Машинное обучение - ТОП 50 лучших книг

Все предприятия, осуществляющие геологоразведочные работы на территории РФ, сталкиваются с необходимостью формирования задач для маркшейдерской службы и контроля выполнения поставленных задач. Это отражается в процессах документооборота предприятий. В данной связи существует проблема организации эффективной обработки документов в системах электронного документооборота – своевременного выявления документов, содержащих маркшейдерские данные. В статье представлено возможное решение указанной проблемы – автоматизированная система классификации документов в СЭД в виде рекомендательной надстройки над системой 1С:Документооборот. В рамках создания системы классификации был разработан и реализован сценарий предварительной обработки первичных текстов документов, включающий очистку, лемматизацию и удаление стоп-слов, а также подготовку входных признаков для классификатора. Исследована применимость различных алгоритмов машинного обучения к решению рассматриваемой задачи классификации, определены значения гиперпараме…

В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и даже построим собственную нейронную сеть, которая сможет предсказывать, что изображено на рисунке. Для желающих овладеть языком программирования Python, на котором решается большинство задач по машинному обучению, мы пройдем основы программирования на этом языке и научимся использовать его для построения моделей машинного и глубокого обучения.

Эта книга представляет собой исчерпывающее руководство по использованию ChatGPT – мощного искусственного интеллекта, способного генерировать тексты и взаимодействовать с людьми. В ней вы найдете практические советы по эффективному общению с ChatGPT, включая техники персонализации, создания творческих проектов и применения в образовании и работе. Книга также обсуждает этические и безопасные аспекты использования технологии, а также дает взгляд на будущее искусственного интеллекта. Если вы хотите научиться мастерски взаимодействовать с ChatGPT и максимально использовать его потенциал в различных сферах, то это руководство идеально подходит для вас.

30 ноября 2022 года мир навсегда изменился – Искусственный интеллект стал общедоступным через инструмент под названием ChatGPT. Это чатбот, с которым вы можете спокойно разговаривать практически на любую тему, вы можете спросить совета, а можете попросить подготовить для вас инвестиционное исследование, сгенерировать новый или проверить ваш программный код, создать бот для вас, даже если вы не знаете основ программирования, предложить диетический план для похудения, стать вашим персональным ассистентом или домашним психологом, написать эссе в университет, разработать маркетинговую стратегию для вашей компании, написать сценарий для фильма или статью с ключевыми словами, и способен выполнить еще много других запросов. Трудно понять настоящий потенциал, на что способен ChatGPT, потому что он ограничен только нашей способностью задавать правильные вопросы и нашим воображением. В этой книге мы рассмотрим возможности применения ChatGPT, а также более широкие последствия этой технологии для области ИИ и обществ…

Короткий фантастический рассказ о мире будущего, в котором технологии машинного обучения и искусственного интеллекта охватили практически все аспекты человеческой жизни. Обычный день обычного человека - друзья, девушка, коллеги на работе, - но на каждом шагу его сопровождает личный виртуальный помощник, который видит все происходящие с главным героем события по-своему: как сложная программа, искусственная нейронная сеть. И похоже, взгляды хозяина и его помощника не всегда совпадают...

В данной книге рассматриваются метрики качества моделей машинного обучения, обеспечивая понимание их выбора, интерпретации и применения. Описываются различные метрики, их особенности и применение в задачах машинного обучения. Книга содержит практические примеры использования метрик для наглядности. Она будет полезна специалистам в области машинного обучения, бизнес-аналитикам и новичкам, желающим освоить оценку качества моделей и принимать обоснованные решения на основе анализа результатов моделирования.

Машинное обучение становится ключевым фактором успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке. Эта книга - комплексное руководство по анализу табличных данных с помощью машинного обучения. Она полезна для бизнеса, руководителей проектов и всех, кто интересуется данной темой. Книга рассматривает классические алгоритмы, ансамблирование, AutoML и нейронные сети. Охватывает предобработку данных, отбор признаков, разработку и валидацию моделей, внедрение и мониторинг решений, а также этику и законодательные требования. Практические примеры и пошаговые инструкции помогут разобраться в процессе разработки проектов машинного обучения. Книга подходит для людей с разным уровнем опыта, от новичков до опытных специалистов, предлагая материалы различного уровня сложности.

Эта книга посвящена возможностям использования чат-бота ChatGPT для самообразования и повышения производительности в различных областях. В ней подробно рассматриваются примеры применения чат-бота для изучения программирования на Python, ABAP. Для консультирования в сфере SAP ERP, для создания макросов в Excel, а также для изучения английского языка. Книга демонстрирует пошаговые примеры обучения чата выполнению конкретных задач, анализирует качество ответов и дает рекомендации по улучшению эффективности общения с чат-ботом. Книга содержит множество практических советов по формулировке запросов, интерпретации результатов и применению полученных знаний на практике. Особое внимание уделено сравнению возможностей бесплатной и платной версий чат-бота. Приводятся рекомендации по настройке чат-бота с помощью промтов для получения более точных и подробных ответов. Книга будет полезна всем, кто хочет повысить свою квалификацию и производительность с помощью искусственного интеллекта.

В наше время бизнес-процессы становятся все более сложными и разнообразными, и для создания эффективной бизнес-стратегии необходимы надежные инструменты. Книга предлагает пошаговую инструкцию по использованию ChatGPT - мощного инструмента искусственного интеллекта, который может применяться в разных сферах бизнеса. В ней читатели найдут подробные инструкции по применению ChatGPT в качестве помощника по созданию бизнес-постановки, шаблона методики, расчета экономического эффекта, консультанта SAP ERP, методолога, личного секретаря и консультанта по метрикам бизнес-процессов. Мы постарались сжать материал настолько, насколько это возможно, чтобы читатели могли быстро и эффективно овладеть данным инструментом и сразу начать использовать его, повышая свою эффективность и производительность на рабочем месте.

Машинное обучение становится ключевым фактором успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке. Эта книга - комплексное руководство по анализу табличных данных с помощью машинного обучения. Она полезна для бизнеса, руководителей проектов и всех, кто интересуется данной темой. Книга рассматривает классические алгоритмы, ансамблирование, AutoML и нейронные сети. Охватывает предобработку данных, отбор признаков, разработку и валидацию моделей, внедрение и мониторинг решений, а также этику и законодательные требования. Практические примеры и пошаговые инструкции помогут разобраться в процессе разработки проектов машинного обучения. Книга подходит для людей с разным уровнем опыта, от новичков до опытных специалистов, предлагая материалы различного уровня сложности.

В данной книге рассматриваются метрики качества моделей машинного обучения, обеспечивая понимание их выбора, интерпретации и применения. Описываются различные метрики, их особенности и применение в задачах машинного обучения. Книга содержит практические примеры использования метрик для наглядности. Она будет полезна специалистам в области машинного обучения, бизнес-аналитикам и новичкам, желающим освоить оценку качества моделей и принимать обоснованные решения на основе анализа результатов моделирования.

Мы учимся, взаимодействуя с окружающей средой, и получаемые вознаграждения и наказания определяют наше поведение в будущем. Глубокое обучение с подкреплением привносит этот естественный процесс в искусственный интеллект и предполагает анализ результатов для выявления наиболее эффективных путей движения вперед. Агенты глубокого обучения с подкреплением могут способствовать успеху маркетинговых кампаний, прогнозировать рост акций и побеждать гроссмейстеров в Го и шахматах. Давайте научимся создавать системы глубокого обучения на примере увлекательных упражнений, сопровождаемых кодом на Python с подробными комментариями и понятными объяснениями. Вы увидите, как работают алгоритмы, и научитесь создавать собственных агентов глубокого обучения с подкреплением, используя оценочную обратную связь. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Книга посвящена практической реализации проекта машинного обучения. Рассматривается весь жизненный цикл создания продукта на основе моделей машинного обучения, от формулировки бизнес-задачи до развертывания веб-приложения. Автор на конкретном кейсе демонстрирует процесс исследования проблемы, поиска алгоритмов, разработки и обучения AI моделей. Особое внимание уделяется вопросам проектирования кода и архитектуры, позволяющим создавать гибкие и масштабируемые системы искусственного интеллекта. Читатель получает ценные практические навыки по модульной разработке, тестированию, контейнеризации моделей и их интеграции через веб-интерфейсы. Книга содержит примеры кода и инструкции для создания собственных приложений машинного обучения. Это издание станет полезным как для начинающих, так и для опытных разработчиков в области искусственного интеллекта.

Глубокое обучение - это увлекательное и быстроразвивающееся поле, которое изменило наше понимание искусственного интеллекта. Эта книга призвана ввести вас в мир глубокого обучения, начиная с основных понятий и методов и заканчивая продвинутыми темами и будущими перспективами этой удивительной области. Наша книга также касается этических и социальных аспектов глубокого обучения, и как оно влияет на наш мир. Мы рассмотрим вызовы и возможности, с которыми сталкиваются исследователи и практики в этой области. Глубокое обучение - это волнующая технология будущего, и мы приглашаем вас присоединиться к этому увлекательному путешествию в мир искусственного интеллекта и глубокого обучения.

Эта книга представляет собой исчерпывающее руководство по использованию ChatGPT – мощного искусственного интеллекта, способного генерировать тексты и взаимодействовать с людьми. В ней вы найдете практические советы по эффективному общению с ChatGPT, включая техники персонализации, создания творческих проектов и применения в образовании и работе. Книга также обсуждает этические и безопасные аспекты использования технологии, а также дает взгляд на будущее искусственного интеллекта. Если вы хотите научиться мастерски взаимодействовать с ChatGPT и максимально использовать его потенциал в различных сферах, то это руководство идеально подходит для вас.

Практическое руководство, предназначенное для всех, кто хочет войти в мир машинного обучения и освоить его основы. Авторы книги предлагают читателям увлекательное путешествие в эту захватывающую область, начиная с основных концепций и принципов машинного обучения и заканчивая практическими навыками построения и обучения моделей. Внутри книги читатели найдут понятные объяснения ключевых алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация и глубокое обучение. Они узнают, как подготовить данные для обучения моделей, как выбрать и настроить подходящие алгоритмы, а также как оценивать и улучшать производительность моделей.

Приветствуем вас в нашей уникальной коллекции примеров промтов, созданной специально для ChatGPT! Эта книга — незаменимый ресурс для различных областей, включая бизнес, медицину, спорт, образование, маркетинг, программирование, блоггинг, игры и музыку. ChatGPT, основанный на передовой технологии искусственного интеллекта, представляет собой мощный инструмент, способный генерировать содержательные и креативные ответы на широкий спектр запросов. Однако, иногда нам может потребоваться небольшая помощь в формулировке наших запросов, особенно когда мы сталкиваемся с конкретными областями знаний. Именно поэтому мы собрали в этой книге сто примеров промтов для каждой из указанных сфер. Они помогут вам получить исчерпывающие и релевантные ответы от ChatGPT в контексте бизнеса, медицины, спорта, образования, маркетинга, программирования, блоггинга, игр и музыки.

Книга представляет собой наглядное и всестороннее введение в применение искусственного интеллекта (ИИ) в современном бизнесе. Авторы детально исследуют различные области, в которых ИИ может быть использован для повышения эффективности, улучшения качества и стимулирования инноваций в компаниях. Книга начинается с обзора основных концепций и принципов искусственного интеллекта, объясняя различные методы и алгоритмы, используемые в машинном обучении и обработке естественного языка. Затем авторы переходят к изучению конкретных областей бизнеса, включая финансовую сферу, здравоохранение, производство и розничную торговлю. В каждой области рассматриваются примеры использования ИИ, преимущества и вызовы, связанные с его применением, а также лучшие практики и стратегии внедрения.

Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к извлечению информации из текстов, рассмотрению и систематизации прогностических методов и моделей в маркетинге и интернет-рекламе, на основе выборки больших данных. В данном пособии рассмотрено применение машинного обучения при построении рекомендательных систем. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям 10.03.01 «Информационная безопасность» (направленность программы: «Информационно-аналитичекие системы безопасности») по курсу «Модели и методы инженерии знаний» и 09.04.03 «Прикладная информатика» (направленность программы: «Машинное обучение и технологии больших данных») по курсу «Методы машинного обучения».

Пособие посвящено рассмотрению подходов к разработке экспертной системы принятия решений для медицинских целей, с использованием больших данных для формирования требований к системе самодиагностики и оказания первой помощи. Практический аспект включает проектирование структуры БД диагнозов и разработку алгоритмы взаимодействия с ней, а так же разработку прототипа интерфейса администратора системы. Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 10.05.04 Информационно-аналитические системы безопасности (специализация: «Автоматизация информационно-аналитической деятельности») по курсу «Математические методы анализа больших данных» и направлению 10.03.01 Информационная безопасность (направленность: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Модели и методы инженерии знаний».

Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра StarCraft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC. Для магистрантов и аспирантов направления подготовки «Информатика и вычислительная техника».

В этой книге вы найдете множество удивительных и смешных фактов об искусственном интеллекте, о которых вы и понятия не имели. Как он работает? Умеет ли он флиртовать? Есть ли у него чувство юмора? Лектор TED Жанель Шейн знает ответы на все эти и многие другие вопросы и готова поделиться ими с читателями. В формате a4.pdf сохранен издательский макет.

Книга представляет комплексное руководство по применения МО в сфере бизнеса. Автор исследует различные аспекты МО и его роль в современных бизнес-процессах, а также предлагают практические рекомендации по использованию этих технологий для достижения конкурентных преимуществ и улучшения результатов. В книге рассматриваются алгоритмы МО и объясняется, как они могут быть применены в различных сферах бизнеса, включая маркетинг, финансы, производство, здравоохранение и другие. Автор предлагает практические примеры и сценарии использования МО и как оно может быть внедрено в организациях. Особое внимание уделяется вопросам предобработки и анализу данных. Методы работы с Big Data и подходы к обработке неструктурированных данных. Этические и юридические аспекты МО в бизнесе, включая вопросы конфиденциальности и защиты данных. Книга полезна для менеджеров, аналитиков, предпринимателей и всех, кто заинтересован в использовании МО для оптимизации бизнес-процессов и принятия обоснованных решений.

Эта книга содержит таблицы, графики и иллюстрации в виде ПДФ-файла, который вы можете скачать на странице аудиокниги на сайте после её покупки. Наверное, ты треугольник? Потому что только ты здесь чего-то стоишь. Флирт – не самая сильная сторона современного искусственного интеллекта (ИИ). Внутри него происходит столько странных и запутанных процессов, что иногда единственный способ выяснить, что ИИ понял, а в чем ужасно ошибается – это анализ выходных данных. Автор книги Джанель Шейн посвятила этому немало времени, чтобы выяснить: • что можно назвать ИИ, а что – нельзя • в чем он хорош и в чем обречен на поражение еще на долгие годы • почему ИИ будущего, вероятно, будет похож на рой насекомых • насколько он умен на самом деле • почему ИИ тоже могут «нервничать» Все эти вопросы позволят нам понять, как работает искусственный интеллект, как он «думает» и почему делает наш мир еще более непостижимым. У автора Джанель Шейн степень PhD в области электротехники и степень магистра в области физики. На сайте ai…

Практическое руководство, предназначенное для всех, кто хочет войти в мир машинного обучения и освоить его основы. Авторы книги предлагают читателям увлекательное путешествие в эту захватывающую область, начиная с основных концепций и принципов машинного обучения и заканчивая практическими навыками построения и обучения моделей. Внутри книги читатели найдут понятные объяснения ключевых алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация, кластеризация и глубокое обучение. Они узнают, как подготовить данные для обучения моделей, как выбрать и настроить подходящие алгоритмы, а также как оценивать и улучшать производительность моделей.

Книга посвящена промышленно-ориентированному применению обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Объяснено, как обучать промышленные и научные системы решению любых пошаговых задач методом проб и ошибок – без подготовки узкоспециализированных учебных множеств данных и без риска переобучить или переусложнить алгоритм. Рассмотрены марковские процессы принятия решений, глубокие Q-сети, градиенты политик и их вычисление, методы устранения энтропии и многое другое. Данная книга – первая на русском языке, где теоретический базис RL и алгоритмы даны в прикладном, отраслевом ключе.

Книга представляет собой руководство по использованию нейросетей генерации текстов и изображений, таких как «ChatGPT» и «Midjourney». Она содержит правила составления инструкций, а также множество практических советов по применению этих нейросетей в различных областях деловой и личной сферах. Кроме того, в книге представлена ценная информация о доступе к этим нейросетям из России. Автор использует доступный язык и приводит множество примеров и иллюстраций для более наглядного изложения материала.

Краткий гайд для новичков по машинному и глубокому обучению с разбором кода. Здесь вы найдете необходимый минимум по предмету, истолкованный языком, понятным школьнику. Некоторые разделы написаны с помощью chatGPT. По прочтении вы избавитесь от страха перед технологией и освоите базовый инструментарий подготовки данных, их загрузке в модель и ее донастройки. Подходит студентам технических специальностей.

Книга представляет собой наглядное и всестороннее введение в применение искусственного интеллекта (ИИ) в современном бизнесе. Авторы детально исследуют различные области, в которых ИИ может быть использован для повышения эффективности, улучшения качества и стимулирования инноваций в компаниях. Книга начинается с обзора основных концепций и принципов искусственного интеллекта, объясняя различные методы и алгоритмы, используемые в машинном обучении и обработке естественного языка. Затем авторы переходят к изучению конкретных областей бизнеса, включая финансовую сферу, здравоохранение, производство и розничную торговлю. В каждой области рассматриваются примеры использования ИИ, преимущества и вызовы, связанные с его применением, а также лучшие практики и стратегии внедрения.

Приветствуем вас в нашей уникальной коллекции примеров промтов, созданной специально для ChatGPT! Эта книга — незаменимый ресурс для различных областей, включая бизнес, медицину, спорт, образование, маркетинг, программирование, блоггинг, игры и музыку. ChatGPT, основанный на передовой технологии искусственного интеллекта, представляет собой мощный инструмент, способный генерировать содержательные и креативные ответы на широкий спектр запросов. Однако, иногда нам может потребоваться небольшая помощь в формулировке наших запросов, особенно когда мы сталкиваемся с конкретными областями знаний. Именно поэтому мы собрали в этой книге сто примеров промтов для каждой из указанных сфер. Они помогут вам получить исчерпывающие и релевантные ответы от ChatGPT в контексте бизнеса, медицины, спорта, образования, маркетинга, программирования, блоггинга, игр и музыки.

Книга представляет собой руководство по использованию нейросетей генерации текстов и изображений, таких как «ChatGPT» и «Midjourney». Она содержит правила составления инструкций, а также множество практических советов по применению этих нейросетей в различных областях деловой и личной сферах. Кроме того, в книге представлена ценная информация о доступе к этим нейросетям из России. Автор использует доступный язык и приводит множество примеров и иллюстраций для более наглядного изложения материала.

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение – то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть! Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также дает предельно понятные объяснения ключевых концепций. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow. Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения! После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Python – язык программирования № 1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения. Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter – лучшей средой для профессиональной работы с данными. После этого перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. После этого, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Приводимые в книге паттерны проектирования отражают лучшие практические подходы к решению типичных задач машинного обучения. Указанные паттерны, реализованные в программном коде, сконцентрировали опыт сотен экспертов в простые и легкодоступные советы. Книга содержит подробный разбор 30 паттернов, служащих для представления данных и задач, тренировки моделей, отказоустойчивого обслуживания, обеспечения воспроизводимости и искусственного интеллекта. Каждый паттерн включает в себя постановку задачи, ряд потенциальных решений и рекомендации по выбору технического приема, наилучшим образом подходящего к данной ситуации.

30 ноября 2022 года мир навсегда изменился – Искусственный интеллект стал общедоступным через инструмент под названием ChatGPT. Это чатбот, с которым вы можете спокойно разговаривать практически на любую тему, вы можете спросить совета, а можете попросить подготовить для вас инвестиционное исследование, сгенерировать новый или проверить ваш программный код, создать бот для вас, даже если вы не знаете основ программирования, предложить диетический план для похудения, стать вашим персональным ассистентом или домашним психологом, написать эссе в университет, разработать маркетинговую стратегию для вашей компании, написать сценарий для фильма или статью с ключевыми словами, и способен выполнить еще много других запросов. Трудно понять настоящий потенциал, на что способен ChatGPT, потому что он ограничен только нашей способностью задавать правильные вопросы и нашим воображением. В этой книге мы рассмотрим возможности применения ChatGPT, а также более широкие последствия этой технологии для области ИИ и обществ…

30 ноября 2022 года мир навсегда изменился – Искусственный интеллект стал общедоступным через инструмент под названием ChatGPT. Это чатбот, с которым вы можете спокойно разговаривать практически на любую тему, вы можете спросить совета, а можете попросить подготовить для вас инвестиционное исследование, сгенерировать новый или проверить ваш программный код, создать бот для вас, даже если вы не знаете основ программирования, предложить диетический план для похудения, стать вашим персональным ассистентом или домашним психологом, написать эссе в университет, разработать маркетинговую стратегию для вашей компании, написать сценарий для фильма или статью с ключевыми словами, и способен выполнить еще много других запросов. Трудно понять настоящий потенциал, на что способен ChatGPT, потому что он ограничен только нашей способностью задавать правильные вопросы и нашим воображением. В этой книге мы рассмотрим возможности применения ChatGPT, а также более широкие последствия этой технологии для области ИИ и обществ…

Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании, как Apple и JPMorgan Chase. Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения и визуализацию полученных результатов. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)! Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на практику: для специалистов по обработке данных, разработчиков программного обеспечения и продакт-менеджеров. Читая эту книгу, вы шаг за шагом создадите реальное практическое приложение – от идеи до внедрения. В вашем распоряжении примеры кодов, иллюстрации, скриншоты и интервью с ведущими специалистами в отрасли. Вы научитесь планировать и измерять успех МО-проектов, разберетесь, как построить рабочую модель, освоите способы ее итеративной доработки. И, наконец, познакомитесь со стратегиями развертывания и мониторинга. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Эта книга будет интересна всем, кто хочет научиться применять Python 3 при разработке в области искусственного интеллекта и машинного обучения. С этой книгой Вы познакомитесь с основными терминами и понятиями ИИ, такими как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Научитесь создавать чат-ботов с использованием IBM Watson на платформе Watson Assistant. Узнаете как можно использовать искусственный интеллект IBM Watson для своих собственных разработок. На реальных примерах познакомитесь с такими алгоритмами машинного обучения, как регрессия, классификация и кластеризация. Познакомитесь с глубоким машинным обучением и научитесь создавать нейронные сети с Keras и TensorFlow.

В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и даже построим собственную нейронную сеть, которая сможет предсказывать, что изображено на рисунке. Для желающих овладеть языком программирования Python, на котором решается большинство задач по машинному обучению, мы пройдем основы программирования на этом языке и научимся использовать его для построения моделей машинного и глубокого обучения. К данной аудиокниге прилагается PDF-файл, рекомендованный для скачивания. Файл важен для понимания и усвоения книги.

В этой книге простым и доступным для неспециалистов языком раскрываются такие сложные темы, как искусственный интеллект, нейросети, машинное обучение, глубокое обучение. Автор рассказывает о предпосылках глубокого обучения, его истории и базовых основах, а также проводит экскурс в будущее этой технологии, раскрывая перед читателями ее потенциал.

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения, и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений. Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения. Во 2-м издании обновлены программные коды и версии библиотек, улучшены рисунки, учтены пожелания читателей и исправлены ошибки. Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описан…

Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания. Материал соответствует курсам «Статистические методы интеллектуального анализа данных» и «Интеллектуальные системы» при подготовке магистрантов по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств». Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства.

Книга представляет собой увлекательное, нетехническое введение в такие важные понятия искусственного интеллекта (ИИ), как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, робототехника и многое другое. Проведено знакомство с историей и основными понятиями ИИ. Раскрыто значение данных как «топлива» для ИИ. Рассмотрены традиционные и продвинутые статистические методы машинного обучения, алгоритмы нейронных сетей для глубокого обучения, сферы применения разговорных роботов (чат-ботов), методы роботизации производственных процессов, технологии обработки естественного языка. Рассказано о применении языка Python и платформ TensorFlow и PyTorch при внедрении проектов ИИ. Освещены современные тренды ИИ: автономное вождение, милитаризация, технологическая безработица, изыскание новых лекарственных препаратов и другие.

Изложены основы машинного обучения, а также история его появления. Даны определения основным понятиям: выборка, объекты выборки, параметры, функционал ошибки и прочее. Описаны основы градиентного спуска и его модификаций, основные алгоритмы обучения с учителем и обучения без учителя.

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области – от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники. Эта книга – введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL. Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.

Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) – самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Вы начнете с основных принципов обучения с подкреплением, OpenAI Gym и TensorFlow, познакомитесь с марковскими цепями, методом Монте-Карло и динамическим программированием, так что «страшные» аббревиатуры DQN, DRQN, A3C, PPO и TRPO вскоре перестанут вас пугать. Вы узнаете об агентах, которые учатся на человеческих предпочтениях, DQfD, HER и многих других последних достижениях RL. Прочитав книгу, вы приобретете знания и опыт, необходимые для реализации обучения с подкреплением и глубокого обучения с подкреплением в реальных проектах, и войдете в мир искусственного интеллекта. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Вас пугает необходимость обрабатывать петабайтные наборы данных? Познакомьтесь с Google BigQuery, – системой хранения информации, которая может консолидировать данные по всему предприятию, облегчает интерактивный анализ и позволяет реализовать задачи машинного обучения. Теперь вы можете эффективно хранить, запрашивать, получать и изучать данные в одной удобной среде. Валиаппа Лакшманан и Джордан Тайджани научат вас работать в современном хранилище данных, используя все возможности масштабируемого, бессерверного публичного облака. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Пора научиться использовать TensorFlow.js для построения моделей глубокого обучения, работающих непосредственно в браузере! Умные веб-приложения захватили мир, а реализовать их в браузере или серверной части позволяет TensorFlow.js. Данная библиотека блестяще портируется, ее модели работают везде, где работает JavaScript. Специалисты из Google Brain создали книгу, которая поможет решать реальные прикладные задачи. Вы не будете скучать над теорией, а сразу освоите базу глубокого обучения и познакомитесь с продвинутыми концепциями ИИ на примерах анализа текста, обработки речи, распознавания образов и самообучающегося игрового искусственного интеллекта.

Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, – революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое. Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в Facebook, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы. Сегодня искусственный инт…