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Predictive Analytics with Microsoft Azure Machine Learning 2nd Edition

Author: Valentine Fontama,Roger Barga,Wee Hyong Tok

Publisher: Apress

ISBN: 1484212002

Category: Computers

Page: 291

View: 6026

Predictive Analytics with Microsoft Azure Machine Learning, Second Edition is a practical tutorial introduction to the field of data science and machine learning, with a focus on building and deploying predictive models. The book provides a thorough overview of the Microsoft Azure Machine Learning service released for general availability on February 18th, 2015 with practical guidance for building recommenders, propensity models, and churn and predictive maintenance models. The authors use task oriented descriptions and concrete end-to-end examples to ensure that the reader can immediately begin using this new service. The book describes all aspects of the service from data ingress to applying machine learning, evaluating the models, and deploying them as web services. Learn how you can quickly build and deploy sophisticated predictive models with the new Azure Machine Learning from Microsoft. What’s New in the Second Edition? Five new chapters have been added with practical detailed coverage of: Python Integration – a new feature announced February 2015 Data preparation and feature selection Data visualization with Power BI Recommendation engines Selling your models on Azure Marketplace

Microsoft Azure Machine Learning

Author: Sumit Mund

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1784398519

Category: Computers

Page: 212

View: 8625

This book provides you with the skills necessary to get started with Azure Machine Learning to build predictive models as quickly as possible, in a very intuitive way, whether you are completely new to predictive analysis or an existing practitioner. The book starts by exploring ML Studio, the browser-based development environment, and explores the first step—data exploration and visualization. You will then build different predictive models using both supervised and unsupervised algorithms, including a simple recommender system. The focus then shifts to learning how to deploy a model to production and publishing it as an API. The book ends with a couple of case studies using all the concepts and skills you have learned throughout the book to solve real-world problems.

Microsoft Azure Essentials Azure Machine Learning

Author: Jeff Barnes

Publisher: Microsoft Press

ISBN: 073569818X

Category: Computers

Page: 236

View: 6678

Microsoft Azure Essentials from Microsoft Press is a series of free ebooks designed to help you advance your technical skills with Microsoft Azure. This third ebook in the series introduces Microsoft Azure Machine Learning, a service that a developer can use to build predictive analytics models (using training datasets from a variety of data sources) and then easily deploy those models for consumption as cloud web services. The ebook presents an overview of modern data science theory and principles, the associated workflow, and then covers some of the more common machine learning algorithms in use today. It builds a variety of predictive analytics models using real world data, evaluates several different machine learning algorithms and modeling strategies, and then deploys the finished models as machine learning web services on Azure within a matter of minutes. The ebook also expands on a working Azure Machine Learning predictive model example to explore the types of client and server applications you can create to consume Azure Machine Learning web services. Watch Microsoft Press’s blog and Twitter (@MicrosoftPress) to learn about other free ebooks in the Microsoft Azure Essentials series.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

View: 382

Leben 3.0

Mensch sein im Zeitalter Künstlicher Intelligenz

Author: Max Tegmark

Publisher: Ullstein Buchverlage

ISBN: 3843716706

Category: Social Science

Page: 528

View: 7681

Die Nobelpreis-Schmiede Massachusetts Institute of Technology ist der bedeutendste technologische Think Tank der USA. Dort arbeitet Professor Max Tegmark mit den weltweit führenden Entwicklern künstlicher Intelligenz zusammen, die ihm exklusive Einblicke in ihre Labors gewähren. Die Erkenntnisse, die er daraus zieht, sind atemberaubend und zutiefst verstörend zugleich. Neigt sich die Ära der Menschen dem Ende zu? Der Physikprofessor Max Tegmark zeigt anhand der neusten Forschung, was die Menschheit erwartet. Hier eine Auswahl möglicher Szenarien: - Eroberer: Künstliche Intelligenz übernimmt die Macht und entledigt sich der Menschheit mit Methoden, die wir noch nicht einmal verstehen. - Der versklavte Gott: Die Menschen bemächtigen sich einer superintelligenten künstlichen Intelligenz und nutzen sie, um Hochtechnologien herzustellen. - Umkehr: Der technologische Fortschritt wird radikal unterbunden und wir kehren zu einer prä-technologischen Gesellschaft im Stil der Amish zurück. - Selbstzerstörung: Superintelligenz wird nicht erreicht, weil sich die Menschheit vorher nuklear oder anders selbst vernichtet. - Egalitäres Utopia: Es gibt weder Superintelligenz noch Besitz, Menschen und kybernetische Organismen existieren friedlich nebeneinander. Max Tegmark bietet kluge und fundierte Zukunftsszenarien basierend auf seinen exklusiven Einblicken in die aktuelle Forschung zur künstlichen Intelligenz.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Big Data Analytics

Tools and Technology for Effective Planning

Author: Arun K. Somani,Ganesh Chandra Deka

Publisher: CRC Press

ISBN: 1315391244

Category: Computers

Page: 399

View: 9047

The proposed book will discuss various aspects of big data Analytics. It will deliberate upon the tools, technology, applications, use cases and research directions in the field. Chapters would be contributed by researchers, scientist and practitioners from various reputed universities and organizations for the benefit of readers.

Machine Learning mit Python

Das Praxis-Handbuch für Data Science, Predictive Analytics und Deep Learning

Author: Sebastian Raschka

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3958454240

Category: Computers

Page: 424

View: 1007

Stream Analytics with Microsoft Azure

Real-time data processing for quick insights using Azure Stream Analytics

Author: Anindita Basak,Krishna Venkataraman,Ryan Murphy,Manpreet Singh

Publisher: Packt Publishing Ltd

ISBN: 1788390628

Category: Computers

Page: 286

View: 9825

Develop and manage effective real-time streaming solutions by leveraging the power of Microsoft Azure About This Book Analyze your data from various sources using Microsoft Azure Stream Analytics Develop, manage and automate your stream analytics solution with Microsoft Azure A practical guide to real-time event processing and performing analytics on the cloud Who This Book Is For If you are looking for a resource that teaches you how to process continuous streams of data in real-time, this book is what you need. A basic understanding of the concepts in analytics is all you need to get started with this book What You Will Learn Perform real-time event processing with Azure Stream Analysis Incorporate the features of Big Data Lambda architecture pattern in real-time data processing Design a streaming pipeline for storage and batch analysis Implement data transformation and computation activities over stream of events Automate your streaming pipeline using Powershell and the .NET SDK Integrate your streaming pipeline with popular Machine Learning and Predictive Analytics modelling algorithms Monitor and troubleshoot your Azure Streaming jobs effectively In Detail Microsoft Azure is a very popular cloud computing service used by many organizations around the world. Its latest analytics offering, Stream Analytics, allows you to process and get actionable insights from different kinds of data in real-time. This book is your guide to understanding the basics of how Azure Stream Analytics works, and building your own analytics solution using its capabilities. You will start with understanding what Stream Analytics is, and why it is a popular choice for getting real-time insights from data. Then, you will be introduced to Azure Stream Analytics, and see how you can use the tools and functions in Azure to develop your own Streaming Analytics. Over the course of the book, you will be given comparative analytic guidance on using Azure Streaming with other Microsoft Data Platform resources such as Big Data Lambda Architecture integration for real time data analysis and differences of scenarios for architecture designing with Azure HDInsight Hadoop clusters with Storm or Stream Analytics. The book also shows you how you can manage, monitor, and scale your solution for optimal performance. By the end of this book, you will be well-versed in using Azure Stream Analytics to develop an efficient analytics solution that can work with any type of data. Style and approach A comprehensive guidance on developing real-time event processing with Azure Stream Analysis

R für Dummies

Author: Andrie de Vries,Robert Leidenfrost

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527812520

Category: Computers

Page: 414

View: 4023

Predictive Analytics für Dummies

Author: Anasse Bari,Mohamed Chaouchi,Tommy Jung

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: N.A

Category:

Page: 360

View: 5666

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

View: 1350

Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Microsoft Excel 2016 (Microsoft Press)

Einfache Anleitungen für wichtige Aufgaben

Author: Curtis Frye

Publisher: N.A

ISBN: 3864918650

Category: Computers

Page: 474

View: 8505

Verstehen einfach gemacht! Steigern Sie Ihre Produktivität mit Excel 2016 und lernen Sie genau das, was Sie gerade im Moment benötigen. Die übersichtliche Struktur lässt Sie Lösungen sofort finden. Klare Anweisungen und viele farbige Bildschirmabbildungen zeigen Ihnen genau, wie's geht - Schritt für Schritt. • Organisieren Sie Ihre Arbeitsmappen, geben Sie schneller Daten ein und formatieren Sie sie übersichtlich. • Führen Sie Berechnungen durch und finden und korrigieren Sie Fehler. • Filtern, sortieren und kombinieren Sie Ihre Daten effizient. • Analysieren Sie Daten mit PivotTables, PivotCharts, Szenarien, Datentabellen und dem Solver. • Visualisieren Sie Daten mit Diagrammen inklusive der neuen Sunburst-, Wasserfall und Treemaps-Diagramme. • Erstellen Sie Datenmodelle und verwenden Sie sie in Business-Intelligence-Analysen. • Arbeiten Sie mit Zeitachsen, Prognosen und Visualisierungen einschließlich KPIs und PowerMap-Datenkarten. Übungsdateien zu diesem Buch finden Sie unter: http://www.dpunkt.de/excel-2016-SFS

SQL fÃ1⁄4r Dummies

Author: Allen G. Taylor

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527810897

Category: Computers

Page: 440

View: 5988

Daten und Datenbanken sind quasi ï¿1⁄2berall. Mit der Standardabfragesprache SQL kï¿1⁄2nnen Daten in relationalen Datenbanken einfach, strukturiert und zielsicher abgefragt werden. Erfahren Sie in diesem Buch, welches kein Vorwissen voraussetzt, wie man Datenbanken erstellt, wie man Daten ordnet und abfragt und wie man SQL-Anweisungen in Programme und Websites einbindet. Nutzen Sie dieses Buch auch als Nachschlagewerk. Ganz wichtig: Sie lernen auch, wie Sie Ihre Datenbanken und Daten schï¿1⁄2tzen und wie Sie typische Fehler vermeiden.

Azure Machine Learning Studio for the Non-data Scientist

Author: Michael Washington

Publisher: Createspace Independent Publishing Platform

ISBN: 9781548871123

Category:

Page: 158

View: 7177

Creating predictive models is no longer relegated to data scientists when you use tools such as the Microsoft Azure Machine Learning Studio. Azure Machine Learning Studio is a web browser-based application that allows you to create and deploy predictive models as web services that can be consumed by custom applications and other tools such as Microsoft Excel. With this book, you will learn how to create predictive experiments, operationalize them using Excel and Angular .Net Core applications, and create retraining programs to improve predictive results. Table of Contents Chapter 1: The Author is Not a Data Scientist * Why Do We Need Predictive Modeling? * An Introduction to Get You Started Chapter 2: An End-To-End Azure Machine Learning Studio Application * Create an Azure Machine Learning Workspace * Create An Experiment * Select Columns * Split Data * Train The Model * Score The Model * Evaluate The Model * Create A Predictive Web Service * Consume The Model Using Excel Chapter 3: An Angular 2 .Net Core Application Consuming an Azure Machine Learning Model * The Application * Creating The Application * Create The .Net Core Application * Add PrimeNG * Add The Database * Create Code To Call Azure Machine Learning Web Service * Create The Angular Application * Saving Data * Viewing Data Chapter 4: Retraining an Azure Machine Learning Application * The Retraining Process * Prepare The Training Data * Set-up An Azure Storage Account * Create The Batch Retraining Program * Get Required Values * Add A New Endpoint And Patch It * Consume The New Endpoint

Die Blockchain-Revolution

Wie die Technologie hinter Bitcoin nicht nur das Finanzsystem, sondern die ganze Welt verändert

Author: Don Tapscott,Alex Tapscott

Publisher: Plassen Verlag

ISBN: 3864704065

Category: Business & Economics

Page: 450

View: 8049

Blockchain ermöglicht Peer-to-Peer-Transaktionen ohne jede Zwischenstelle wie eine Bank. Die Teilnehmer bleiben anonym und dennoch sind alle Transaktionen transparent und nachvollziehbar. Somit ist jeder Vorgang fälschungssicher. Dank Blockchain muss man sein Gegenüber nicht mehr kennen und ihm vertrauen – das Vertrauen wird durch das System als Ganzes hergestellt. Und digitale Währungen wie Bitcoins sind nur ein Anwendungsgebiet der Blockchain-Revolution. In der Blockchain kann jedes wichtige Dokument gespeichert werden: Urkunden von Universitäten, Geburts- und Heiratsurkunden und vieles mehr. Die Blockchain ist ein weltweites Register für alles. In diesem Buch zeigen die Autoren, wie sie eine fantastische neue Ära in den Bereichen Finanzen, Business, Gesundheitswesen, Erziehung und darüber hinaus möglich machen wird.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

View: 3837

Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

Big Data

Die Revolution, die unser Leben verändern wird

Author: Viktor Mayer-Schönberger,Viktor; Cukier Mayer-Schönberger

Publisher: Redline Wirtschaft

ISBN: 3864144590

Category: Political Science

Page: 288

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Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.

SQL Server 2014

Der schnelle Einstieg

Author: Klemens Konopasek

Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG

ISBN: 3446441085

Category: Computers

Page: 761

View: 324

SQL Server 2014// - Ideales Praxisbuch für Ein- und Umsteiger, die schnell und effizient in die Arbeit mit dem SQL Server einsteigen wollen - Fortgeschrittene Techniken zur Backend-Programmierung für Entwickler - Grundlagen der Administration für angehende DBAs - Mit aufeinander aufbauenden Beispielen und Praxistipps - Sämtliche Beispiele aus dem Buch, u.a. Datenbanken, SQL-Skripte und Visual Studio-Projekte, finden Sie auf der Verlagswebsite Dieses Standardwerk bietet Ihnen einen kompakten und zugleich umfassenden Einstieg in SQL Server 2014. Mit Konzentration auf das Wesentliche stellt Klemens Konopasek all jene Themen und Funktionen vor, die im Hinblick auf Einsatz, Programmierung und Administration von Client-Server-Applikationen besonders wichtig sind und in der Praxis am häufigsten gebraucht werden – angefangen bei Installation und Konfiguration, den grundlegenden Werkzeugen wie grafische Tools und SQL bis hin zu Automatisierungslösungen, Power-Tools für Entwickler. Sicherheit, Verwaltung von Berechtigungen, Backup und Recovery bilden einen weiteren Schwerpunkt. Aufeinander aufbauende Beispiele helfen Ihnen, die zugrunde liegenden Konzepte und Techniken zu verstehen, um mit dem SQL Server wirklich effizient arbeiten zu können. AUS DEM INHALT // Installation // Grafische Werkzeuge // Datenbanken und Datenbankobjekte erstellen // SQL für Datenzugriff und Tabellenerstellung // Transact-SQL für serverseitige Programmierung // Gespeicherte Prozeduren, Funktionen und Trigger // CLR-Integration: Serverprogrammierung mit .NET-Sprachen // Data Tier Applications & SQL Server Data Tools // Client-Server-Datenbank administrieren, sichern und wiederherstellen // Sicherheit & Zugriffsberechtigungen // Datenbank-E-Mail, Integration Services, PowerPivot

Machine Learning – kurz & gut

Eine Einführung mit Python, Pandas und Scikit-Learn

Author: Chi Nhan Nguyen,Oliver Zeigermann

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101937

Category: Computers

Page: 220

View: 4430

Machine Learning erreicht beinahe alle Bereiche der Technik und der Gesellschaft. In diesem Buch bekommen Sie die schnellstmögliche Einführung in das äußerst umfangreiche Themengebiet des Machine Learning und der statistischen Datenanalyse. Dabei werden alle wesentlichen Themen abgedeckt und mit praktischen Beispielen in Python unterstützt. Nach der Lektüre des Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten. Sie erhalten eine solide Grundlage, um Ihre ersten eigenen Analysen durchzuführen und vertiefende Literatur über spezielle oder erweiterte Themenbereiche zu verstehen.

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