Obsah[Skryť][Šou]
Mimochodom, všetci si uvedomujeme, ako rýchlo sa technológia strojového učenia vyvinula za posledných niekoľko rokov. Strojové učenie je disciplína, ktorá pritiahla záujem viacerých spoločností, akademikov a sektorov.
Z tohto dôvodu budem diskutovať o niektorých z najlepších kníh o strojovom učení, ktoré by si dnes mal prečítať inžinier alebo nováčik. Všetci ste sa určite zhodli, že čítanie kníh nie je to isté ako používanie intelektu.
Čítanie kníh pomáha našej mysli objavovať veľa nových vecí. Čítanie je predsa učenie. Značka pre samoukov je veľmi zábavná. Najväčšie dostupné učebnice v tejto oblasti budú zvýraznené v tomto článku.
Nasledujúce učebnice ponúkajú osvedčený a pravdivý úvod do širšej oblasti AI a často sa používajú na univerzitných kurzoch a odporúčajú ich akademici aj inžinieri.
Aj keď ich máte veľa strojové učenie skúsenosti, môže byť skvelým spôsobom, ako si oprášiť niektorú z týchto učebníc. Koniec koncov, učenie je nepretržitý proces.
1. Strojové učenie pre úplných začiatočníkov
Chceli by ste študovať strojové učenie, ale neviete, ako na to. Existuje niekoľko zásadných teoretických a štatistických konceptov, ktorým by ste mali porozumieť skôr, ako začnete svoj impozantný výlet do strojového učenia. A táto kniha túto potrebu napĺňa!
Ponúka úplným nováčikom s vysokou úrovňou, použiteľné úvod do strojového učenia. Kniha Strojové učenie pre úplných začiatočníkov je jednou z najlepších možností pre každého, kto hľadá čo najjednoduchšie vysvetlenie strojového učenia a súvisiacich nápadov.
Početné algoritmy ml v knihe sú doplnené stručnými vysvetleniami a grafickými príkladmi, ktoré čitateľom pomôžu pochopiť všetko, o čom sa diskutuje.
Témy zahrnuté v knihe
- Základy neurálne siete
- Regresná analýza
- Funkcia inžinierstva
- zhlukovaniu
- Krížová validácia
- Techniky čistenia údajov
- Rozhodovacie stromy
- Súborové modelovanie
2. Strojové učenie pre figuríny
Strojové učenie môže byť pre bežných ľudí mätúci nápad. Pre nás znalých je to však na nezaplatenie.
Bez ML je ťažké zvládnuť problémy, ako sú výsledky vyhľadávania online, reklamy na webových stránkach v reálnom čase, automatizácia alebo dokonca filtrovanie spamu (Áno!).
Výsledkom je, že táto kniha vám ponúka jednoduchý úvod, ktorý vám pomôže dozvedieť sa viac o záhadnej sfére strojového učenia. S pomocou Machine Learning For Dummies sa naučíte „hovoriť“ jazykmi ako Python a R, čo vám umožní trénovať počítače na rozpoznávanie vzorov a analýzu údajov.
Okrem toho sa naučíte, ako používať Python's Anaconda a R Studio na vývoj v R.
Témy zahrnuté v knihe
- Príprava dát
- prístupy k strojovému učeniu
- Cyklus strojového učenia
- Učenie pod dohľadom a bez dozoru
- Školenie systémov strojového učenia
- Spojenie metód strojového učenia s výsledkami
3. Kniha stostránkového strojového učenia
Je možné pokryť všetky aspekty strojového učenia na menej ako 100 stranách? Kniha Andriyho Burkova The Hundred-Page Machine Learning Book je pokusom urobiť to isté.
Kniha strojového učenia je dobre napísaná a podporovaná renomovanými myšlienkovými lídrami vrátane Sujeeta Varakhediho, vedúceho inžinierstva na eBay, a Petra Norviga, riaditeľa výskumu v Google.
Je to najlepšia kniha pre začiatočníkov v oblasti strojového učenia. Po dôkladnom prečítaní knihy budete schopní zostaviť a porozumieť sofistikovaným systémom AI, uspieť v rozhovore so strojovým učením a dokonca založiť svoju vlastnú spoločnosť založenú na ML.
Kniha však nie je určená pre úplných začiatočníkov v strojovom učení. Pozrite sa niekde, ak hľadáte niečo zásadnejšie.
Témy zahrnuté v knihe
- Anatómia a algoritmus učenia
- Učenie pod dohľadom a učenie bez dozoru
- Posilňovacie učenie
- Základné algoritmy strojového učenia
- Prehľad neurónových sietí a hlbokého učenia
4. Pochopenie strojového učenia
Systematický úvod do strojového učenia je uvedený v knihe Understanding Machine Learning. Kniha sa ponorí hlboko do základných myšlienok, výpočtových paradigiem a matematických odvodenín strojového učenia.
Široká škála predmetov strojového učenia je prezentovaná jednoduchým spôsobom pomocou strojového učenia. V knihe sú popísané teoretické základy strojového učenia spolu s matematickými odvodeniami, ktoré premieňajú tieto základy na užitočné algoritmy.
Kniha predstavuje základy predtým, ako pokryje širokú škálu kľúčových predmetov, ktoré neboli zahrnuté v skorších učebniciach.
Zahrnuté sú tu diskusie o konceptoch konvexnosti a stability a výpočtovej zložitosti učenia, ako aj o významných algoritmických paradigmách, ako sú stochastické gradientný zostup, neurónové siete a štruktúrované výstupné učenie, ako aj novo vznikajúce teoretické myšlienky, ako je PAC-Bayesov prístup a hranice založené na kompresii. určené pre začínajúcich alebo pokročilých študentov.
Témy zahrnuté v knihe
- Výpočtová zložitosť strojového učenia
- Algoritmy ML
- Neurónové siete
- PAC-Bayesov prístup
- Stochastický gradientový zostup
- Štruktúrované výstupné učenie
5. Úvod do strojového učenia s Pythonom
Ste odborník na údaje v jazyku Python a chcete študovať strojové učenie? Najlepšou knihou, s ktorou môžete začať svoje dobrodružstvo so strojovým učením, je Úvod do strojového učenia s Pythonom: Sprievodca pre vedcov údajov.
Pomocou knihy Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists objavíte množstvo užitočných techník na vytváranie vlastných programov strojového učenia.
Pokryjete každý zásadný krok pri využívaní Pythonu a balíka Scikit-Learn na vytváranie spoľahlivých aplikácií strojového učenia.
Získanie solídneho prehľadu o knižniciach matplotlib a NumPy značne uľahčí učenie.
Témy zahrnuté v knihe
- Moderné techniky ladenia parametrov a hodnotenia modelov
- Aplikácie a základné nápady strojového učenia
- techniky automatického učenia
- Techniky na manipuláciu s textovými údajmi
- Modelové reťazenie a zapuzdrenie pracovného toku
- Reprezentácia údajov po spracovaní
6. Praktické strojové učenie so Sci-kit learn, Keras & Tensorflow
Medzi najdôkladnejšie publikácie o vede o údajoch a strojovom učení je plná vedomostí. Odporúča sa, aby si odborníci aj nováčikovia naštudovali viac o tejto téme.
Hoci táto kniha obsahuje len malé množstvo teórie, je podložená silnými príkladmi, vďaka čomu má miesto v zozname.
Táto kniha obsahuje rôzne témy vrátane scikit-learn pre projekty strojového učenia a TensorFlow pre vytváranie a trénovanie neurónových sietí.
Po prečítaní tejto knihy si myslíme, že budete lepšie pripravení ponoriť sa do nej hlboké vzdelávanie a riešiť praktické problémy.
Témy zahrnuté v knihe
- Preskúmajte prostredie strojového učenia, najmä neurónových sietí
- Sledujte vzorový projekt strojového učenia od začiatku do konca pomocou Scikit-Learn.
- Preskúmajte niekoľko tréningových modelov, ako sú techniky súboru, náhodné lesy, rozhodovacie stromy a podporné vektorové stroje.
- Vytvárajte a trénujte neurónové siete pomocou knižnice TensorFlow.
- Pri skúmaní zvážte konvolučné siete, opakujúce sa siete a hlboké učenie neurónová sieť návrhy.
- Naučte sa škálovať a trénovať hlboké neurónové siete.
7. Strojové učenie pre hackerov
Pre skúseného programátora, ktorý sa zaujíma o analýzu dát, je napísaná kniha Machine Learning for Hackers. Hackeri sú v tomto kontexte skúsení matematici.
Pre niekoho, kto dobre rozumie R, je táto kniha skvelou voľbou, pretože väčšina z nej sa sústreďuje na analýzu údajov v R. Okrem toho sa v knihe dozviete, ako manipulovať s údajmi pomocou pokročilého R.
Zahrnutie relevantných prípadových príbehov zdôrazňuje hodnotu využívania algoritmov strojového učenia. Kniha Machine Learning for Hackers môže byť najvýznamnejším predajným bodom.
Kniha uvádza mnoho príkladov zo skutočného sveta, aby sa učenie strojového učenia stalo jednoduchším a rýchlejším, než aby sa hlbšie zaoberalo jeho matematickou teóriou.
Témy zahrnuté v knihe
- Vytvorte naivný bayesovský klasifikátor, ktorý jednoducho analyzuje obsah e-mailu, aby určil, či ide o spam.
- Predpovedanie počtu zobrazení stránok pre 1,000 XNUMX najlepších webových stránok pomocou lineárnej regresie
- Preskúmajte optimalizačné metódy pokusom o rozlúsknutie jednoduchej písmenovej šifry.
8. Strojové učenie Pythonu s príkladmi
Táto kniha, ktorá vám pomôže pochopiť a vytvoriť rôzne metódy strojového učenia, hlbokého učenia a analýzy údajov, je pravdepodobne jediná, ktorá sa zameriava iba na Python ako programovací jazyk.
Zahŕňa niekoľko účinných knižníc na implementáciu rôznych algoritmov strojového učenia, ako je napríklad Scikit-Learn. Modul Tensor Flow sa potom používa na to, aby vás naučil o hlbokom učení.
Nakoniec demonštruje množstvo príležitostí na analýzu údajov, ktoré možno dosiahnuť pomocou strojového a hlbokého učenia.
Naučí vás tiež množstvo techník, ktoré možno použiť na zvýšenie efektivity vytvoreného modelu.
Témy zahrnuté v knihe
- Učenie Pythonu a strojového učenia: Príručka pre začiatočníkov
- Skúmanie množiny údajov 2 diskusných skupín a detekcia spamu Naive Bayes
- Pomocou SVM klasifikujte témy novinových článkov Predpovedanie prekliknutia pomocou algoritmov založených na stromoch
- Predikcia miery prekliknutia pomocou logistickej regresie
- Použitie regresných algoritmov na predpovedanie najvyšších štandardov cien akcií
9. Strojové učenie Pythonu
Kniha Python Machine Learning vysvetľuje základy strojového učenia, ako aj jeho význam v digitálnej oblasti. Je to kniha strojového učenia pre začiatočníkov.
V knihe sú navyše zahrnuté mnohé podpolia a aplikácie strojového učenia. Princípy programovania v Pythone a ako začať s bezplatným a otvoreným programovacím jazykom sú tiež zahrnuté v knihe Python Machine Learning.
Po dokončení knihy strojového učenia budete môcť efektívne vytvoriť množstvo úloh strojového učenia pomocou kódovania Python.
Témy zahrnuté v knihe
- Základy umelej inteligencie
- rozhodovací strom
- Logistická regresia
- Hĺbkové neurónové siete
- Základy programovacieho jazyka Python
10. Strojové učenie: pravdepodobnostná perspektíva
Machine Learning: A Probabilistic Perspective je vtipná kniha strojového učenia, ktorá obsahuje nostalgickú farebnú grafiku a praktické príklady z reálneho sveta z disciplín ako biológia, počítačové videnie, robotika a spracovanie textu.
Je plná nenútenej prózy a pseudokódu pre základné algoritmy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective, na rozdiel od iných publikácií strojového učenia, ktoré sú prezentované v štýle kuchárskej knihy a popisujú rôzne heuristické prístupy, sa zameriava na principiálny prístup založený na modeli.
Jasným a zrozumiteľným spôsobom špecifikuje modely ml pomocou grafického znázornenia. Na základe jednotného, pravdepodobnostného prístupu poskytuje táto učebnica úplný a ucelený úvod do oblasti strojového učenia.
Obsah je široký a hlboký, vrátane základného základného materiálu o témach ako pravdepodobnosť, optimalizácia a lineárna algebra, ako aj diskusie o súčasných pokrokoch v oblasti, ako sú podmienené náhodné polia, regularizácia L1 a hlboké učenie.
Kniha je napísaná ležérnym, prístupným jazykom, obsahuje pseudokód pre hlavné významné algoritmy.
Témy zahrnuté v knihe
- pravdepodobnosť
- Hlboké učenie
- Regularizácia L1
- Optimalizácia
- Textové spracovanie
- Aplikácie počítačového videnia
- Robotické aplikácie
11. Prvky štatistického vzdelávania
Pre svoj koncepčný rámec a širokú škálu predmetov je táto učebnica strojového učenia často uznávaná v tejto oblasti.
Túto knihu možno použiť ako referenciu pre každého, kto si potrebuje oprášiť témy ako neurónové siete a testovacie techniky, ako aj jednoduchý úvod do strojového učenia.
Kniha na každom kroku agresívne tlačí čitateľa k tomu, aby robil svoje vlastné experimenty a skúmania, vďaka čomu je cenná na pestovanie schopností a zvedavosti, ktoré sú potrebné na dosiahnutie príslušného pokroku v schopnosti strojového učenia alebo v práci.
Je to dôležitý nástroj pre štatistikov a každého, kto sa zaujíma o data mining v biznise alebo vede. Pred začatím tejto knihy sa uistite, že rozumiete lineárnej algebre minimálne.
Témy zahrnuté v knihe
- Riadené učenie (predikcia) až po učenie bez dozoru
- Neurónové siete
- Podpora vektorových strojov
- Klasifikačné stromy
- Posilňovacie algoritmy
12. Rozpoznávanie vzorov a strojové učenie
V tejto knihe možno dôkladne preskúmať svety rozpoznávania vzorov a strojového učenia. Bayesovský prístup k rozpoznávaniu vzorov bol pôvodne prezentovaný v tejto publikácii.
Okrem toho kniha skúma náročné predmety, ktoré si vyžadujú pracovné pochopenie multivariačnej vedy, vedy o údajoch a základnej lineárnej algebry.
O strojovom učení a pravdepodobnosti ponúka referenčná kniha kapitoly s postupne náročnejšími úrovňami zložitosti na základe trendov v súboroch údajov. Pred všeobecným úvodom do rozpoznávania vzorov sú uvedené jednoduché príklady.
Kniha ponúka techniky na približné vyvodzovanie, ktoré umožňujú rýchle aproximácie v prípadoch, keď sú presné riešenia nepraktické. Neexistujú žiadne iné knihy, ktoré využívajú grafické modely na popis rozdelenia pravdepodobnosti, ale je to tak.
Témy zahrnuté v knihe
- Bayesovské metódy
- Približné inferenčné algoritmy
- Nové modely založené na jadrách
- Úvod do základnej teórie pravdepodobnosti
- Úvod do rozpoznávania vzorov a strojového učenia
13. Základy strojového učenia z prediktívnej analýzy údajov
Ak ste zvládli základy strojového učenia a chcete prejsť k prediktívnej analýze údajov, toto je kniha pre vás!!! Nájdením vzorov z rozsiahlych súborov údajov možno strojové učenie použiť na vývoj modelov predpovedí.
Táto kniha skúma implementáciu využívania ML Prediktívna analýza údajov do hĺbky, vrátane teoretických princípov a skutočných príkladov.
Napriek tomu, že názov „Základy strojového učenia pre prediktívnu analýzu údajov“ je sústo, táto kniha načrtne cestu prediktívnej analýzy údajov od údajov k prehľadu až po záver.
Rozoberá tiež štyri prístupy strojového učenia: učenie založené na informáciách, učenie založené na podobnosti, učenie založené na pravdepodobnosti a učenie založené na chybách, pričom každý z nich obsahuje netechnické koncepčné vysvetlenie, po ktorom nasledujú matematické modely a algoritmy s príkladmi.
Témy zahrnuté v knihe
- Učenie založené na informáciách
- Učenie založené na podobnosti
- Učenie založené na pravdepodobnosti
- Učenie založené na chybách
14. Aplikované prediktívne modelovanie
Applied Predictive Modeling skúma celý proces prediktívneho modelovania, počnúc kritickými fázami predspracovania údajov, rozdelením údajov a základmi ladenia modelu.
Práca potom predstavuje jasné popisy rôznych konvenčných a nedávnych regresných a klasifikačných prístupov so zameraním na zobrazenie a riešenie problémov s údajmi v reálnom svete.
Sprievodca demonštruje všetky aspekty procesu modelovania pomocou niekoľkých praktických príkladov z reálneho sveta a každá kapitola obsahuje komplexný R kód pre každú fázu procesu.
Tento viacúčelový zväzok možno použiť ako úvod do prediktívnych modelov a celého procesu modelovania, ako referenčnú príručku pre odborníkov z praxe alebo ako text pre pokročilé kurzy prediktívneho modelovania na bakalárskej alebo postgraduálnej úrovni.
Témy zahrnuté v knihe
- Technická regresia
- Klasifikačná technika
- Komplexné ML algoritmy
15. Strojové učenie: Umenie a veda o algoritmoch, ktoré dávajú zmysel údajom
Ak ste stredne pokročilý alebo odborník na strojové učenie a chcete sa vrátiť „späť k základom“, táto kniha je pre vás! V plnej miere vzdáva uznanie obrovskej zložitosti a hĺbke strojového učenia, pričom nikdy nestráca zo zreteľa jeho zjednocujúce princípy (celkom úspech!).
Strojové učenie: Umenie a veda algoritmov obsahuje niekoľko prípadových štúdií zvyšujúcej sa zložitosti, ako aj množstvo príkladov a obrázkov (aby boli veci zaujímavé!).
Kniha tiež pokrýva širokú škálu logických, geometrických a štatistických modelov, ako aj komplikované a nové témy, ako je faktorizácia matice a analýza ROC.
Témy zahrnuté v knihe
- Zjednodušuje algoritmy strojového učenia
- Logický model
- Geometrický model
- Štatistický model
- ROC analýza
16. Data mining: Praktické nástroje a techniky strojového učenia
Pomocou prístupov zo štúdia databázových systémov, strojového učenia a štatistík nám techniky dolovania údajov umožňujú nájsť vzory v obrovských množstvách údajov.
Knihu Data Mining: Praktické nástroje a techniky strojového učenia by ste si mali zaobstarať, ak potrebujete študovať konkrétne techniky dolovania údajov alebo sa plánujete naučiť strojové učenie vo všeobecnosti.
Najlepšia kniha o strojovom učení sa viac sústreďuje na jeho technickú stránku. Ďalej sa ponorí do technických zložitostí strojového učenia a stratégií na zhromažďovanie údajov a používanie rôznych vstupov a výstupov na posúdenie výsledkov.
Témy zahrnuté v knihe
- Lineárne modely
- zhlukovaniu
- Štatistické modelovanie
- Predpovedanie výkonu
- Porovnanie metód dolovania údajov
- Učenie založené na inštanciách
- Reprezentácia znalostí a klastre
- Tradičné a moderné techniky dolovania údajov
17. Python pre analýzu údajov
Schopnosť vyhodnocovať údaje používané v strojovom učení je najdôležitejšou zručnosťou, ktorú musí mať dátový vedec. Pred vyvinutím modelu ML, ktorý vytvára presnú predpoveď, bude väčšina vašej práce zahŕňať manipuláciu, spracovanie, čistenie a vyhodnocovanie údajov.
Aby ste mohli vykonávať analýzu údajov, musíte poznať programovacie jazyky ako Pandas, NumPy, Ipython a ďalšie.
Ak chcete pracovať v oblasti dátovej vedy alebo strojového učenia, musíte mať schopnosť manipulovať s dátami.
V tomto prípade by ste si určite mali prečítať knihu Python for Data Analysis.
Témy zahrnuté v knihe
- nevyhnutný Python knižnice
- Pokročilé pandy
- Príklady analýzy dát
- Čistenie a príprava dát
- Matematické a štatistické metódy
- Sumarizácia a výpočet popisnej štatistiky
18. Spracovanie prirodzeného jazyka pomocou Pythonu
Základom systémov strojového učenia je spracovanie prirodzeného jazyka.
Kniha Natural Language Processing with Python vás poučí, ako používať NLTK, obľúbenú zbierku modulov Python a nástrojov na symbolické a štatistické spracovanie prirodzeného jazyka pre angličtinu a NLP vo všeobecnosti.
Kniha Natural Language Processing with Python poskytuje efektívne pythonovské rutiny, ktoré demonštrujú NLP stručným a zrejmým spôsobom.
Čitatelia majú prístup k dobre anotovaným súborom údajov na prácu s neštruktúrovanými údajmi, textovo-lingvistickou štruktúrou a ďalšími prvkami zameranými na NLP.
Témy zahrnuté v knihe
- Ako funguje ľudský jazyk?
- Lingvistické dátové štruktúry
- Prírodný jazyk Toolkit (NLTK)
- Parsovanie a sémantická analýza
- Populárne lingvistické databázy
- Integrujte techniky z umelá inteligencia a lingvistiky
19. Programovanie kolektívnej inteligencie
Kniha Programming Collective Intelligence od Tobyho Segarana, ktorá je považovaná za jednu z najväčších kníh na začatie porozumenia strojovému učeniu, bola napísaná v roku 2007, roky predtým, ako veda o údajoch a strojové učenie dosiahli svoju súčasnú pozíciu popredných profesionálnych smerov.
Kniha používa Python ako metódu šírenia svojich odborných znalostí publiku. Programming Collective Intelligence je skôr manuál na implementáciu ml, ako úvod do strojového učenia.
Kniha poskytuje informácie o vývoji efektívnych algoritmov ML na zhromažďovanie údajov z aplikácií, programovanie na získavanie údajov z webových stránok a extrapoláciu zhromaždených údajov.
Každá kapitola obsahuje aktivity na rozšírenie diskutovaných algoritmov a zvýšenie ich užitočnosti.
Témy zahrnuté v knihe
- Bayesovské filtrovanie
- Podpora vektorových strojov
- Algoritmy vyhľadávačov
- Spôsoby, ako robiť predpovede
- Techniky kolaboratívneho filtrovania
- Nezáporná maticová faktorizácia
- Rozvíjajúca sa inteligencia na riešenie problémov
- Metódy na zisťovanie skupín alebo vzorov
20. Hlboké učenie (séria adaptívnych výpočtov a strojového učenia)
Ako všetci vieme, hlboké učenie je vylepšený druh strojového učenia, ktorý počítačom umožňuje učiť sa z minulej výkonnosti a veľkého množstva údajov.
Pri používaní techník strojového učenia musíte byť oboznámení aj s princípmi hlbokého učenia. Táto kniha, ktorá je považovaná za Bibliu hlbokého učenia, bude v tejto situácii veľmi nápomocná.
Traja odborníci na hlboké vzdelávanie sa v tejto knihe zaoberajú veľmi komplikovanými témami, ktoré sú plné matematiky a hlbokých generatívnych modelov.
Práca poskytuje matematický a koncepčný základ a diskutuje o relevantných myšlienkach v lineárnej algebre, teórii pravdepodobnosti, teórii informácie, numerických výpočtoch a strojovom učení.
Skúma aplikácie, ako je spracovanie prirodzeného jazyka, rozpoznávanie reči, počítačové videnie, online systémy odporúčaní, bioinformatika a videohry, a popisuje techniky hlbokého učenia používané odborníkmi v tomto odvetví, ako sú napríklad siete s hĺbkovou spätnou väzbou, regularizačné a optimalizačné algoritmy, konvolučné siete a praktická metodológia. .
Témy zahrnuté v knihe
- Numerické výpočty
- Výskum hlbokého učenia
- Techniky počítačového videnia
- Deep Feedforward Networks
- Optimalizácia pre tréning hlbokých modelov
- Praktická metodika
- Výskum hlbokého učenia
záver
V tomto zozname je zhrnutých 20 najlepších kníh strojového učenia, ktoré môžete použiť na napredovanie strojového učenia v smere, ktorý sa vám páči.
Budete si môcť vytvoriť pevný základ v odbornosti strojového učenia a referenčnú knižnicu, ktorú môžete často používať pri práci v tejto oblasti, ak si prečítate rôzne tieto učebnice.
Budete inšpirovaní k tomu, aby ste sa neustále vzdelávali, zdokonaľovali sa a pôsobili, aj keď si len prečítate jednu knihu.
Keď ste pripravení a kompetentní na vývoj vlastných algoritmov strojového učenia, majte na pamäti, že dáta sú životne dôležité pre úspech vášho projektu.
Nechaj odpoveď