Spis treści
Wstęp .............................................................................................................................................. XVII O czym jest ta książka? ................................................................................................................. XVII Data science ................................................................................................................................. XVIII Uczenie maszynowe .................................................................................................................... XX Dla kogo jest ta książka? ............................................................................................................... XXI Narzędzia .................................................................................................................................... XXII Usługa Azure ML .......................................................................................................................... XXIII Język R ......................................................................................................................................... XXIV Microsoft R Open ......................................................................................................................... XXV Przykładowe dane ........................................................................................................................ XXVI Konwencje i oznaczenia ............................................................................................................... XXVI
1. Uczenie maszynowe jako element eksperymentów data science ...................................... 1 1.1. Eksploracja danych jako technika wspomagania decyzji ........................................................... 2 1.2. Modelowanie .......................................................................................................................... 4 1.3. Wiedza i proces uczenia .......................................................................................................... 6 1.4. Hipotezy ................................................................................................................................. 9 1.5. Założenia eksperymentu data science ...................................................................................... 10 1.6. Dwa typy analiz ...................................................................................................................... 12 1.7. Data science jako metoda naukowa ......................................................................................... 12 1.8. Przykładowy eksperyment – optymalizacja kampanii marketingowej ....................................... 14 1.8.1. Zrozumienie problemu i określenie celów eksperymentu .............................................. 15 1.8.2. Zrozumienie danych .................................................................................................... 16 1.8.3. Wstępne przetwarzanie danych .................................................................................... 17 1.8.4. Modelowanie ............................................................................................................... 18 1.8.5. Ocena .......................................................................................................................... 18 1.8.6. Wdrożenie ................................................................................................................... 20 Podsumowanie ................................................................................................................................ 23
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