoda vários estilos de aprendizagem, permitindo que os leitores se concentrem na implementação prática ou na compreensão matemática. Este livro não trata apenas do uso de ferramentas de IA; é uma bússola no mundo dos recursos de IA, capacitando os leitores a modificar e criar ferramentas para sistemas complexos de IA. Ele garante uma jornada de exploração, experimentação e proficiência em IA, equipando os leitores com as habilidades necessárias para se destacarem na indústria de IA. O que você aprenderá ● Aproveite o TensorFlow e o Keras ao construir a base para a criação de pipelines de IA. ● Explore conceitos avançados de IA, incluindo redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e técnicas de otimização. ● Domine as complexidades da construção de redes neurais desde o início. ● Aprofunde-se no desenvolvimento de redes neurais, abordando derivadas, retropropagação e estratégias de otimização. ● Aproveite o poder das bibliotecas de IA de alto nível para desenvolver código pronto para produção, permitindo acelerar o desenvolvimento de aplicativos de IA. ● Mantenha-se atualizado com as últimas descobertas e avanços no campo dinâmico da inteligência artificial. Para quem é este livro? Este livro serve como um guia ideal para engenheiros de software ansiosos por explorar IA, oferecendo uma exploração detalhada e aplicação prática de conceitos de IA usando Python. Os pesquisadores de IA acharão este livro esclarecedor, fornecendo insights claros sobre os conceitos matemáticos subjacentes aos algoritmos de IA e auxiliando na escrita de código em nível de produção. Este livro foi elaborado para aprimorar suas habilidades e conhecimentos para criar soluções sofisticadas baseadas em IA e avançar no campo multifacetado da IA. Índice 1. Compreendendo o histórico da IA 2. Configurando o fluxo de trabalho Python para desenvolvimento de IA 3. Bibliotecas Python para cientistas de dados 4. Conceitos básicos para treinamento eficaz de redes neurais 5. Redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e otimizações 6. Construindo redes neurais profundas do zero 7. Derivados, retropropagação e otimizadores 8. Compreendendo a convolução e as arquiteturas CNN 9. Compreendendo os conceitos básicos de TensorFlow e Keras 10 Construindo um pipeline de segmentação de imagens de ponta a ponta 11. Últimos avanços