Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch ist ein praktischer Leitfaden, der zeigt, wie maschinelles Lernen die Herausforderungen von Unternehmen lösen kann, und enthält relevante und vielfältige Beispiele, die für Praktiker geeignet sind. Es ist für Leser mit einem grundlegenden Hintergrund in Informatik oder Mathematik zugänglich.
Vorteile:Das Buch bietet vielfältige, praktische Anwendungsfälle und klare Code-Beispiele. Es integriert Unternehmensdomänen und Deep Learning effektiv. Der Text ist gut strukturiert und leicht verständlich, so dass er auch für Personen geeignet ist, die keine KI- und ML-Fachleute sind. Es konzentriert sich auf geschäftliche Probleme und skizziert verschiedene Ansätze zu deren Lösung.
Nachteile:In den Rezensionen werden keine spezifischen Nachteile genannt, aber der Fokus des Buches ist möglicherweise nicht für fortgeschrittene Benutzer geeignet, die nach mehr technischer Tiefe suchen.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Originaltitel:
The Theory and Practice of Enterprise AI: Recipes and Reference Implementations for Marketing, Supply Chain, and Production Operations
Inhalt des Buches:
Dieses Buch bietet einen umfassenden Leitfaden für die Verbesserung von Marketing-, Lieferketten- und Produktionsabläufen mithilfe von Deep Learning und Reinforcement Learning-Methoden sowie deren Kombination mit traditionellen Analyse- und Optimierungsansätzen. Das Buch richtet sich an Datenwissenschaftler und Analytik-Manager in Unternehmen und ist auch für Doktoranden in Operations Research und angewandter Statistik nützlich.
The Theory and Practice of Enterprise AI ist in fünf Teile gegliedert. Teil I führt in die grundlegenden Konzepte der Entscheidungsautomatisierung in Unternehmen ein und stellt relevante Methoden des Deep und Reinforcement Learning vor. Teil II stellt Rezepte für Kundenanalysen und Personalisierung vor.
Teil III beschreibt Such- und Empfehlungslösungen, die Inhaltsdaten wie Texte und Bilder umfassend nutzen. Teil IV erörtert Methoden zur Preisoptimierung und zum Bestandsmanagement.
Schließlich werden in Teil V Blaupausen für die Erkennung von Anomalien und die visuelle Inspektion vorgestellt, die zur Verbesserung von Produktions- und Transportabläufen beitragen. Im ergänzenden Online-Repository werden Python-Code-Beispiele bereitgestellt, um dem Leser das Verständnis der Implementierungsdetails zu erleichtern.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9780578328621 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
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