Dieses Buch hebt sich entscheidend aus der Web 2.0-Publikationswelle heraus. In anschaulicher Weise zeigt der Autor, wie sich der user generated content des partizipativen Netzes mit relativ einfachen Mitteln zu Formen der kollektiven Intelligenz aggregieren lässt, d.h. wie daraus ein echter Mehrwert generiert werden kann. Alle angeführten Algorithmen werden an Hand von Programmierbeispielen erklärt, die sich daheim am PC mit Internetanschluss praktischen nachvollziehen lassen und zwar nicht nur für kleine Spielbeispiele, sondern auch am realen Objekt wie beispielsweise Facebook, del.icio.us oder diversen Blogs. Das macht Lust auf mehr, weckt den Spiel-/ Experimentiertrieb und fördert schließlich das nachhaltige Verständnis der Inhalte.
Insgesamt eines meiner absoluten Lieblingsbücher zum Thema Web 2.0, dass ich jedem Interessierten mit einem Grundverständnis für Informatik sehr empfehle. Dabei bietet das Buch nicht nur einen Einblick in die faszinierende Welt moderner Algorithmen, sondern gleichzeitig auch einen Programmierkurs in einer modernen Skriptsprache (Python).
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Das Buch "Programming Collective Intelligence" von Toby Segaran bietet eine sehr gute Einführung zum maschinellen Lernen und Data-Mining mit Daten aus dem Web.
Es geht das Thema aus Programmierersicht an, und jeder Schritt wird durch einen entsprechenden Python-Code-Abschnitt illustriert. Das Gelernte kann sofort in kleinen Übungsprogrammen ausprobiert werden, sodass die Algorithmen für Programmierer leicht nachvollziehbar sind.
Das Buch will ein Verständnis für die Grundlagen schaffen, Effizienz der Algorithmen oder der Implementierung stehen nicht im Vordergrund. Bis auf eine kurze Zusammenfassung am Ende des Buches gibt es auch keine mathematische Behandlung des Themas. Freilich gibt es bereits einige sehr gute Bücher, die hier Abhilfe schaffen.
Das Buch ist sehr gut geeignet, einen fundierten Überblick über die wichtigen Themen des maschinellen Lernens zu schaffen (einschl. Support Vector Machines und Non-Negative Matrix Factorization) - etwas, was bei der sehr technischen Literatur aus diesem Feld oft vernachlässigt wird.
Und nicht nur für den Einsteiger ist das Buch von Belang: Den größten Nutzen aus einer guten Einführung zieht oft derjenige, der sie eigentlich gar nicht mehr braucht.
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Nachdem mich vor zwei Jahren Ruby on Rails in Wallung gebracht hat, fesselt mich zurzeit Collective Intelligence von Toby Segaran (Blog, Interview). Es wendet das eher trockene Thema Maschinelles Lernen mit spielerischer Leichtigkeit auf praktische Anwendungen im "Web 2.0" an. Auf jeweils wenigen Seiten stellt er einen Algorithmus direkt an einem praktischen Problem vor und liefert den Code gleich mit. Dabei spührt er auf Entdeckungsreise den von Internetbenutzern in Blogs, Lesezeichen, und Käufen preisgegeben Preferenzen nach:
* Ähnliche Webseiten mit Hilfe von del.icio.us empfehlen
* Blogs gruppieren und visualisieren
* Eine Wikipedia-Suchmaschine im Google-Stil bauen
* Reispläne mit Kayak Flugdaten optimieren
* Interessante Blogeinträge filtern
* Kriterien für Häuserpreise und Partnersuche finden
* eBay Preis vorhersagen
* Partner in Facebook suchen
* Nachrichtentrends und ihren Einfluss auf Aktienpreise analysieren
* Ausblick genetische Programmierung
Das Buch hat meine Fantasie geweckt, selbst im Web 2.0 auf Schatzsuche zu gehen. Wissen in so einer Gelassenheit und erfrischenden Kürze anzuwenden wie Toby Segaran es in seinem mittlerweile auch in Deutsch erschienenen Buch tut ist eine hohe Kunst, in der ich mich ebenfalls mehr üben möchte.
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Die interessanten Gebiete werden kurz und gut erläutert sowie an konkreten Programmierbeispielen veranschaulicht.
Das Buch eignet sich sowohl für Einsteiger mit etwas Vorwissen als auch für Fortgeschrittene, denen es gute Anregungen geben kann.
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