<ул> <ли> Издатель: APN PROMISE <ли> Год выпуска: 2018. <ли> Переплет: буклет <ли> Формат: 17,5x23,4 см. <ли> Количество страниц: 270

<р> Освойте эффективные, готовые к использованию бизнес-решения для искусственного интеллекта и машинного обучения.

<р> Прагматичный подход ИИ помогает решать практические проблемы с использованием современных инструментов машинного обучения, искусственного интеллекта и облачных вычислений. Ной Гифт демистифицирует все концепции и инструменты, необходимые для достижения результатов, даже если читатель не имеет солидного опыта в области математики или науки о данных.

<р> Автор объясняет эффективные, готовые к использованию решения от Amazon, Google и Microsoft и демонстрирует проверенные методы с использованием экосистемы анализа данных на основе Python. Предлагаемые подходы и примеры помогают упростить каждый шаг от внедрения до производства и создавать решения с невероятной масштабируемостью. По мере того, как вы узнаете, как работают решения машинного языка (ML), вы получите более интуитивное понимание того, чего они могут достичь и как максимизировать их ценность.

<р> На этой основе автор шаг за шагом представляет создание облачных приложений AI/ML для решения реальных задач в области маркетинга, управления проектами, ценообразования на продукцию, недвижимости и многого другого. Независимо от того, являетесь ли вы бизнес-профессионалом, лицом, принимающим решения, студентом или разработчиком, экспертные рекомендации автора и обширные тематические исследования подготовят вас к решению проблем обработки данных практически в любой среде.

<р> Получите и настройте все необходимые инструменты

<р> Быстро просмотрите все функции Python, необходимые для создания приложений машинного обучения.

<р> Освойте инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения и жизненный цикл проекта.

<р> Используйте инструменты аналитики Python, такие как IPython, Pandas, Numpy, Juypter Notebook и Sklearn.

<р> Включите прагматичный цикл обратной связи, который позволит нам постоянно улучшать производительность наших процедур и систем.

<р> Разрабатывайте облачные решения искусственного интеллекта на базе Google Cloud Platform, включая сервисы TPU, Collaboratory и Datalab.

<р> Определите облачные рабочие процессы в Amazon Web Services, включая точечные экземпляры, конвейеры кода и многое другое.

<р> Работа с AI API в Microsoft Azure.

<р> Узнайте, как создать шесть реальных приложений искусственного интеллекта от начала до конца.