matnHajm 163 sahifalar
2020 yil
В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и даже построим собственную нейронную сеть, которая сможет предсказывать, что изображено на рисунке.
Для желающих овладеть языком программирования Python, на котором решается большинство задач по машинному обучению, мы пройдем основы программирования на этом языке и научимся использовать его для построения моделей машинного и глубокого обучения.
Отличный вариант для тех, кто начинает разбираться в Искусственном интеллекте и машинном обучении. Все объясняется достаточно понятным языком и приводятся конкретные примеры. Приятным бонусом в книгу включены базовый курс по Питону и несколько вариантов как решать задачи по машинному обучению и нейронным сетям в Питоне.
Отличная книга! Так много вокруг барахла или из сухой теории с глубокой математикой или практикой с кодом, который вырван из контекста и совершенно непонятно, как его запускать. Здесь прямо оптимум: необходимое и достаточное количество информации и инструкций. Именно с этой книги я начал свой путь в части ИИ. Если бы не она – забросил бы наверное.
Учитывая нынешние тенденции в развитии ИИ и технологий в целом, думаю, наше будущее будет примерно следующим.
Условная Алиса станет нашей неотъемлемой частью жизни. Такие вещи, как умный дом, будут обязательны у человека, как телефон сейчас. Алиса научится менять температуру помещения до оптимальной для вас, даже умея учитывать ваше состояние, включая болезнь. Она научится регулировать освещение, обращая внимание на время суток. Алиса обучится очень важной задаче — мотивации. Она будет вам звонить на телефон и спрашивать, как у нас дела, и не нужна ли вам психологическая помощь [Отсылка: фильм “Она” 2013г].
Биоинженерия будет развиваться стремительными темпами: появятся чипы, которые можно будет внедрять прямо в шею или в мозг. С помощью чипа вы сможете заходить в интернет, то бишь киберпространство, с элементами дополненной реальности, а то и вовсе с полным погружением. Появятся такие специальности, как киберинженерия, которая будет заниматься интернет-реальностью и архитектурой кибермира. Смартфон будет отходить на второй план, а затем и вовсе исчезнет за ненадобностью. Умное протезирование конечностей, киборгизация и прочее — это всё будет само собой разумеющимся.
А теперь давайте представим, что человеку заменили 99% тела на искусственные части, а условная Алиса в реальном мире стала на 99% человеком. И тут будет открыт главный философский вопрос: что есть машина, а что есть человек? Где будет та самая тонкая грань, и будет ли она вообще, что можно будет сказать, что человека делает человеком именно это, а машину делает машиной именно то?
Думаю, слияние человеческого разума и машинного и дальнейшее размытие разницы между ними — это такое же неизбежное событие, какое и уже появившееся ранее машинное обучение.
Отличная иллюстрированная книга. Самым что ни наесть хорошим образом отличается от пособий содержащие в себе текст и какие-нибудь серые схемки. Книга цветная, иллюстрации дополняя текст способствуют пониманию, и что очень важно, воспроизведению материала по делу из памяти. Рекомендую, как дополнение к базовому учебнику и как начальный целостный курс.
Рекомендую книгу всем, кто интересуется темой искусственного интеллекта и машинного обучения. Теория хорошо сочетается с практическими примерами, и базовыми уроками на Питоне для построения настоящих моделей для предсказания
Izoh qoldiring
обучении (Machine learning), Глубоком обучении (Deep learning), больших данных (Big Data), нейронных сетях (Neural networks) и многих других терминах и технологиях, о которых 30 лет назад можно было прочитать только в футуристических
(https://gist.github.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7)
https://github.com/timurkazantseff/machine-learning101/
https://gist.github.com/curran/a7)
X[Age] = X[Age].fillna(X[Age].median())
Izohlar
19