Algoritmi genetici și învățare automată pentru programatori: Creați modele AI și dezvoltați soluții

Recenzii ale cititorilor

Cartea este lăudată pentru explicațiile sale clare și abordarea practică a IA și a învățării automate, făcând subiectele complexe mai accesibile. Cu toate acestea, mulți utilizatori au raportat probleme cu versiunea Kindle, în special în ceea ce privește lizibilitatea formulelor, iar unii au considerat-o dificilă pentru începători din cauza conținutului său avansat.

⬤ Explicații clare și ușor de înțeles pentru studenți.
⬤ Abordare hands-on captivantă cu exerciții practice.
⬤ Acoperă o gamă largă de subiecte din IA și învățarea automată.
⬤ Bun pentru cititorii cu cunoștințe de programare și matematică.
⬤ Scriere tehnică și analogii excelente.
⬤ Concis și oferă o introducere solidă în algoritmii genetici.

⬤ Formulele sunt ilizibile în versiunea Kindle pe mai multe dispozitive.
⬤ Cartea poate fi prea avansată pentru adevărații începători în programare.
⬤ Unii utilizatori au constatat că nu a fost inclus tot codul necesar pentru exerciții.
⬤ Formatarea pentru exemplele de cod ar putea fi îmbunătățită.

(pe baza a 15 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Genetic Algorithms and Machine Learning for Programmers: Create AI Models and Evolve Solutions

Conținutul cărții:

Mașinile care se conduc singure, recunoașterea limbajului natural și motoarele de recomandare online sunt toate posibile datorită învățării automate. Acum vă puteți crea proprii algoritmi genetici, roiuri inspirate din natură, simulări Monte Carlo, automate celulare și clustere. Aflați cum să vă testați codul ML și să vă scufundați în subiecte și mai avansate. Dacă sunteți un programator începător-intermediar dornic să înțeleagă machine learning, această carte este pentru dvs.

Descoperiți algoritmi de învățare automată folosind o mână de rețete de sine stătătoare. Construiți un repertoriu de algoritmi, descoperind termeni și abordări care se aplică în general. Introduceți inteligență în algoritmii dvs., ghidându-i pentru a descoperi soluții bune la probleme.

În această carte, veți:

⬤ Utilizați euristici și proiectați funcții de fitness.

⬤ Construiți algoritmi genetici.

⬤ Realizați roiuri inspirate din natură cu furnici, albine și particule.

⬤ Creați simulări Monte Carlo.

⬤ Investigarea automatelor celulare.

⬤ Găsirea minimelor și maximelor, folosind escaladarea dealurilor și recoacerea simulată.

⬤ Probați metode de selecție, inclusiv turnee și rulete.

⬤ Învățați despre euristici, funcții de fitness, metrici și clustere.

Testați-vă codul și fiți inspirați să încercați probleme noi. Lucrați prin scenarii pentru a vă codifica ieșirea dintr-un sac de hârtie.

O abilitate importantă pentru orice programator competent. Vedeți cum algoritmii explorează și învață prin crearea de vizualizări ale fiecărei probleme. Inspirați-vă pentru a vă concepe propriile proiecte de învățare automată și familiarizați-vă cu jargonul.

Ce vă trebuie:

Cod în C++ (>= C++11), Python (2. x sau 3. x) și JavaScript (utilizând canvas-ul HTML5). De asemenea, utilizează matplotlib și unele biblioteci open source, inclusiv SFML, Catch și Cosmic-Ray. Aceste biblioteci de plotare și testare nu sunt necesare, dar utilizarea lor vă va oferi o experiență mai completă. Având la dispoziție doar un editor de text și un compilator/interpretător pentru limba dorită, puteți codifica în continuare pornind de la descrierile generale ale algoritmilor.