На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Искусственный интеллект в бизнесе» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Словари, справочники, Самоучители. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Искусственный интеллект в бизнесе
0 баллов
0 мнений
2 чтения
Автор
Дата выхода
24 мая 2023
🔍 Загляните за кулисы "Искусственный интеллект в бизнесе" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Искусственный интеллект в бизнесе" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Артем Демиденко) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
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.
📚 Читайте "Искусственный интеллект в бизнесе" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Искусственный интеллект в бизнесе", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Разделение на обучающую и тестовую выборки: Для оценки производительности модели необходимо разделить данные на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая выборка – для оценки ее точности и обобщающей способности. Обычно применяются различные соотношения разделения, например, 70% обучающих данных и 30% тестовых данных. Преобразование данных: В зависимости от задачи и типа данных, могут потребоваться дополнительные преобразования. Например, для текстовых данных это может быть токенизация и векторизация текста, а для изображений – преобразование в числовой формат или извлечение признаков с помощью сверточных нейронных сетей.
Тут будет реклама 1
2. Выбор и обучение модели: Выбирается подходящая модель для решения конкретной задачи. Модель обучается на обучающей выборке, где она настраивает свои веса или параметры на основе предоставленных данных. Вот некоторые распространенные типы моделей: Линейные модели: Простые модели, которые строят линейную связь между входными данными и целевой переменной.
Тут будет реклама 2
Примерами являются линейная регрессия и логистическая регрессия. Решающие деревья: Деревоподобные модели, которые разбивают данные на наборы условий и принимают решения на основе этих условий. Примером является модель решающего дерева (Decision Tree). Метод ближайших соседей: Модели, которые принимают решения на основе близости объектов в пространстве признаков. Примером является метод k-ближайших соседей (k-Nearest Neighbors).Тут будет реклама 3
Нейронные сети: Модели, построенные на основе искусственных нейронных сетей, которые имитируют работу мозга. Глубокое обучение (Deep Learning) – это особый тип нейронных сетей с большим количеством слоев, используемый для обработки сложных данных. Метод опорных векторов: Модель, которая находит оптимальную гиперплоскость для разделения данных разных классов. Примером является метод опорных векторов (Support Vector Machines). Ансамбли моделей: Модели, которые объединяют предсказания нескольких базовых моделей для получения более точных результатов.Тут будет реклама 4
Примерами являются случайный лес (Random Forest) и градиентный бустинг (Gradient Boosting). После выбора модели происходит процесс обучения модели на обучающей выборке. Во время обучения модель настраивает свои веса или параметры таким образом, чтобы минимизировать ошибку между предсказанными значениями и фактическими значениями в обучающем наборе данных.
Мнения
О книге «Искусственный интеллект в бизнесе» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Искусственный интеллект в бизнесе» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Артем Демиденко! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
