Tinel
Организатор
- #1
Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров [Джеф Просиз]
- Ссылка на картинку
Описание
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения.
Эта книга поможет вам:
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения.
Эта книга поможет вам:
- узнать, что такое машинное обучение и глубокое обучение;
- понять, как работают популярные алгоритмы машинного обучения и когда их следует применять;
- построить модели машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создать нейронные сети, используя библиотеки Keras и TensorFlow;
- обучать и оценивать регрессионные модели, а также модели бинарной и многоклассовой классификации;
- создавать модели распознавания лиц и обнаружения объектов;
- строить языковые модели, отвечающие на естественно-языковые вопросы и переводящие текст на другие языки;
- использовать набор облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в создаваемые вами приложения.