Die Weisheit der Vielen: Warum Gruppen klüger sind als Einzelne von James Surowiecki |
von Cal Henderson
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Coding for Fun: Programmieren, spielen, IT-Geschichte erleben von Gottfried Wolmeringer |
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Grundkurs Künstliche Intelligenz . Eine praxisorientierte Einführung von Wolfgang Ertel |
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Gleich vorab: Segaran setzt Programmierwissen voraus, und das nicht zu knapp: die Beispiele sind in Python geschrieben, Internet-Tec-Wissen braucht man auch und die mathematischen Grundlagen zur Informatik sollte man auch parat haben.
12 Kapitel erwarten den erfahrenen Datenjongleur: zuerst eine Einführung in die Kollektive Intelligenz. Darauf folgen Filtertechniken, Clustering, die Suche und Bewertung, die Optimierung laufender Prozesse, automatische Klassifizierung von RSS-Suchergebnissen bis hin zu automatischen Preismodellen sowie die eigenständige Intellgenzentwicklung eines Systems. Übungen am Ende jedes Kapitels sollen helfen das Gelernte konkret umzusetzen.
Wie bereits erwähnt: das Niveau in Kollektive Intelligenz: analysieren, programmieren und nutzen ist hoch - angenehm hoch, denn Segaran wendet sich an Entwickler und Administratoren; hier stören Programmiereinführungen nur. Über die sprachlichen Übersetzungsmängel kann man hinweg sehen, wenn man nur an den Fakten interessiert ist. --Wolfgang Treß
User-Daten und UGC für Ihre Web 2.0-Apps nutzen: Dieses Buch erläutert anschaulich, wie aus User Generated Content mit den richtigen Algorithmen "kollektive Intelligenz" destilliert werden kann und wie Sie daraus einen echten Mehrwert für Ihre Web 2.0-Anwendungen generieren. Mit den ausgereiften Algorithmen in diesem Buch können Sie raffinierte Programme schreiben, die Sie direkt für Ihre Website-Projekte nutzen können.
Die Faszination der Algorithmen entdecken: Toby Segaran geht ganz praktisch an das spannende, aber komplexe Thema heran. Er zeigt an leicht verständlichen Beispielen, wie die Algorithmen zum maschinellen Lernen funktionieren. Er erklärt beispielsweise: * kollaborative Filtertechniken, die es Online-Händlern erlauben, Produkte oder Medien zu empfehlen * Cluster-Methoden, die Gruppen ähnlicher Objekte in einem größeren Datenbestand entdecken * Optimierungs-Algorithmen, die Millionen von möglichen Lösungen eines Problems durchsuchen und die beste auswählen * Bayes'sches Filtern, das in Spam-Filtern zum Klassifizieren von Dokumenten genutzt wird * Support-Vektor-Maschinen, die Personen in Online-Dating-Sites zusammenzubringen
Jeder Algorithmus ist kurz und prägnant durch gut nachvollziehbaren Python-Code beschrieben. Der Bezug zu realen Sites wie Facebook, ebay oder del.icio.us sowie zahlreiche Übungen machen Lust auf mehr, wecken den Spiel- und Experimentiertrieb - und zeigen Ihnen viele neue Techniken, mit denen Sie Ihre Web 2.0-Website noch interessanter machen.
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