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  • 正版 智能商业:人工智能、机器学习与大数据技术的制胜之道 [英]
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    • 作者: [英]史蒂文·芬利(Steven Finlay)著 | [英]史蒂文·芬利(Steven Finlay)编 | [英]史蒂文·芬利(Steven Finlay)译 | [英]史蒂文·芬利(Steven Finlay)绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2018-06-01
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    • 作者: [英]史蒂文·芬利(Steven Finlay)著| [英]史蒂文·芬利(Steven Finlay)编| [英]史蒂文·芬利(Steven Finlay)译| [英]史蒂文·芬利(Steven Finlay)绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2018-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2019-06-01
    • 字数:132000
    • 页数:200
    • 开本:32开
    • ISBN:9787111626022
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:[英]史蒂文·芬利(Steven Finlay)
    • 著:[英]史蒂文·芬利(Steven Finlay)
    • 装帧:平装-胶订
    • 印次:1
    • 定价:49.00
    • ISBN:9787111626022
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:2019-06-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2018-06-01
    • 页数:200
    • 外部编号:9539534
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序
    前言
    作者简介

    1.简介 / 001
    2.什么是机器学习和人工智能(AI)? / 007
    3.预测模型生成的分数代表什么? / 021

    4.为什么使用机器学习 ?它增加了什么价值? / 029
    5.机器学习是如何工作的? / 035

    6.使用预测模型做出决策 / 047
    7.这是记分卡,那决策树是什么 ? / 053
    8.神经网络和深度学习 / 059
    9.无监督学习和强化学习 / 071
    10. 如何建立预测模型? / 085
    11. 实施机器学习 / 101
    12. 大数据与机器学习的关系 / 113
    13. 道德、法律和 GDPR / 119
    14. 机器学习的前沿 / 133
    15. 我们何时可以购买无人驾驶汽车? / 143
    16. 结束语 / 153
    附录 / 155
    附录 A 评估预测模型 / 155
    附录 B 更多信息及阅读文献 / 163
    附录 C 机器学习和人工智能中的流行术语 / 169
    附录 D 业务成功清单 / 183
    注释 / 187

    史蒂文·芬利(Steven Finlay)是一位数据科学家,在大规模数据环境中开发实用的“增值”机器学习解决方案已有 20多年的经验。他拥有预测建模博士学位,并且是英国兰开斯特大学的荣誉研究员。 芬利博士之前曾受雇于英国十大银行之一,管理其信贷风险模型,为英国政府开发机器学习方法,并为多家咨询集团工作。他目前是英国计算机股份贷款服务公司 Computershare Loan Services(CLS)的商务分析主管。 芬利博士出版过多本关于机器学习、人工智能( AI)和金融服务的实用性书籍。

    人工智能(AI)和机器学习是当代主流的商业分析工具,可应用于许多行业,以增加利润、降低成本、挽救险局并改善客户体验。因此,企业应该要了解如何使用这些工具,并知道如何利用这些工具在与对手的竞争中获利。
    本书引入了与这些主题(AI、机器学习、大数据技术)相关的概念,并用非技术的语言降低了对技术术语的理解难度,可为经理和商务人士提供简洁明快的入门知识。本书的重点是实际应用以及如何与技术专家(数据科学家)进行合作,以*大限度地发挥这些技术的优势。
    此第3版已经过大幅修订和更新,增加了几个新的章节,涵盖了比以往版本更广泛的主题,但保留了原始版本的严肃风格。

    ? 1.什么是机器学习和AI。
    ? 2.组织机构使用AI的目的何在。
    ? 3.预测模型究竟是什么样的。
    ? 4.AI、机器学习和大数据之间的互动关系如何。
    ? 5.应用AI所需的人员素质和工具类别。
    ? 6.如何使用AI来改善业务流程和盈亏平衡点。
    ? 7.在开发基于AI的解决方案时需要考虑的法律和道德问题。
    ? 8.如何应用的机器学习形式来驱动AI应用程序的研发。
    ? 9.目前机器学习和AI的局限性。
    本书采用非技术的语言一一做出回答,超实用的、文科生也能看懂的极简AI书!
     

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