Uczenie Maszynowe W Akcji. Alan T. Norman

on>

      Uczenie Maszynowe w Akcji

      Przewodnik Dla laika

      Alan T. Norman

      Tłumacz: Krzysztof Zacharski

      Copyright © Wszelkie prawa zastrzeżone.

      Żadna część tej publikacji nie może być powielana, rozpowszechniana lub przekazywana w jakiejkolwiek formie lub za pomocą jakichkolwiek środków, w tym fotokopii, nagrywania lub innych metod elektronicznych lub mechanicznych, lub za pomocą jakiegokolwiek systemu przechowywania i wyszukiwania informacji, bez uprzedniej pisemnej zgody wydawcy, z wyjątkiem bardzo krótkich cytatów zawartych w recenzjach krytycznych i niektórych innych niekomercyjnych zastosowań dozwolonych przez prawo autorskie.

      Spis Treści

      DLACZEGO NAPISAŁEM TĘ KSIĄŻKĘ

       Ta książka nie jest o programowaniu algorytmów uczenia maszynowego

       Przewodnik dla laika

       rozdział 1. Czym jest uczenie maszynowe?

       Programowanie jawne a trenowanie algorytmu

       Definicje: Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe a sieci neuronowe

       Podstawowe pojęcia

       Uczenie nadzorowane a nienadzorowane

       Jakie problemy może rozwiązać uczenie maszynowe?

       Czarna skrzynka: czego nie wiemy o uczeniu maszynowym

       Zagłębiając się bardziej

       Rozdział 2. Oczyszczanie, etykietowanie, porządkowanie zbiorów danych

       Oczyszczanie zbioru danych

       Potrzeba bardzo dużych zbiorów danych dla uczenia maszynowego

       Muszą być dobrze oznakowane

       rozdział 3. Wybieranie lub Pisanie Algorytmu uczenia maszynowego

       Podstawowe pojęcia

       Popularne typy algorytmów

       Co trzeba zrobić, żeby napisać algorytm novel

       Rozdział 4. Szkolenie I wdrażanie algorytmu

       Zaangażowane programowanie

       Statyczne a dynamiczne

       Dostrajanie i projektkowanie funkcji

       Odrzucanie algorytmu

       Rozdział 5. Zastosowania uczenia maszynowego w świecie rzeczywistym

       Transport

       Produktowe Rekomendacje

       Finanse

       Asystenci Głosowi, Inteligentne Domy, I Samochody

       Podsumowanie

       Książka Bonusowa Bitcoin Whales

      DLACZEGO NAPISAŁEM TĘ KSIĄŻKĘ

      Witamy w świecie uczenia maszynowego!

      Sztuczna inteligencja jest gotowa zmienić bieg historii ludzkości, być może bardziej niż jakakolwiek inna technologia w historii. Dużą część tej rewolucji stanowi uczenie maszynowe.

      Uczenie maszynowe jest nauką o uczeniu komputerów, aby dokonywały przewidywań na podstawie danych. Na podstawowym poziomie, uczenie maszynowe polega na podaniu komputerowi zestawu danych i poproszeniu go o dokonanie przewidywań. Na początku, komputer będzie miał wiele przewidywań błędnych. Jednakże, w ciągu tysięcy przewidywań, komputer zmieni swój algorytm, aby dokonywać lepszych przewidywań.

      Ten rodzaj obliczeń prognozujących był kiedyś niemożliwy. Komputery po prostu nie mogły przechowywać wystarczającej ilości danych lub przetwarzać ich wystarczająco szybko, aby skutecznie się uczyć. Obecnie, każdego roku, komputery stają się coraz inteligentniejsze w szybkim tempie. Postępy w przechowywaniu danych i mocy obliczeniowej napędzają ten trend w kierunku inteligentniejszych maszyn. W rezultacie komputery robią dziś rzeczy, które były nie do pomyślenia jeszcze dekadę lub dwie temu.

      Uczenie maszynowe ma już wpływ na Twoje codzienne życie. Amazon wykorzystuje uczenie maszynowe do przewidywania produktów, które będziesz chciał kupić. Gmail używa go do filtrowania spamu z Twojej skrzynki odbiorczej. Twoje rekomendacje filmów na Netflixie są oparte na algorytmach uczenia maszynowego.

      Jednak wpływ uczenia maszynowego nie kończy się na tym. Algorytmy uczenia maszynowego dokonują przewidywań we wszystkich branżach, od rolnictwa po opiekę zdrowotną. Co więcej, jego wpływ będzie odczuwalny w nowych branżach i na nowe sposoby każdego roku. W miarę pojawiania się tych nowych zastosowań uczenia maszynowego, będziemy stopniowo akceptować je jako część normalnego życia. Niemniej jednak, to nowe poleganie na inteligentnych maszynach jest punktem zwrotnym w historii technologii, a trend ten tylko przyspiesza.

      W przyszłości uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja będą generalnie napędzać automatyzację wielu zadań wykonywanych obecnie przez ludzi. Samojeżdżące samochody polegają na uczeniu maszynowym do rozpoznawania obrazu i będą w coraz większym stopniu częścią transportu, podobnie jak samojeżdżące ciężarówki i inne pojazdy do transportu towarów. Znaczna część rolnictwa i produkcji