Искусственный интеллект с примерами на Python

This document was uploaded by one of our users. The uploader already confirmed that they had the permission to publish it. If you are author/publisher or own the copyright of this documents, please report to us by using this DMCA report form.

Simply click on the Download Book button.

Yes, Book downloads on Ebookily are 100% Free.

Sometimes the book is free on Amazon As well, so go ahead and hit "Search on Amazon"

Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В этой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни. Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте. Автор начинает с рассмотрения общих концепций искусственного интеллекта, после чего переходит к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Вы узнаете о том, как принимать обоснованные решения при выборе необходимых алгоритмов, а также о том, как реализовывать эти алгоритмы на языке Python для достижения наилучших результатов. Если вы хотите создавать многоцелевые приложения для обработки информации, содержащейся в изображениях, тексте, голосовых и других данных, то эта книга станет для вас надежным подспорьем. Основные темы книги: • Различные методы классификации и регрессии данных • Концепция кластеризации и ее применение для автоматического сегментирования данных • Создание интеллектуальных рекомендательных систем • Логическое программирование и способы его применения • Построение автоматизированных систем распознавания речи • Основы эвристического поиска и генетического программирования • Разработка игр с использованием искусственного интеллекта • Обучение с подкреплением • Создание интеллектуальных приложений, связанных с обработкой изображений, текста и последовательных данных • Алгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основе

Author(s): Пратик Джоши
Edition: 1
Publisher: Диалектика
Year: 2019

Language: Russian
Commentary: Scanned pages
Pages: 448
City: СПб.
Tags: Machine Learning; Probabilistic Models; Genetic Algorithms; Neural Networks; Deep Learning; Natural Language Processing; Unsupervised Learning; Reinforcement Learning; Regression; Decision Trees; Computer Vision; Pattern Recognition; OpenCV; Supervised Learning; Speech Recognition; Recommender Systems; Convolutional Neural Networks; Face Recognition; Classification; Support Vector Machines; Predictive Models; Heuristics; Naive Bayes; Ensemble Learning; Random Forest; Game Development; Scaling;