Învățarea mecanică

Titlul original:

Machine Learning

Conținutul cărții:

Cartea va acoperi diferiți algoritmi utilizați în învățarea automată în funcție de diferitele tipuri ale acesteia. Vom aborda algoritmi pentru învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea prin consolidare. Cu alte cuvinte, vom trece în revistă modul în care învățarea automată este axată pe sarcini (de exemplu, prezicerea următoarei valori), pe date (de exemplu, identificarea și clasificarea grupurilor de clienți) și este capabilă să învețe din propriile greșeli.

De asemenea, vom deveni puțin tehnici - doar puțin - atunci când vom aborda teoria învățării computaționale, datele mari, statistica, învățarea și optimizarea, rețelele bayesiene, mașinile cu vectori suport, algoritmii genetici și extragerea datelor. Din nou, am încercat în măsura posibilităților noastre să simplificăm aceste concepte pentru profani.

La sfârșitul acestei cărți am recomandat, de asemenea, tehnologii conexe de IA, instrumente open source și limbaje de programare. Ei bine, asta dacă sunteți interesat să învățați cum să dezvoltați efectiv această tehnologie sau măcar să puteți înțelege caracteristicile sale mai tehnice.

Inutil să spun că învățarea automată este un domeniu nou și interesant, cu o mulțime de aplicații benefice. Aceasta facilitează un diagnostic medical mai precis, poate simplifica marketingul produselor, poate crea previziuni de vânzări mai exacte, îmbunătățește precizia multor reguli financiare, simplifică documentația care necesită mult timp, ajustează întreținerea predictivă și o serie de alte beneficii.