Recenzje
Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów
Są programy bardziej skomplikowane i rozbudowane od sztucznej inteligencji, nawet wielokrotnie bardziej. Jednak różnica tkwi nie w złożoności programu, a w podejściu do przetwarzania danych. Dysponując coraz większymi zasobami danych oraz matematyką jesteśmy w stanie dokonać transmutacji tychże danych w model matematyczny, dokonać przemiany jakościowej. Kamieniem filozoficznym w tym przypadku jest rozbudowany aparat matematyczny uczenia maszynowego, I o tej matematyce jest książka „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów”. Znaczenie danych Źródłem wiedzy AI są przetworzone dane, które nie mogą mogą być bezpośrednio wykorzystywane w swojej naturalnej postaci, gdyż są nieuporządkowane, a ich ilość wyklucza jakiekolwiek sensowne bezpośrednie zastosowanie. Takie są teksty, dane pomiarowe, obrazy czy dźwięki. Są one z natury “analogowe”, zawierają błędy, przekłamania, braki, powtórzenia, czyli ułomności właściwe dla tego rodzaju informacji. Są trudne w bezpośredniej interpretacji i dlatego, zanim staną się przydatne, będą wymagały głębokiego przetworzenia. Zbierając i rejestrując dane pomiarowe dotyczące dowolnych zjawisk możemy skonstruować model matematyczny oddający w mniejszy lub większy sposób naturę badanego zjawiska. Mało tego, dobry model może dostarczyć szerszej wiedzy o tym zjawisku niż bezpośrednia obserwacja. Może być też pomocny w przewidywaniu zachowania badanych obiektów w warunkach, dla których nie mamy pomiarów. Można też powiedzieć, że model jest uogólnieniem całej klasy podobnych zjawisk, pozornie różnych, ale posiadających pewne wspólne cechy i zależności, z których możemy nawet nie zdawać sprawy. Zdolność uogólniania, do tej pory zarezerwowana tylko dla naszego mózgu, jest właśnie cechą charakterystyczną sztucznej inteligencji. O książce Przedstawiana książka jest przewodnikiem po narzędziach matematycznych służących do budowania coraz doskonalszych cyfrowych modeli rzeczywistości, czyli uczenia maszynowego. Po pierwsze statystyka, rachunek prawdopodobieństwa i rozkłady danych, czyli klasyczny rachunek prawdopodobieństwa. O tym jest drugi rozdział „Dane, dane”, w którym, poza przypomnieniem zmiennych losowych, rozkładu normalnego, permutacji i kombinacji, dowiadujemy się, dlaczego to takie ważne w kontekście AI. Następnie poznajemy podstawy klasycznego uczenia maszynowego, czyli przekształcania ciągów liczb w funkcję definiowaną jako zbiór wag, za pomocą której możemy przewidywać dane pośrednie (uzupełniać brakujące lub błędne pomiary) lub ekstrapolować dane w zakresach wykraczających poza pomiary, którymi dysponujemy. W praktyce oznacza to, że możemy tworzyć prognozy (na przykład pogody), Budowa modelu matematycznego, jako uogólnienia, zawsze wiąże się z utratą precyzji, różnicą między wartościami prognozowanymi a wartościami rzeczywistymi. Matematyce służącej optymalizacji tych różnic (funkcja straty) poświęcona jest znacząca część książki. Określenie „funkcja” użyte wcześniej oznacza zbiór parametrów (czasem bardzo duży) tworzących model danych wejściowych. Mogą to być współczynniki wielomianów, czyli wagi stojące przy poszczególnych wykładnikach, ale nie tylko. Podstawowym pojęciem związanym ze sztuczną inteligencją, a zwłaszcza z uczeniem maszynowym, jest sieć neuronowa, czyli zbiór połączonych ze sobą „neuronów”, które przetwarzają sygnały wejściowe i przekazują je dalej. Sposób przetwarzania sygnału przez neuron i wzmacniania go (lub osłabiania) nazywamy funkcją aktywacji. Nie oszukujmy się, teoria grafów, sieci, rachunek macierzowy, równania różniczkowe (także cząstkowe) to nie są łatwe rzeczy i wymagają porządnego przygotowania matematycznego na poziomie akademickim. Książka nie jest opowieścią o sztucznej inteligencji, ale solidnym podręcznikiem. I tak ją należy traktować, jako referencyjne źródło specjalistycznej wiedzy. Język i terminologię użyte w książce można określić jako ascetyczne i precyzyjne. Piszę tak, bo chciałbym, aby Czytelnik mógł uniknąć rozczarowania, licząc na lekką i łatwą w odbiorze opowieść o koncepcjach zwiększania skuteczności i wydajności systemów. Książka „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów” jest wartościową pozycją, ale tylko dla osób z odpowiednim przygotowaniem matematycznym, dysponującym dostateczną motywacją do zgłębiania tajników sztucznej inteligencji, która, mimo pięknej nazwy, jest piekielnie trudną dziedziną nauki. Autorka, dr Hala Nelson wykłada matematykę na James Madison University. Specjalizuje się w modelowaniu matematycznym i konsultacjach dla sektora publicznego, w szczególności służb ratunkowych. Dorastała w Libanie podczas brutalnej wojny domowej, to ukształtowało jej zainteresowanie ludzkim zachowaniem, naturą inteligencji i sztuczną inteligencją. Hala Nelson „Matematyka i sztuczna inteligencja. Kluczowe koncepcje zwiększania skuteczności i wydajności systemów”. Wydawnictwo Helion, rok wydania 2024, ISBN 978-83-289-1445-2
Świat mikrobiomu. Bogactwo niewidzialnego życia w naszym ciele
Jeśli sądzicie, że każda książka o bakteriach czy zarazkach musi być nudna to niestety muszę was zmartwić, bo jesteście w dużym błędzie. Przedstawiam Wam "Świat mikrobiomu" od Dr Jamesa Kinrossa. Czy wiedzieliście, że można określić kto konkretnie dotykał danego przedmiotu badając tylko mikrobiom znajdujący się na tej rzeczy? Ja też nie 🙂 Książka to duże kompendium wiedzy na temat mikrobiomu i tego jaki ma wpływ na człowieka. Dowiecie się z niej jak te niewidzialne gołym oka 'żyjątka' potrafią powodować niektóre choroby czy też mieć wpływ na nasze samopoczucie. W ciekawy sposób opisany jest wpływ żywności, którą zjadamy na mikrobiom - przedstawione jest to w formie burgera rozłożonego na części (bułka, mięso, sałata, pomidor itd). Omówieni są także ludzie w różnym wieku, różnego pochodzenia i zmagający się z różnymi chorobami czy dolegliwościami. Autor chcąc objaśnić dane zagadnienie w prosty i zrozumiały dla czytelnika sposób, odnosi się do swoich własnych doświadczeń oraz do wydarzeń światowych, takich jak wojny czy odkrycie kontynentu. Dzięki temu nie mamy tutaj stricte medycznego tekstu, który zrozumieją jedynie osoby po medycynie, ale też każdy inny człowiek (w tym ja). Jeśli jesteście ciekawi jaki wpływ ma na Was Wasz własny mikrobiom, który hodujecie w sobie od urodzenia to gorąco zachęcam do przeczytania tej właśnie pozycji.
Skuteczna inżynieria promptów. Przyszłościowe rozwiązania dla rzetelnych wyników generatywnej AI
Książka o inżynierii promptów to naprawdę solidne wprowadzenie do tematu generatywnej AI. Autorzy dobrze tłumaczą, jak skutecznie korzystać z modeli językowych i dyfuzyjnych, a całość jest pełna praktycznych przykładów i czytelnych grafik, które ułatwiają zrozumienie zasad działania promptów. Największy atut? Przystępność - nawet osoby, które dopiero zaczynają swoją przygodę z AI, odnajdą się bez problemu. Warto też docenić uniwersalne zasady tworzenia promptów, które powinny być przydatne nawet w przyszłości. Z drugiej strony, bardziej zaawansowani użytkownicy mogą czuć niedosyt, bo książka nie zagłębia się w bardziej skomplikowane aspekty. Momentami powtarza też pewne informacje, co może być trochę nużące. Co na plus? - Dużo przykładów - Autorzy nie ograniczają się do teorii, lecz pokazują realne przypadki użycia. Dzięki temu czytelnik nie tylko rozumie koncepcje, ale też potrafi od razu je zastosować. - Ciekawe grafiki i ilustracje - To jeden z największych atutów książki - Struktura i przystępność - Książka jest dobrze zorganizowana, co sprawia, że nawet osoby bez wcześniejszego doświadczenia z modelami AI mogą łatwo ją przyswoić. - Uniwersalność - Autorzy prezentują pięć zasad tworzenia promptów, które mają być odporne na zmiany w technologii. To duża zaleta, bo AI ewoluuje bardzo dynamicznie. Ta książka to naprawdę solidna pozycja dla każdego, kto chce lepiej zrozumieć, jak skutecznie korzystać z AI do generowania tekstu, obrazów i kodu. Duża ilość przykładów, dobrze wytłumaczone zasady oraz świetne ilustracje czynią ją wartościową lekturą. Nie jest to jednak absolutny „must-read” dla ekspertów
Bunt komórek. O faktach, mitach i zagadkach raka
Bunt komórek. O faktach, mitach i zagadkach raka. 🦀 Zrozumienie raka to skomplikowane zadanie. 💡 W tej książce odkryjecie, co już wiemy o tej chorobie, jakie są jej przyczyny i jak wygląda leczenie. 💊 Autor opisuje różnorodne zagadnienia i obala mity. Bez zbędnego monologu. Rak może stać się częścią naszego życia lub życia naszych bliskich. Dlatego tak ważne jest, aby zadawać pytania i szukać odpowiedzi! 💬 🔍 Co znajdziecie w "Buncie komórek"? - Fakty i mity o raku - Praktyczne informacje na temat zapobiegania i leczenia - Narzędzia do podejmowania świadomych decyzji Większa wiedza to mniejszy lęk! 💪 Bardzo ciekawa propozycja dla każdego. Pomaga lepiej zrozumieć chorobę i podejść do niej z większą świadomością. ❤️📖