Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python

Искусственный интеллект и Машинное обучение. Основы программирования на Python

Тимур Казанцев

В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и даже построим собственную нейронную сеть, которая сможет предсказывать, что изображено на рисунке.

Для желающих овладеть языком программирования Python, на котором решается большинство задач по машинному обучению, мы пройдем основы программирования на этом языке и научимся использовать его для построения моделей машинного и глубокого обучения.

Введение

В последнее время очень много разговоров об Искусственном интеллекте (Artificial Intelligence), Машинном обучении (Machine learning), Глубоком обучении (Deep learning), больших данных (Big Data), нейронных сетях (Neural networks) и многих других терминах и технологиях, о которых 30 лет назад можно было прочитать только в футуристических книгах.

Когда мы смотрим новостную ленту, новостные агрегаторы показывают нам именно те новости, которые нам могут быть наиболее интересны. То же самое происходит в социальных сетях, на Youtube, музыкальных сервисах, где нам показывают именно те видео, песни или изображения, которые скорее всего нам понравятся.

Компьютеры уже могут распознавать нашу речь и автоматический перевод от Яндекс и Google Translate работает на порядок лучше, чем всего лишь 5 лет назад.

Техники распознавания изображений и окружающей среды и местности применяются в автономных беспилотных автомобилях, которые уже ездят по миру, в том числе и в России. И количество автономных машин увеличивается огромными темпами.

Кроме того, ИИ используется банками при решении о выдаче кредита, отделами продаж и маркетинга в компаниях, чтобы предсказывать объемы продаж, и делать более персональные рекомендации для каждого клиента.

Огромные бюджеты тратятся на таргетированную рекламу, которая становится все более точечной благодаря технологиям машинного обучения.

Особо актуальным ИИ становится в медицине, где нейронные сети могут выявлять наличие серьезных заболеваний намного с большей точностью чем самые профессиональные доктора.