Machine Learning: Noua inteligență artificială

Recenzii ale cititorilor

Cartea este o colecție mixtă de opinii ale utilizatorilor, care evidențiază accesibilitatea și natura introductivă a acesteia, criticând în același timp profunzimea și defectele de editare. Unii cititori apreciază claritatea sa în explicarea conceptelor de învățare automată, în timp ce alții consideră că îi lipsesc detaliile tehnice și explicațiile cuprinzătoare.

⬤ O treabă excelentă în simplificarea și accesibilizarea conceptelor complicate.
⬤ Oferă o prezentare clară și concisă a învățării automate pentru începători.
⬤ Se adresează unui public larg, inclusiv elevilor de liceu și studenților.
⬤ Bun pentru cei care doresc o înțelegere rapidă a învățării automate și a inteligenței artificiale.
⬤ Livrare rapidă și stare de calitate lăudată.

⬤ Multe critici privind utilizarea vocii pasive și editarea slabă, inclusiv greșeli de scriere.
⬤ Considerată prea elementară și lipsită de profunzime pentru cei care se ocupă serios de învățarea automată.
⬤ Unele secțiuni sunt redundante sau meandrice.
⬤ Abordarea filosofică poate să nu rezoneze cu toți cititorii, în special cu cei care caută aplicații practice.
⬤ Inexactități privind actualitatea unor informații.
⬤ Nu este potrivit pentru cursanții tehnici sau avansați.

(pe baza a 78 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Machine Learning: The New AI

Conținutul cărții:

O prezentare concisă a învățării automate - programe de calculator care învață din date - care stă la baza unor aplicații care includ sisteme de recomandare, recunoașterea feței și mașini fără șofer.

În prezent, învățarea automată stă la baza unei serii de aplicații pe care le folosim în fiecare zi, de la recomandări de produse la recunoașterea vocii - precum și a unora pe care nu le folosim încă zilnic, inclusiv mașinile fără șofer. Este baza noii abordări în domeniul informaticii, în care nu scriem programe, ci colectăm date.

Ideea este de a învăța algoritmii pentru sarcini în mod automat din date. Pe măsură ce dispozitivele de calcul devin din ce în ce mai omniprezente, o mai mare parte din viața și activitatea noastră este înregistrată digital și pe măsură ce "Big Data" a luat amploare, teoria învățării automate - fundamentul eforturilor de a procesa aceste date în cunoștințe - a avansat și ea. În această carte, expertul în învățarea automată Ethem Alpaydin oferă o prezentare concisă a subiectului pentru cititorul general, descriind evoluția sa, explicând algoritmi de învățare importanți și prezentând exemple de aplicații.

Alpaydin prezintă modul în care tehnologia digitală a evoluat de la mainframe-urile de calcul numeric la dispozitivele mobile, punând în context boom-ul actual al învățării automate. El descrie elementele de bază ale învățării automate și câteva aplicații.

Utilizarea algoritmilor de învățare automată pentru recunoașterea modelelor.

Rețele neuronale artificiale inspirate de creierul uman.

Algoritmi care învață asocieri între instanțe, cu aplicații precum segmentarea clienților și învățarea recomandărilor.

Și învățarea prin consolidare, atunci când un agent autonom învață să acționeze astfel încât să maximizeze recompensa și să minimizeze penalizarea. Alpaydin analizează apoi unele direcții viitoare pentru învățarea automată și noul domeniu al "științei datelor" și discută implicațiile etice și juridice pentru confidențialitatea și securitatea datelor.