Genetikai algoritmusok a gyakorlatban Python nyelvvel

Olvasói vélemények

A könyvet nagyra értékelik, mert átfogó, mégis tömör bevezetést nyújt a genetikai algoritmusok (GA) témakörébe, különösen alkalmas a Python alapszintű ismeretekkel rendelkező kezdők számára. Az olvasók nagyra értékelik a világos, egyszerű és gyakorlatias példákat, így kiváló forrás a GA-nak a valós kihívásokra való alkalmazásához. Néhány olvasó azonban úgy találja, hogy a szöveg elején hiányoznak a gyakorlati kódolási tapasztalatok, és a Kindle-verzióban formázási problémákat észleltek.

⬤ Átfogó és tömör
⬤ könnyen követhető
⬤ nagyszerű bevezetés a GA újdonsült alkalmazói számára
⬤ az összetett fogalmak világos magyarázata
⬤ gyakorlati példák a DEAP keretrendszer használatával
⬤ erős a gyakorlati projektalkalmazásokhoz
⬤ hasznos vizualizációk
⬤ hozzáférhető és jól megírt.

⬤ Hiányoznak a gyakorlati kódolási példák az első fejezetekben
⬤ néhány kódrészlet kiragad a kontextusból és nem magyarázzák meg alaposan
⬤ a Kindle formázási problémái megnehezítik az olvasást.

(12 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Hands-On Genetic Algorithms with Python

Könyv tartalma:

Fedezze fel a genetikai algoritmusok egyre növekvő világát a keresési, optimalizálási és mesterséges intelligenciával kapcsolatos feladatok megoldására, valamint a gépi tanulási modellek javítására olyan Python könyvtárak segítségével, mint a DEAP, scikit-learn és NumPy Főbb jellemzők Fedezze fel a genetikai algoritmusok minden csínját-bínját ezzel a gyors tempójú útmutatóval Hajtson végre olyan feladatokat, mint a jellemző kiválasztás, keresési optimalizálás és klaszterelemzés Python használatával Oldjon meg kombinatorikai problémákat, optimalizáljon függvényeket és javítsa a mesterséges intelligencia alkalmazások teljesítményét Könyv leírás

A genetikai algoritmusok a természetes evolúció elvei által inspirált keresési, optimalizálási és tanulási algoritmusok családja. Az evolúciós folyamat utánzásával a genetikai algoritmusok képesek leküzdeni a hagyományos keresőalgoritmusoknál felmerülő akadályokat, és kiváló minőségű megoldásokat nyújtanak a legkülönbözőbb problémákra. Ez a könyv segít elsajátítani a genetikus algoritmusok alkalmazásához szükséges hatékony, mégis egyszerű megközelítést a feladatok széles skáláján Python segítségével, lefedve a mesterséges intelligencia legújabb fejleményeit.

A genetikai algoritmusok és működési elveik bemutatása után megértheti, miben különböznek a hagyományos algoritmusoktól, és milyen típusú problémákat tudnak megoldani. Ezután felfedezheti, hogyan alkalmazhatók keresési és optimalizálási problémákra, például tervezésre, ütemezésre, játékokra és analitikára. Ahogy haladsz előre, azt is megtanulod, hogyan használhatod a genetikus algoritmusokat a gépi tanulás és a mélytanulás modelljeinek javítására, megerősítéses tanulási feladatok megoldására és képrekonstrukcióra. Végül számos kapcsolódó technológiával is foglalkozol, amelyek új lehetőségeket nyithatnak meg a jövőbeli alkalmazások előtt.

A könyv végére gyakorlati tapasztalatot szerezhet a genetikai algoritmusok alkalmazásáról a mesterséges intelligenciában és számos más területen. Amit megtanulhat Megérti, hogyan használhatja a legkorszerűbb Python-eszközöket genetikus algoritmus alapú alkalmazások létrehozásához Genetikus algoritmusokat használhat függvények optimalizálására, valamint tervezési és ütemezési problémák megoldására Fokozza a gépi tanulási modellek teljesítményét, és optimalizálja a mélytanulási hálózatok architektúráját Alkalmazza a genetikus algoritmusokat megerősítő tanulási feladatokra az OpenAI Gym segítségével Fedezze fel, hogyan lehet képeket rekonstruálni félig átlátszó alakzatok halmazának felhasználásával Fedezzen fel más bio-ihletésű technikákat, például a genetikai programozást és a részecskeswarm-optimalizálást Kinek szól ez a könyv?

Ez a könyv azoknak a szoftverfejlesztőknek, adattudósoknak és AI-rajongóknak szól, akik genetikai algoritmusokat szeretnének használni intelligens feladatok elvégzésére alkalmazásaikban. A Python nyelv működő ismerete, valamint a matematikai és informatikai alapismeretek segítenek abban, hogy a legtöbbet hozza ki ebből a könyvből. Tartalomjegyzék Bevezetés a genetikai algoritmusokba A genetikai algoritmusok legfontosabb összetevőinek megértése A DEAP keretrendszer használata Kombinatorikus optimalizálás Korlátok kielégítése Folyamatos függvények optimalizálása Gépi tanulási modellek továbbfejlesztése a jellemzőválasztás segítségével Hiperparaméterek hangolása Gépi tanulási modellek architektúrájának optimalizálása Mélytanuló hálózatok megerősítő tanulása genetikai algoritmusokkal Genetikai képrekonstrukció Egyéb evolúciós és bioinspirált számítási technikák.