Машинное обучение

Машинное обучение

Джейд Картер

Книга представляет комплексное руководство по применения МО в сфере бизнеса. Автор исследует различные аспекты МО и его роль в современных бизнес-процессах, а также предлагают практические рекомендации по использованию этих технологий для достижения конкурентных преимуществ и улучшения результатов.В книге рассматриваются алгоритмы МО и объясняется, как они могут быть применены в различных сферах бизнеса, включая маркетинг, финансы, производство, здравоохранение и другие. Автор предлагает практические примеры и сценарии использования МО и как оно может быть внедрено в организациях.

Особое внимание уделяется вопросам предобработки и анализу данных. Методы работы с Big Data и подходы к обработке неструктурированных данных. Этические и юридические аспекты МО в бизнесе, включая вопросы конфиденциальности и защиты данных.Книга полезна для менеджеров, аналитиков, предпринимателей и всех, кто заинтересован в использовании МО для оптимизации бизнес-процессов и принятия обоснованных решений.

Джейд Картер

Машинное обучение

Список сокращений

1. МО – машинное обучение

2. ИИ – искусственный интеллект

3. СЗ – супервизированное обучение

4. БЗ – безнадзорное обучение

5. ПЗ – полузаданные обучение

6. НС – нейронная сеть

7. SVM – метод опорных векторов

8. RF – случайный лес

9. CNN – сверточная нейронная сеть

10. RNN – рекуррентная нейронная сеть

11. MLP – многослойный персептрон

12. SGD – стохастический градиентный спуск

13.

NLP – обработка естественного языка

14. CV – компьютерное зрение

15. DL – глубокое обучение

16. ROI – возврат инвестиций

17. KPI – ключевые показатели эффективности

18. CRM – управление взаимоотношениями с клиентами

19. ERP – система планирования ресурсов предприятия

20. BI – бизнес-аналитика

Глава 1: Введение в машинное обучение и его роль в бизнесе

1.1. Основные понятия и термины в машинном обучении

Обучение с учителем – форма машинного обучения, где системе предоставляется обучающая выборка с входными данными и соответствующими выходными значениями.

Признаки – характеристики или свойства объектов, которые описывают данные.

Метки (выходные значения, целевые переменные) – значения, которые система должна предсказывать или классифицировать на основе входных данных.

Модель – математическая функция, которая принимает входные данные и выдает предсказания или классификации.