Купить книгу Ветви выбора: роман-дерево решений для интеллектуального ума на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]
#3161481
"Branches of Choice: A Decision Tree Novel for the Intelligent Mind" (B0FGK54MX3)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
RAVINDRA NAYAK | #415: Теория машин
Каждый автоматический ответ начинается с вопроса, заданного человеком. Но что происходит, когда вопрос неполный, отсутствуют доказательства или предсказание воспринимается как команда?
Книга «Ветви выбора» знакомит читателей, не обладающих техническими знаниями, с миром деревьев решений посредством повествования, диалогов, визуального мышления и основных принципов. Рея начинает с простого разочарования: «Система решила». Под руководством мистера Сена она учится заглядывать за это предложение — находить цель, данные, предположения, ветви, неопределенность и человеческую ответственность, скрытые в нем.
Путешествие начинается еще до формул и кода. Читатели сначала учатся четко формулировать решения, определять, что представляет собой одна строка данных, отделять признаки от результатов и понимать, почему листок — это предсказание, а не истина. От этого фундамента книга шаг за шагом раскрывает темы энтропии, коэффициента Джини, прироста информации, числовых порогов, классификации, регрессии, обрезки, переобучения, недообучения, валидации и перекрестной валидации.
По мере роста леса одно дерево превращается во множество. Методы бэггинга, случайных лесов, бустинга, важности признаков, визуализации моделей и путей принятия решений объясняются языком, который уважает интеллект читателя, не предполагая наличия у него технических знаний. Математика представлена как способ измерения смешения, неопределенности и улучшения, а не как препятствие, которое нужно преодолеть.
В последующих главах рассматриваются системы принятия решений в реальных ситуациях: поддержка здравоохранения, кредитный риск, выявление мошенничества, прогнозирование урожайности, отток клиентов, фильтрация спама, прогнозирование энергопотребления, рекомендации и анализ трафика. В каждом случае ставится вопрос, на который одной лишь точностью ответить нельзя: какие действия следует предпринять после прогноза? Кому может навредить ошибка? Какие доказательства были доступны на момент принятия решения? Кто может проверить, исправить, обжаловать или остановить работу системы?
Внутри читатели найдут:
• Учебный процесс, состоящий из 51 главы, объединенных общей темой.
• Подробные объяснения, основанные на диалогах и построенные на основе обычных вариантов выбора.
• Визуальные карты и практические примеры для объяснения сложных понятий
• Ответственные меры защиты ИИ внедрены в каждый реальный сценарий.
• Лаборатория математики без страха
• Методика разделения сложных проблем на выполнимые части для проведения семинаров по сегментации.
• Упражнения для тренировки мозга, вопросы для самоанализа и итоговая система выбора заданий.
• Глоссарий и практическое приложение для дальнейшего использования
Это не обещание, что каждый читатель станет программистом. Это обещание, что любознательный читатель сможет понять, как обучаются деревья решений, почему модели терпят неудачу, как прогнозы формируют реальные действия и какие вопросы защищают человеческое суждение.
Для студентов, преподавателей, менеджеров, родителей, специалистов и тех, кто стремится к непрерывному обучению и хочет получить ясное объяснение принципов машинного обучения, книга «Branches of Choice» предлагает спокойный путь от путаницы к пониманию — один честный вопрос, одна ветвь и одно ответственное решение за раз.
Книга «Ветви выбора» знакомит читателей, не обладающих техническими знаниями, с миром деревьев решений посредством повествования, диалогов, визуального мышления и основных принципов. Рея начинает с простого разочарования: «Система решила». Под руководством мистера Сена она учится заглядывать за это предложение — находить цель, данные, предположения, ветви, неопределенность и человеческую ответственность, скрытые в нем.
Путешествие начинается еще до формул и кода. Читатели сначала учатся четко формулировать решения, определять, что представляет собой одна строка данных, отделять признаки от результатов и понимать, почему листок — это предсказание, а не истина. От этого фундамента книга шаг за шагом раскрывает темы энтропии, коэффициента Джини, прироста информации, числовых порогов, классификации, регрессии, обрезки, переобучения, недообучения, валидации и перекрестной валидации.
По мере роста леса одно дерево превращается во множество. Методы бэггинга, случайных лесов, бустинга, важности признаков, визуализации моделей и путей принятия решений объясняются языком, который уважает интеллект читателя, не предполагая наличия у него технических знаний. Математика представлена как способ измерения смешения, неопределенности и улучшения, а не как препятствие, которое нужно преодолеть.
В последующих главах рассматриваются системы принятия решений в реальных ситуациях: поддержка здравоохранения, кредитный риск, выявление мошенничества, прогнозирование урожайности, отток клиентов, фильтрация спама, прогнозирование энергопотребления, рекомендации и анализ трафика. В каждом случае ставится вопрос, на который одной лишь точностью ответить нельзя: какие действия следует предпринять после прогноза? Кому может навредить ошибка? Какие доказательства были доступны на момент принятия решения? Кто может проверить, исправить, обжаловать или остановить работу системы?
Внутри читатели найдут:
• Учебный процесс, состоящий из 51 главы, объединенных общей темой.
• Подробные объяснения, основанные на диалогах и построенные на основе обычных вариантов выбора.
• Визуальные карты и практические примеры для объяснения сложных понятий
• Ответственные меры защиты ИИ внедрены в каждый реальный сценарий.
• Лаборатория математики без страха
• Методика разделения сложных проблем на выполнимые части для проведения семинаров по сегментации.
• Упражнения для тренировки мозга, вопросы для самоанализа и итоговая система выбора заданий.
• Глоссарий и практическое приложение для дальнейшего использования
Это не обещание, что каждый читатель станет программистом. Это обещание, что любознательный читатель сможет понять, как обучаются деревья решений, почему модели терпят неудачу, как прогнозы формируют реальные действия и какие вопросы защищают человеческое суждение.
Для студентов, преподавателей, менеджеров, родителей, специалистов и тех, кто стремится к непрерывному обучению и хочет получить ясное объяснение принципов машинного обучения, книга «Branches of Choice» предлагает спокойный путь от путаницы к пониманию — один честный вопрос, одна ветвь и одно ответственное решение за раз.