Цитаты из книг автора «Тимур Казанцев»

Первый инструмент – это Jupyter. Это среда, в которой мы будем писать код и тестировать его. Дальше различные библиотеки. Самая популярная – это Pandas. Это библиотека для работы с табличными данными. Она очень напоминает Excel. Вторая библиотека – matplotlib, она необходима для визуализации данных, создания диаграмм и графиков. Третья библиотека – это Scikit learn, в ней собраны основные алгоритмы машинного обучения. С помощью Scikit learn можно использовать такие алгоритмы как линейную регрессию, простые нейросети, дерево решений. И еще одна популярная библиотека – TensorFlow – она используется для работы с нейросетями различных архитектур. Итак, давайте скачаем Питон, по умолчанию будет установлена последняя версия. На сайте Анаконды его можно скачать и для Windows, и для MacOs и для Linux.

Анаконда – это опен-сорс дистрибутив, в который входят все основные инструменты для написания кода, анализа данных и различные библиотеки, которые могут помочь в этом процессе.

4. Компьютерное зрение – компьютеры распознают те или иные объекты на изображении или при движении. 5. Робототехника – также очень популярное направление ИИ, создание роботов, которые могут выполнять различные функции, в том числе двигаться и общаться, преодолевать препятствия.6. Автоматическое планирование – обычно используется автономными роботами и беспилотными аппаратами, когда им необходимо выполнять последовательность действий, особенно когда это происходит в многомерном пространстве и когда им приходится решать комплексные задачи.7. И наконец, Машинное обучение. Машинное обучение появилось после того, как долгое время мы пытались сделать компьютер умнее, давая ему все больше и больше правил и инструкций. Однако, это оказалось не такой уж и хорошей идеей, потому что отнимало много времени, и мы не могли придумать правила для каждой детали и для каждой ситуации.

Различие между ИИ, машинным обучением, глубинным обучением и нейронными сетями Сегодня зачастую термины искусственный интеллект, машинное обучение (МО), глубокое обучение (ГО), нейронные сети (НС), Биг Дата используются взаимозаменяемо. И хотя они действительно очень связаны между собой, давайте разберемся что представляет собой каждое из этих понятий, и чем они отличаются.Во-первых, если говорить очень кратко, то искусственный интеллект – это достаточно широкая отрасль, которая в свою очередь охватывает и машинное и глубокое обучение. МО является подвидом ИИ, а ГО является подвидом МО.Под ИИ подразумевается, что компьютер может выполнять такие задачи, которые может выполнять и человек. И здесь дело касается не просто каких-то механических действий, например, поднять и отнести какой-то предмет, а задачи, которые требуют интеллектуального мышления, то есть, когда надо принять правильное решение. Например, задача выиграть в шахматы, или распознать что изображено на картинке, или понять, что было произнесено собеседником и выдать правильный ответ.Для этого компьютеру дают множество правил или алгоритмов, следуя которым, он смог бы поступать так же, как поступал бы человек.ИИ может быть узким (narrow AI) либо его еще иногда называют слабым, то есть когда машина может справляться только с ограниченным видом задач, лучше чем человек. Например, распознать, что на картинке или сыграть в шахматы и выиграть. Именно на этом этапе развития ИИ мы сейчас находимся. Следующий этап – это общий ИИ (general AI), когда ИИ может решить любую интеллектуальную задачу так же хорошо, как человек. И финальный этап – это сильный ИИ, когда ИИ справляется с большинством задач намного лучше, чем человек.Как мы уже сказали, ИИ – это достаточно обширная область знаний. Она включает в себя следующие направления.1. Обработка естественного языка, когда компьютер должен понимать, что написано, и выдать правильный и релевантный ответ. Сюда же входят переводы текстов и даже составление сложных текстов компьютерами.2. Экспертные системы – это компьютерные системы, которые имитируют способность принятия решений человеком, в основном с помощью правил «если – то», нежели с использованием какого-то кода. 3. Речь – компьютер должен распознавать речь людей и сам уметь разговаривать.

Языков программирования достаточно много, но де-факто и можно сказать исторически стандартом в машинном обучении и анализе данных стал язык программирования Python. Под него собрано множество библиотек. Конечно, могут использоваться и другие языки, как например, R, Scala или C#, но мы остановимся на Питоне, потому что он, пожалуй, самый популярный и достаточно простой для изучения.

Поэтому если приходят новости о том, что в Китае замедляется рост экономики или темпы строительства, то скорее всего начнут падать и акции сталелитейных компаний, а также цены на нефть, газ, уголь и другие сырьевые товары, а также иностранных компаний, которые поставляют свои потребительские товары на китайский рынок. Во

психологическом факторе Понимая эти принципы движения

Мы добавляем в строку print фигурные скобки после слова ".format(number))

Если же вы прочитаете 100 книг по конкретному вопросу, то вас будут рассматривать как настоящего эксперта

Знали ли вы, что если вы прочитаете 10-20 книг по тому или иному предмету или дисциплине, то вы будете знать больше в этой области, чем большинство населения нашей планеты