Книга представляет собой введение в вероятностное программирование для программистов-практиков. Описан вероятностный вывод, где алгоритмы помогают прогнозировать использование социальных сетей. Приведены примеры построения фильтра спама, диагностики ошибок в вычислительной системе, восстановления цифровых изображений. Представлен функциональный стиль программирования для анализа текстов, объектно-ориентированных моделей и моделей с открытой вселенной. .Издание рассчитано на широкий круг читателей: специалистов по анализу данных и машинному обучению, программистов, студентов вузов и др.

Книга представляет собой введение в вероятностное программирование для программистов-практиков. Описан вероятностный вывод, где алгоритмы помогают прогнозировать использование социальных сетей. Приведены примеры построения фильтра спама, диагностики ошибок в вычислительной системе, восстановления цифровых изображений. Представлен функциональный стиль программирования для анализа текстов, объектно-ориентированных моделей и моделей с открытой вселенной. .Издание рассчитано на широкий круг читателей: специалистов по анализу данных и машинному обучению, программистов, студентов вузов и др.

Вероятностное программирование - это новый способ создания вероятностных моделей, позволяющих предсказывать или выводить новые факты, которых нет в результатах наблюдений. Это позволяет, к примеру, прогнозировать такие будущие события, как тенденции продаж, отказы вычислительных систем, исходы экспериментов и многое другое. Книга представляет собой введение в вероятностное программирование для программистов-практиков. Автор почти сразу переходит к практическим примерам: построению фильтра спама, диагностике ошибок в вычислительной системе, восстановлению цифровых изображений. Вы познакомитесь с вероятностным выводом, где алгоритмы помогают прогнозировать, например, использование социальных сетей. Попутно узнаете о применении функционального стиля программирования для анализа текстов, объектно-ориентированных моделей - для прогнозирования распространения твитов, и моделей с открытой вселенной - для измерения явлений, имеющих место в социальной сети. В книге есть также главы о том, как вероятностные модели помогают в принятии решений и моделировании динамических систем. Собираемые вами данные о клиентах, продуктах и пользователях сайта могут оказать помощь не только в интерпретации прошлого, но и в предсказании будущего! Краткое содержание: - введение в вероятностное моделирование; - написание вероятностных программ на Figaro; - построение байесовских сетей; - прогнозирование жизненного цикла продукта; - алгоритмы принятия решений.

Байесовские методы пугают формулами многих «айтишников», но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.

Модели и методы математического программирования в условиях дефицита информации используются в технике, экономике, биологии, военном деле и других областях человеческой деятельности. Они адекватнее других современных формальных методов приспособлены к анализу сложных систем, к подготовке и выбору оптимальных и компромиссных решений. Представлены одноэтапные, двухэтапные и многоэтапные модели с вероятностными условиями и функционалами, многокритериальные и игровые постановки задач. Приведены методы оптимизации соответствующих эквивалентов исходных моделей. Исследованы проблемы устойчивости решений и целевых функционалов. Работа содержит большое число прикладных задач в условиях дефицита информации. Предназначено для студентов направлений подготовки "Прикладная информатика", "Прикладная математика", "Прикладная математика и информатика", "Менеджмент" и других направлений. 3-е издание, стереотипное.

Модели и методы математического программирования в условиях дефицита информации используются в технике, экономике, биологии, военном деле и других областях человеческой деятельности. Они адекватнее других современных формальных методов приспособлены к анализу сложных систем, к подготовке и выбору оптимальных и компромиссных решений. Представлены одноэтапные, двухэтапные и многоэтапные модели с вероятностными условиями и функционалами, многокритериальные и игровые постановки задач. Приведены методы оптимизации соответствующих эквивалентов исходных моделей. Исследованы проблемы устойчивости решений и целевых функционалов. Работа содержит большое число прикладных задач в условиях дефицита информации. Предназначено для студентов направлений подготовки «Прикладная информатика», «Прикладная математика», «Прикладная математика и информатика», «Менеджмент» и других направлений.

Модели и методы математического программирования в условиях дефицита информации используются в технике, экономике, биологии, военном деле и других областях человеческой деятельности. Они адекватнее других современных формальных методов приспособлены к анализу сложных систем, к подготовке и выбору оптимальных и компромиссных решений. Представлены одноэтапные, двухэтапные и многоэтапные модели с вероятностными условиями и функционалами, многокритериальные и игровые постановки задач. Приведены методы оптимизации соответствующих эквивалентов исходных моделей. Исследованы проблемы устойчивости решений и целевых функционалов. Работа содержит большое число прикладных задач в условиях дефицита информации. Предназначено для студентов направлений подготовки «Прикладная информатика», «Прикладная математика», «Прикладная математика и информатика», «Менеджмент» и других направлений.

Байесовские методы пугают формулами многих "айтишников", но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.

Байесовские методы пугают формулами многих "айтишников", но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.

Байесовские методы пугают формулами многих "айтишников", но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.

Модели и методы математического программирования в условиях дефицита информации используются в технике, экономике, биологии, военном деле и других областях человеческой деятельности. Они адекватнее других современных формальных методов приспособлены к анализу сложных систем, к подготовке и выбору оптимальных и компромиссных решений. Представлены одноэтапные, двухэтапные и многоэтапные модели с вероятностными условиями и функционалами, многокритериальные и игровые постановки задач. Приведены методы оптимизации соответствующих эквивалентов исходных моделей. Исследованы проблемы устойчивости решений и целевых функционалов. Работа содержит большое число прикладных задач в условиях дефицита информации.Предназначено для студентов направлений подготовки «Прикладная информатика», «Прикладная математика», «Прикладная математика и информатика», «Менеджмент» и других направлений.

В настоящей книге описаны психотехнологии влияния, доказавшие на практике свою эффективность: технология скрытого управления людьми, нейролингвистическое программирование, трансактный анализ и методы убеждения. Единый подход к психотехнологиям влияния сделал изложение каждой из них в книге более прозрачным и легким для освоения, а большое число практических примеров поможет читателю применять соответствующие техники на практике. Книга адресована руководителям, менеджерам, деловым людям, преподавателям - всем, кому помогает в работе умение влиять на людей.

В настоящей книге описаны психотехнологии влияния, доказавшие на практике свою эффективность: технология скрытого управления людьми, нейролингвистическое программирование, трансактный анализ и методы убеждения.Единый подход к психотехкологиям влияния сделал изложение каждой из них в книге более прозрачным и легким для освоения, а большое число практических примеров поможет читателю применять соответствующие техники на практике.Книга адресована руководителям, менеджерам, деловым людям, преподавателям — всем, кому помогает в работе умение влиять на людей.

В настоящей книге описаны психотехнологии влияния, доказавшие на практике свою эффективность: технология скрытого управления людьми, нейролингвистическое программирование, трансактный анализ и методы убеждения.Единый подход к психотехкологиям влияния сделал изложение каждой из них в книге более прозрачным и легким для освоения, а большое число практических примеров поможет читателю применять соответствующие техники на практике.Книга адресована руководителям, менеджерам, деловым людям, преподавателям — всем, кому помогает в работе умение влиять на людей.

Вы сможете написать игру, сайт, мобильное приложение или многопоточный сервис. Изучите основы этого универсального языка. На практике освоите алгоритмы и структуры данных, а также объектно-ориентированное программирование для С#. Получите практические навыки разработки веб-сервисов и приложений для работы, на которую вы сможете устроиться после 9 месяцев обучения.

Курс познакомит вас с фундаментом, на котором построена вся магия TypeScript — с системой статического анализа типов данных. Вы узнаете о теории типов, научитесь на практике использовать аннотацию типов и обобщённое программирование, сможете управлять условными типами.