The book "Intelligent Techniques for Predictive Data Analytics" presents a comprehensive approach to understanding and analyzing data to make predictions about future events or trends. The book covers various techniques such as machine learning, deep learning, natural language processing, and computer vision, which are essential tools for predictive analytics. It also discusses the challenges of big data and how to overcome them using cloud computing, Hadoop, Spark, and other distributed computing frameworks. Additionally, it explores the importance of data governance, data quality, and data security in predictive analytics. The book begins by explaining the concept of predictive analytics and its significance in today's fast-paced world. It highlights the need for intelligent techniques that can help organizations make better decisions based on data analysis. The author then delves into the fundamentals of machine learning and deep learning, providing readers with a solid foundation in these areas. The book also covers advanced topics such as natural language processing and computer vision, demonstrating their applications in real-world scenarios. One of the unique aspects of this book is its focus on the human element of predictive analytics. The author emphasizes the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, which is crucial for survival in a rapidly changing world. This approach encourages readers to think critically about technology and its impact on society, rather than simply accepting it at face value.

В книге «Интеллектуальные методы анализа прогнозных данных» представлен комплексный подход к пониманию и анализу данных для прогнозирования будущих событий или тенденций. Книга охватывает различные методы, такие как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, которые являются важными инструментами для предиктивной аналитики. В нем также обсуждаются проблемы больших данных и способы их преодоления с помощью облачных вычислений, Hadoop, Spark и других сред распределенных вычислений. Кроме того, в нем рассматривается важность управления данными, качества данных и безопасности данных в прогнозной аналитике. Книга начинается с объяснения концепции предиктивной аналитики и ее значения в современном быстро развивающемся мире. В нем подчеркивается необходимость интеллектуальных методов, которые могут помочь организациям принимать более эффективные решения на основе анализа данных. Затем автор углубляется в основы машинного обучения и глубокого обучения, предоставляя читателям прочную основу в этих областях. Книга также охватывает такие продвинутые темы, как обработка естественного языка и компьютерное зрение, демонстрируя их применение в реальных сценариях. Один из уникальных аспектов этой книги - фокус на человеческом элементе предиктивной аналитики. Автор подчеркивает важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания, имеющего решающее значение для выживания в быстро меняющемся мире. Такой подход побуждает читателей критически думать о технологиях и их влиянии на общество, а не просто принимать их за чистую монету.

''