Главная » Знания и навыки » Искусственный интеллект в бизнесе (сразу полная версия бесплатно доступна) Артем Демиденко читать онлайн полностью / Библиотека

Искусственный интеллект в бизнесе

На нашем сайте вы можете читать онлайн «Искусственный интеллект в бизнесе». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Словари, справочники, Самоучители. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов

0 мнений

2 чтения

Автор

Артем Демиденко

Жанр

Знания и навыки, Словари, справочники, Самоучители

Дата выхода

24 мая 2023

Читать книгу

Краткое содержание книги Искусственный интеллект в бизнесе, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Искусственный интеллект в бизнесе. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Артем Демиденко) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.

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.

Искусственный интеллект в бизнесе читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно

Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Искусственный интеллект в бизнесе без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.

Текст книги

Шрифт

Размер шрифта

Межстрочный интервал

↓

↑

Сбросить

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.

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.

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).

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.

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.

Дальше

Мнения

Еще нет комментариев о книге Искусственный интеллект в бизнесе, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Другие книги автора

Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Артем Демиденко! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.