Предисловие

Алгоритмы всегда играли важную роль как в теории, так и в практическом при­ менении вычислительной техники. Эта книга посвящена использованию алго­ ритмов для решения прикладных задач. Чтобы извлечь максимальную пользу из применения алгоритмов, необходимо глубокое понимание их логики и мате­ матики. Мы начнем с введения в алгоритмы и изучим различные методы их проектирования. Двигаясь дальше, мы узнаем о линейном программировании, ранжировании страниц и графах‚ а также поработаем с алгоритмами машинно­ го обучения, пытаясь понять математику и логику, лежащие в их основе. Книга содержит практические примеры, такие как прогноз погоды, кластеризация твитов или рекомендательные механизмы для просмотра фильмов, которые покажут, как наилучшим образом применять алгоритмы. Прочтя эту книгу, вы станете увереннее использовать алгоритмы для решения реальных вычисли­ тельных задач.

ДЛЯ КОГО ЭТА КНИГА

Эта книга для серьезного программиста! Она подойдет вам, если вы опытный программист и хотите получить более глубокое представление о математических основах алгоритмов. Если вы имеете ограниченные знания в области програм­ мирования или обработки данных и хотите узнать больше о том, как пользо­ ваться проверенными в деле алгоритмами для совершенствования методов проектирования и написания кода, то эта книга также будет вам полезна. Опыт программирования на Python вам точно понадобится, а вот знания в области анализа и обработки данных полезны, но не обязательны.

О ЧЕМ ЭТА КНИГА

Вглаве 1 «Обзор алгоритмов» кратко излагаются основы алгоритмов. Мы начнем с раздела, посвященного основным концепциям, необходимым для понимания работы алгоритмов. В нем кратко рассказывается о том, как люди начали ис­ пользовать алгоритмы для математической формулировки определенных клас­ сов задач. Речь также пойдет об ограничениях алгоритмов. В следующем раз­ деле будут объяснены различные способы построения логики алгоритма. Поскольку в этой книге для написания алгоритмов используется Python, мы узнаем, как настроить среду для запуска примеров кода. Затем мы обсудим способы количественной оценки производительности алгоритма и ее сравнения с другими алгоритмами. В конце главы нас ждут различные способы проверки работы алгоритма.

Глава 2 «Структуры данных, используемые в алгоритмах» посвящена необхо­ димым структурам, которые содержат временные данные. Алгоритмы могут быть требовательными с точки зрения данных, вычислений или же и того и дру­ гого одновременно. Но для оптимальной реализации любого алгоритма ключе­ вое значение имеет выбор подходящей структуры данных. Многие алгоритмы имеют рекурсивную и итеративную логику и требуют специализированных структур данных (которые сами являются итеративными). Поскольку для при­ меров мы используем Python, эта глава посвящена структурам данных Python, подходящим для реализации обсуждаемых в книге алгоритмов.

Вглаве 3 «Алгоритмы сортировки и поиска» представлены основные алгоритмы, используемые для сортировки и поиска. Впоследствии они станут основой для изучения более сложных алгоритмов. Мы познакомимся с различными типами алгоритмов сортировки и сравним эффективность разных подходов. Затем рас­ смотрим алгоритмы поиска, сравним их между собой и количественно оценим их производительность и сложность. Наконец, обсудим области применения этих алгоритмов.

Вглаве 4 «Разработка алгоритмов» раскрываются основные концепции про­ ектирования алгоритмов. В ней мы рассмотрим различные типы алгоритмов и обсудим их сильные и слабые стороны. Понимание этих концепций важно, когда речь заходит о разработке сложных алгоритмов. Глава начинается с об­ суждения различных типов алгоритмических конструкций. Затем представлено решение знаменитой задачи коммивояжера. Далее мы обсудим линейное про­ граммирование и его ограничения. Наконец, разберем практический пример, демонстрирующий использование линейного программирования для планиро­ вания производственных мощностей.

Глава 5 «Графовые алгоритмы» посвящена алгоритмам решения графовых задач, которые очень распространены в информатике. Существует множество вычис­ лительных задач, которые лучше всего представить в виде графов. Мы позна­ комимся с методами такого представления и поиска (обхода) на графах. Обход графа означает систематическое прохождение по ребрам графа с целью посеще­ ния всех его вершин. Алгоритм поиска может многое рассказать о структуре графа. Многие алгоритмы начинают с обхода входного графа, чтобы получить информацию о его структуре. Несколько других графовых алгоритмов осущест­ вляют более тщательный поиск. Методы поиска лежат в основе графовых алго­ ритмов. Мы обсудим два наиболее распространенных вычислительных пред­ ставления графов: в виде списка смежности и в виде матрицы смежности. Далее мы рассмотрим алгоритмы поиска в ширину и поиска в глубину и выясним, в каком порядке они посещают вершины.

Вглаве 6 «Алгоритмы машинного обучения без учителя» мы узнаем об алгоритмах, которые пытаются изучить внутренние структуры, закономерности и взаимо­ связи на основе предоставленных данных без какого-либо контроля. Сначала мы обсудим методы кластеризации. Это методы машинного обучения, которые ищут сходства и взаимосвязи между элементами данных в наборе, а затем объединяют эти элементы в различные группы (кластеры). Данные в каждом кластере имеют некоторое сходство, основанное на присущих им атрибутах или признаках.

Вследующем разделе нас ждут алгоритмы снижения размерности, которые ис­ пользуются, когда имеется целый ряд признаков. Далее следуют алгоритмы, имеющие дело с обнаружением выбросов (аномалий). Наконец, в главе пред­ ставлен поиск ассоциативных правил. Это метод анализа, используемый для изучения больших наборов транзакционных данных с целью выявления опре­ деленных закономерностей и правил. Эти закономерности отражают интересные взаимосвязи и ассоциации между различными элементами в транзакциях.

Глава 7 «Традиционные алгоритмы обучения с учителем» посвящена алгоритмам, используемым для решения задач с помощью размеченного набора данных с входными признаками (и соответствующими выходными метками или клас­ сами). Эти данные затем используются для обучения модели. С ее помощью прогнозируются результаты для ранее неизвестных точек данных. Сначала мы познакомимся с понятием классификации. Затем изучим простейший алгоритм машинного обучения — линейную регрессию — и один из самых значимых ал­ горитмов — дерево решений. Мы обсудим его слабые и сильные стороны, после чего разберем два важных алгоритма, SVM и XGBoost.

Глава 8 «Алгоритмы нейронных сетей» познакомит нас с основными понятия­ ми и компонентами нейронной сети, которая становится все более важным

методом машинного обучения. Мы изучим типы нейронных сетей и различные функции активации, используемые для их реализации. Мы подробно обсудим алгоритм обратного распространения ошибки. Он широко применяется для решения проблемы сходимости нейронной сети. Далее познакомимся с пере­ носом обучения, необходимым для значительного упрощения и частичной автоматизации обучения моделей. Наконец, в качестве практического при­ мера мы узнаем, как использовать глубокое обучение для выявления фальши­ вых документов.

В главе 9 «Алгоритмы обработки естественного языка» представлены алгорит­ мы NLP. Эта глава построена как переход от теории к практике. В ней рассма­ триваются главные принципы и математические основы. Мы обсудим широко используемую нейронную сеть для разработки и реализации важных практиче­ ских задач в области текстовых данных. Также мы разберем ограничения NLP. Наконец, рассмотрим практический пример, в котором модель обучается рас­ познавать эмоциональную окраску отзывов на кинофильмы.

Глава 10 «Рекомендательные системы» посвящена механизмам рекомендаций. Это способ моделирования доступной информации о пользовательских пред­ почтениях и использования этой информации для предоставления обоснован­ ных рекомендаций. Основой рекомендательной системы всегда является за­ писанное взаимодействие между пользователем и продуктом. В этой главе объясняется основная идея рекомендательных систем и представлены различ­ ные типы механизмов рекомендаций. Наконец, демонстрируется пример ис­ пользования рекомендательной системы для предложения продуктов различным пользователям.

Глава 11 «Алгоритмы обработки данных» посвящена алгоритмам, ориентиро­ ванным на данные. Глава начинается с краткого обзора таких алгоритмов. Затем рассматриваются критерии классификации данных и описывается применение алгоритмов к приложениям потоковой передачи. Наконец, вашему вниманию будет предложен практический пример извлечения закономерностей из данных Twitter.

Глава 12 «Криптография» познакомит с криптографическими алгоритмами. Глава начинается с истории возникновения криптографии. Затем обсуждаются алгоритмы симметричного шифрования, алгоритмы хеширования MD5 и SHA, а также ограничения и недостатки, связанные с реализацией симметричных алгоритмов. Далее представлены алгоритмы асимметричного шифрования и их использования для создания цифровых сертификатов. В конце нас ждет прак­ тический пример, обобщающий все эти методы.