Strojové učení

Původní název:

Machine Learning

Obsah knihy:

Kniha se zabývá různými algoritmy používanými ve strojovém učení podle jeho různých typů. Budeme se zabývat algoritmy pro učení pod dohledem, učení bez dohledu a učení s posilováním. Jinými slovy probereme, jak je strojové učení řízeno úkoly (např. předpovídání příští hodnoty), daty (např. identifikace a klasifikace shluků zákazníků) a jak se dokáže učit z vlastních chyb.

Dostaneme se také trochu technicky - jen lehce, když se budeme zabývat teorií počítačového učení, velkými daty, statistikou, učením a optimalizací, bayesovskými sítěmi, stroji s podpůrnými vektory, genetickými algoritmy a dolováním dat. Opět jsme se snažili tyto pojmy co nejlépe zjednodušit pro laiky.

Na konci knihy jsme také doporučili související technologie umělé inteligence, open source nástroje a programovací jazyky. Tedy pokud máte zájem naučit se tuto technologii skutečně vyvíjet nebo alespoň být schopni pochopit její techničtější vlastnosti.

Není třeba dodávat, že strojové učení je nový a vzrušující obor s mnoha přínosnými aplikacemi. Usnadňuje přesnější lékařskou diagnostiku, může zjednodušit marketing výrobků, vytvářet přesnější předpovědi prodeje, zpřesňuje mnohá finanční pravidla, zjednodušuje dokumentaci, která je časově náročná, vylaďuje prediktivní údržbu a přináší řadu dalších výhod.