Ai - podejście pragmatyczne (Noah Gift)

Opanuj produktywne, gotowe do wykorzystania rozwiązania biznesowe dla nienaturalnej inteligencji i uczenia maszynowego AI – podejście pragmatyczne pomaga rozwiązywać poręczne problemy przy użyciu innowacyjnego uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i chmurowych narzędzi obliczeniowych.

Noah Gift demistyfikuje wszelkie koncepcje i narzędzia niezbędne do osiągnięcia wyników – choćby jeśli Czytelnik nie ma konkretnego przygotowania z matematyki albo data science. Autor wyjaśnia produktywne, gotowe do użycia rozwiązania udostępniane poprzez Amazon, Google i Microsoft oraz ukazuje sprawdzone techniki wykorzystujące ekosystem analizy danych oparty na języku Python.

Proponowane podejścia i przykłady pomagają ukierunkować i uprościć każdy krok od wdrożenia po produkcję i budować rozwiązania o niezwykłych możliwościach skalowania. W miarę poznawania działania rozwiązań Machine Language (ML) będziesz uzyskiwać coraz bardziej intuicyjne zrozumienie tego, co można dzięki nim osiągnąć i jak zmaksymalizować ich wartość.

Na tych podstawach autor krok po kroku przedstawia budowanie chmurowych aplikacji AI/ML do rozwiązywania realistycznych problemów w dziedzinie marketingu, zarządzania projektami, wyceniania produktów, nieruchomości i dużo więcej.

Bez względu na to, czy jesteś profesjonalistą biznesowym, osobą decyzyjną, studentem czy programistą, eksperckie wskazówki autora i rozbudowane analizy przypadków przygotują cię do rozwiązywania problemów data science w niemal dowolnym środowisku.

• Uzyskaj i skonfiguruj wszystkie potrzebne narzędzia • zobacz wszystkie funkcjonalności Pythona, których Ci trzeba do budowania aplikacji uczenia maszynowego • Opanuj narzędzia AI i ML i cykl życia projektu • Korzystaj z narzędzi analitycznych Pythona, takich jak IPython, Pandas, Numpy, Juypter laptop i Sklearn • Dołącz pragmatyczną pętlę zwrotną, która pozwoli nieustannie polepszać sprawność naszych procedur i systemów • Projektuj chmurowe rozwiązania AI oparte na Google Cloud Platform, uwzględniając usługi TPU, Colaboratory i Datalab • Definiuj chmurowe przepływy pracy w Amazon Web Services, w tym wystąpienia punktowe, potoki kodu i inne • Pracuj z API nienaturalnej inteligencji w Microsoft Azure • Poznaj budowanie sześciu rzeczywistych aplikacji AI od początku do końca