Programando Inteligencia Colectiva: Construcción de aplicaciones Web 2.0 inteligentes

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Título original:

Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications

Contenido del libro:

¿Quiere aprovechar el poder que hay detrás de los rankings de búsqueda, las recomendaciones de productos, los marcadores sociales y el emparejamiento en línea? Este fascinante libro muestra cómo crear aplicaciones Web 2.0 para extraer la enorme cantidad de datos creados por la gente en Internet. Con los sofisticados algoritmos de este libro, podrá escribir programas inteligentes para acceder a conjuntos de datos interesantes de otros sitios web, recopilar datos de los usuarios de sus propias aplicaciones y analizar y comprender los datos una vez que los haya encontrado.

Programming Collective Intelligence le adentra en el mundo del aprendizaje automático y la estadística, y le explica cómo extraer conclusiones sobre la experiencia del usuario, el marketing, los gustos personales y el comportamiento humano en general, todo ello a partir de la información que usted y otras personas recopilan cada día. Cada algoritmo se describe de forma clara y concisa con código que puede utilizarse inmediatamente en su sitio web, blog, Wiki o aplicación especializada. Este libro explica:

⬤ Técnicas de filtrado colaborativo que permiten a los vendedores online recomendar productos o medios.

⬤ Métodos de clustering para detectar grupos de elementos similares en un gran conjunto de datos.

⬤ Características de los motores de búsqueda: rastreadores, indexadores, motores de consulta y el algoritmo PageRank.

⬤ Algoritmos de optimización que buscan millones de soluciones posibles a un problema y eligen la mejor.

⬤ Filtrado bayesiano, utilizado en los filtros de spam para clasificar documentos en función del tipo de palabras y otras características.

⬤ Utilización de árboles de decisión no sólo para hacer predicciones, sino también para modelar la forma en que se toman las decisiones.

⬤ Predicción de valores numéricos en lugar de clasificaciones para construir modelos de precios.

⬤ Máquinas de vectores de apoyo para emparejar personas en sitios de citas en línea.

⬤ Factorización de matrices no negativas para encontrar las características independientes de un conjunto de datos.

⬤ Inteligencia evolutiva para la resolución de problemas: cómo un ordenador desarrolla su habilidad mejorando su propio código cuanto más juega a un juego.

Cada capítulo incluye ejercicios para ampliar los algoritmos y hacerlos más potentes. Vaya más allá de las simples aplicaciones basadas en bases de datos y ponga la riqueza de los datos de Internet a trabajar para usted.

"¡Bravo! No se me ocurre una forma mejor de que un desarrollador aprenda por primera vez estos algoritmos y métodos, ni se me ocurre una forma mejor de que yo (un viejo perro de la IA) revigorice mi conocimiento de los detalles".

-- Dan Russell, Google.

"El libro de Toby hace un gran trabajo al desglosar la compleja materia de los algoritmos de aprendizaje automático en ejemplos prácticos y fáciles de entender que pueden aplicarse directamente al análisis de la interacción social a través de la Web hoy en día. Si hubiera tenido este libro hace dos años, me habría ahorrado un tiempo precioso recorriendo algunos caminos infructuosos".

-- Tim Wolters, CTO, Collective Intellect.