Strojové učenie: Nová umelá inteligencia

Recenzie čitateľov

V knihe sa stretávame so zmiešanými názormi používateľov, ktorí vyzdvihujú jej prístupnosť a úvodný charakter, ale zároveň kritizujú jej hĺbku a nedostatky v spracovaní. Niektorí čitatelia oceňujú jej zrozumiteľnosť pri vysvetľovaní pojmov strojového učenia, zatiaľ čo iní ju považujú za nedostatočne technicky podrobnú a komplexne vysvetlenú.

⬤ Skvelá práca pri zjednodušení a sprístupnení komplikovaných konceptov.
⬤ Poskytuje jasný a stručný prehľad strojového učenia pre začiatočníkov.
⬤ Oslovuje široké publikum vrátane študentov stredných a vysokých škôl.
⬤ Dobré pre tých, ktorí chcú rýchlo pochopiť strojové učenie a umelú inteligenciu.
⬤ Chváli sa rýchle dodanie a kvalitný stav.

⬤ Mnoho kritických pripomienok týkajúcich sa používania pasívneho hlasu a slabej úpravy vrátane preklepov.
⬤ Považovaná za príliš základnú a nedostatočne hlbokú pre tých, ktorí to so strojovým učením myslia vážne.
⬤ Niektoré časti sú nadbytočné alebo meandrujúce.
⬤ Filozofický prístup nemusí nájsť odozvu u všetkých čitateľov, najmä u tých, ktorí hľadajú praktické aplikácie.
⬤ nepresnosti týkajúce sa aktuálnosti niektorých informácií.
⬤ Nevhodné pre technických alebo pokročilých študentov.

(na základe 78 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Machine Learning: The New AI

Obsah knihy:

Stručný prehľad strojového učenia - počítačových programov, ktoré sa učia z údajov - ktoré sú základom aplikácií, medzi ktoré patria odporúčacie systémy, rozpoznávanie tvárí a autá bez vodiča.

Strojové učenie je dnes základom celého radu aplikácií, ktoré používame každý deň, od odporúčaní produktov až po rozpoznávanie hlasu, ako aj takých, ktoré zatiaľ nepoužívame každý deň, vrátane áut bez vodiča. Je základom nového prístupu v oblasti výpočtovej techniky, v ktorom nepíšeme programy, ale zhromažďujeme údaje.

Ide o to, aby sa algoritmy pre úlohy učili automaticky z údajov. Keďže počítačové zariadenia sú čoraz všadeprítomnejšie, väčšia časť nášho života a práce je zaznamenávaná digitálne a s pribúdajúcimi "veľkými dátami" sa rozvíja aj teória strojového učenia - základ úsilia o spracovanie týchto údajov na znalosti. V tejto knihe odborník na strojové učenie Ethem Alpaydin ponúka stručný prehľad tejto témy pre bežného čitateľa, opisuje jej vývoj, vysvetľuje dôležité algoritmy učenia a uvádza príklady aplikácií.

Alpaydin ponúka opis toho, ako sa digitálna technológia vyvíjala od mainframov na počítanie čísel až po mobilné zariadenia, a dáva do súvislosti dnešný rozmach strojového učenia. Opisuje základy strojového učenia a niektoré aplikácie.

Využitie algoritmov strojového učenia na rozpoznávanie vzorov.

Umelé neurónové siete inšpirované ľudským mozgom.

Algoritmy, ktoré sa učia asociácie medzi inštanciami, s aplikáciami, ako je segmentácia zákazníkov a učenie odporúčaní.

A posilňovanie učenia, keď sa autonómny agent učí konať tak, aby maximalizoval odmenu a minimalizoval trest. Alpaydin potom uvažuje o niektorých budúcich smeroch strojového učenia a novej oblasti "vedy o údajoch" a diskutuje o etických a právnych dôsledkoch pre súkromie a bezpečnosť údajov.