В данной книге рассматриваются метрики качества моделей машинного обучения, обеспечивая понимание их выбора, интерпретации и применения. Описываются различные метрики, их особенности и применение в задачах машинного обучения. Книга содержит практические примеры использования метрик для наглядности. Она будет полезна специалистам в области машинного обучения, бизнес-аналитикам и новичкам, желающим освоить оценку качества моделей и принимать обоснованные решения на основе анализа результатов моделирования.
Эта книга посвящена возможностям использования чат-бота ChatGPT для самообразования и повышения производительности в различных областях. В ней подробно рассматриваются примеры применения чат-бота для изучения программирования на Python, ABAP. Для консультирования в сфере SAP ERP, для создания макросов в Excel, а также для изучения английского языка.Книга демонстрирует пошаговые примеры обучения чата выполнению конкретных задач, анализирует качество ответов и дает рекомендации по улучшению эффективности общения с чат-ботом. Книга содержит множество практических советов по формулировке запросов, интерпретации результатов и применению полученных знаний на практике.Особое внимание уделено сравнению возможностей бесплатной и платной версий чат-бота. Приводятся рекомендации по настройке чат-бота с помощью промтов для получения более точных и подробных ответов.Книга будет полезна всем, кто хочет повысить свою квалификацию и производительность с помощью искусственного интеллекта.
В наше время бизнес-процессы становятся все более сложными и разнообразными, и для создания эффективной бизнес-стратегии необходимы надежные инструменты. Книга предлагает пошаговую инструкцию по использованию ChatGPT – мощного инструмента искусственного интеллекта, который может применяться в разных сферах бизнеса.В ней читатели найдут подробные инструкции по применению ChatGPT в качестве помощника по созданию бизнес-постановки, шаблона методики, расчета экономического эффекта, консультанта SAP ERP, методолога, личного секретаря и консультанта по метрикам бизнес-процессов. Мы постарались сжать материал настолько, насколько это возможно, чтобы читатели могли быстро и эффективно овладеть данным инструментом и сразу начать использовать его, повышая свою эффективность и производительность на рабочем месте.
В данной книге рассматриваются метрики качества моделей машинного обучения, обеспечивая понимание их выбора, интерпретации и применения. Описываются различные метрики, их особенности и применение в задачах машинного обучения. Книга содержит практические примеры использования метрик для наглядности. Она будет полезна специалистам в области машинного обучения, бизнес-аналитикам и новичкам, желающим освоить оценку качества моделей и принимать обоснованные решения на основе анализа результатов моделирования.
Машинное обучение становится ключевым фактором успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке. Эта книга – комплексное руководство по анализу табличных данных с помощью машинного обучения. Она полезна для бизнеса, руководителей проектов и всех, кто интересуется данной темой. Книга рассматривает классические алгоритмы, ансамблирование, AutoML и нейронные сети. Охватывает предобработку данных, отбор признаков, разработку и валидацию моделей, внедрение и мониторинг решений, а также этику и законодательные требования. Практические примеры и пошаговые инструкции помогут разобраться в процессе разработки проектов машинного обучения. Книга подходит для людей с разным уровнем опыта, от новичков до опытных специалистов, предлагая материалы различного уровня сложности.
Книга посвящена практической реализации проекта машинного обучения. Рассматривается весь жизненный цикл создания продукта на основе моделей машинного обучения, от формулировки бизнес-задачи до развертывания веб-приложения.Автор на конкретном кейсе демонстрирует процесс исследования проблемы, поиска алгоритмов, разработки и обучения AI моделей. Особое внимание уделяется вопросам проектирования кода и архитектуры, позволяющим создавать гибкие и масштабируемые системы искусственного интеллекта.Читатель получает ценные практические навыки по модульной разработке, тестированию, контейнеризации моделей и их интеграции через веб-интерфейсы. Книга содержит примеры кода и инструкции для создания собственных приложений машинного обучения.Это издание станет полезным как для начинающих, так и для опытных разработчиков в области искусственного интеллекта.