Genetické algoritmy a strojové učení pro programátory: Vytvářejte modely umělé inteligence a vyvíjejte řešení

Recenze čtenářů

Kniha je oceňována za srozumitelné vysvětlení a praktický přístup k umělé inteligenci a strojovému učení, díky němuž jsou složitá témata přístupnější. Mnoho uživatelů však hlásilo problémy s verzí pro Kindle, zejména pokud jde o čitelnost vzorců, a někteří ji považovali za náročnou pro začátečníky kvůli jejímu pokročilému obsahu.

⬤ Jasné a srozumitelné vysvětlení pro studenty.
⬤ Poutavý praktický přístup s praktickými cvičeními.
⬤ Pokrývá širokou škálu témat z oblasti umělé inteligence a strojového učení.
⬤ Vhodné pro čtenáře s programátorským a matematickým vzděláním.
⬤ Vynikající technický styl psaní a analogie.
⬤ Stručný a solidní základ genetických algoritmů.

⬤ Vzorce jsou ve verzi pro Kindle nečitelné na více zařízeních.
⬤ Kniha může být příliš pokročilá pro skutečné začátečníky v programování.
⬤ Někteří uživatelé zjistili, že není zahrnut veškerý potřebný kód pro cvičení.
⬤ Formátování příkladů kódu by mohlo být lepší.

(na základě 15 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Genetic Algorithms and Machine Learning for Programmers: Create AI Models and Evolve Solutions

Obsah knihy:

Samořídící auta, rozpoznávání přirozeného jazyka a online doporučovací systémy jsou možné díky strojovému učení. Nyní si můžete vytvořit vlastní genetické algoritmy, přírodou inspirované roje, simulace Monte Carlo, buněčné automaty a klastry. Naučte se testovat svůj kód ML a ponořte se do ještě pokročilejších témat. Pokud jste začínající až středně pokročilý programátor, který touží porozumět strojovému učení, je tato kniha určena právě vám.

Objevte algoritmy strojového učení pomocí několika samostatných receptů. Vytvořte si repertoár algoritmů, objevte obecně platné termíny a přístupy. Zapracujte do svých algoritmů inteligenci a veďte je k objevování dobrých řešení problémů.

V této knize se dozvíte:

⬤ používat heuristiku a navrhovat fitness funkce.

⬤ Sestavovat genetické algoritmy.

⬤ Vytvářet roje inspirované přírodou pomocí mravenců, včel a částic.

⬤ Vytvářet simulace Monte Carlo.

⬤ Zkoumejte buněčné automaty.

⬤ Najít minima a maxima pomocí lezení do kopce a simulovaného žíhání.

⬤ Vyzkoušejte metody výběru, včetně turnajových a ruletových kol.

⬤ Poznejte heuristiku, fitness funkce, metriky a shluky.

Otestujte si svůj kód a získejte inspiraci pro zkoušení nových problémů. Pracujte na scénářích, abyste se kódem dostali z papírového pytle.

Důležitá dovednost pro každého schopného programátora. Podívejte se, jak algoritmy zkoumají a učí se pomocí vizualizací jednotlivých problémů. Získejte inspiraci pro návrh vlastních projektů strojového učení a seznamte se s žargonem.

Co budete potřebovat:

Kód v jazyce C++ (>= C++11), Python (2. x nebo 3. x) a JavaScript (s využitím plátna HTML5). Používá také matplotlib a některé open source knihovny, včetně SFML, Catch a Cosmic-Ray. Tyto knihovny pro vykreslování a testování nejsou povinné, ale jejich použití vám poskytne plnější zážitek. Vyzbrojeni pouze textovým editorem a kompilátorem/interpretrem pro vámi zvolený jazyk můžete stále kódovat podle obecných popisů algoritmů.