Прикладне машинне навчання та штучний інтелект для інженерів. Просіз Джеф

Артикул: MB-034384
Наявність:Є в наявності

740.00 грн.

Кількість

Книжка розповідає про застосування штучного інтелекту та машинного навчання в бізнесі та інженерній практиці. Детально описано популярні алгоритми машинного навчання та роз'яснено, коли їх доцільно використовувати. Наведено приклади побудови моделей машинного навчання мовою Python за допомогою бібліотеки Scikit-Learn, а також створення нейронних мереж за допомогою бібліотек Keras і TensorFlow. Викладено базові принципи та способи оцінювання регресійних моделей, моделей бінарної та багатокласової класифікації. Показано приклади створення моделі розпізнавання облич і виявлення об'єктів, мовних моделей, що відповідають на природно-мовні запитання і перекладають текст іншими мовами. Розглянуто використання набору хмарних API Cognitive Services для впровадження ШІ в різні додатки.

Для інженерів і розробників програмного забезпечення

Птах на обкладинці книги - це святковий папуга (Amazona festiva), відомий як святковий амазон. Папуги цього виду мешкають у тропічних лісах, лісосмугах і прибережних мангрових чагарниках кількох країн Південної Америки, включно з Бразилією, Колумбією, Еквадором, Перу і Болівією. Їх рідко можна зустріти далеко від води.

У той час як багато посібників зі штучного інтелекту (ШІ) являють собою скоріше підручники з математики, у цій книзі математики практично немає.

Натомість автор допомагає інженерам і розробникам програмного забезпечення інтуїтивно зрозуміти й використовувати ШІ для розв'язання технічних і бізнес-завдань. Ця книга навчить вас практичних навичок, необхідних для впровадження ШІ та машинного навчання у вашій компанії.

У книзі наведено приклади та ілюстрації з курсів зі штучного інтелекту і машинного навчання, які автор викладає в компаніях і дослідницьких інститутах по всьому світу. Тут немає порожніх слів і страшних рівнянь - тільки корисна інформація для інженерів і розробників програмного забезпечення, доповнена практичними прикладами.

Ця книга допоможе вам:

дізнатися, що таке машинне навчання і глибоке навчання;
зрозуміти, як працюють популярні алгоритми машинного навчання і коли їх слід застосовувати;
побудувати моделі машинного навчання мовою Python за допомогою бібліотеки Scikit-Learn, а також створити нейронні мережі, використовуючи бібліотеки Keras і TensorFlow;
навчати й оцінювати регресійні моделі, а також моделі бінарної та багатокласової класифікації;
створювати моделі розпізнавання облич і виявлення об'єктів;
будувати мовні моделі, що відповідають на природно-мовні запитання і перекладають текст іншими мовами;
використовувати набір хмарних API Cognitive Services для впровадження ШІ в створювані вами додатки.

(test102)

Інформація про книгу
Автор	Просіз Джеф
Обкладинка	Тверда
Кількість сторінок	428
Мова видання	Російська
Рік видання	2024