Genetikai algoritmusok tanulása Python segítségével: A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia modellek teljesítményének fokozása egy nagy teljesítményű keresőalgoritmus képességeivel

Olvasói vélemények

A könyv átfogó bevezetést nyújt a genetikai algoritmusok (GA) használatába Python nyelven, és jól használható a Python programozás alapfokú ismereteivel rendelkezők számára. Az alapfogalmaktól a haladó alkalmazásokig számos témát érint, világos magyarázatokat és gyakorlati kódpéldákat kínál, bár nem mélyül el az elméletben.

⬤ Jól megírt és könnyen követhető
⬤ a GA-k széles spektrumát öleli fel
⬤ értékes gyakorlati példák
⬤ világos magyarázatok
⬤ jó kódrészletek
⬤ letölthető kód elérhető
⬤ alkalmas a Pythonban jártasak számára.

⬤ Nem kezdőknek a Pythonban
⬤ nem biztos, hogy mélyreható elméleti feldolgozást nyújt
⬤ csak snippet példákat, hiányzik a teljes Python bevezetés.

(6 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Learning Genetic Algorithms with Python: Empower the performance of Machine Learning and AI models with the capabilities of a powerful search algorith

Könyv tartalma:

Töltse fel mesterséges intelligencia modelljeit és ML alkalmazásait kiváló minőségű optimalizálási és keresési megoldásokkal

Főbb jellemzők

⬤ Teljes lefedettség a genetikai algoritmusok gyakorlati megvalósításával kapcsolatban.

⬤ Intuitív magyarázatok és vizualizációk szolgáltatják az elméleti fogalmakat.

⬤ Kiegészített példák és felhasználási esetek a genetikai algoritmusok teljesítményéről.

⬤ A Python könyvtárak használata és a genetikai algoritmusok teljesítményoptimalizálásának hiánypótló lefedettsége.

Leírás

A genetikai algoritmusok a gépi tanulásban használt egyik legegyszerűbb és leghatékonyabb technika. Ez a 'Genetikus algoritmusok tanulása Pythonnal' című könyv a genetikai algoritmusok alapjaitól egészen a valós gyakorlati megvalósításukig vezeti az olvasót a termelési környezetben.

Az egyes fejezetek intuitív megértést nyújtanak az olvasónak az egyes fogalmakról. Megtanulja, hogyan építsen fel egy genetikus algoritmust a semmiből, és hogyan valósítsa meg azt valós problémákban. Gyakorlati illusztrált példákkal tarkítva megtanulja megtervezni és kiválasztani a legjobb modellarchitektúrát az adott feladatokhoz. Olyan élvonalbeli példákon keresztül, mint a radar és a futballmenedzser problémafelvetések, megtanulja, hogyan oldja meg a nagydimenziós nagy adatfeladatokat a genetikus algoritmusok optimalizálásának módjaival.

Mit fog tanulni?

⬤ A genetikai algoritmusok mechanizmusának megértése népszerű python könyvtárak segítségével.

⬤ Tanulja meg a genetikai algoritmusok alapelveit és felépítését.

⬤ Tervezési, ütemezési és elemzési problémák alkalmazása és megoldása vállalati alkalmazásokban.

⬤  Szakértői tanulás az olyan elsődleges fogalmakról, mint a kiválasztás, a mutáció és a keresztezés.

Kinek szól ez a könyv

A könyv az adattudományi csapatnak, az analitikai csapatnak, az AI mérnököknek, az ML szakembereknek szól, akik genetikai algoritmusokat szeretnének integrálni ML és AI alkalmazásaik feltöltéséhez. Nem szükséges különösebb szakértelem a gépi tanulással kapcsolatban, bár Python alapszintű ismeretek elvártak.

Tartalomjegyzék

1. Bevezetés.

2. Genetikai algoritmus áramlása.

3. Kiválasztás.

4. Keresztezés.

5. Mutáció.

6. Hatékonyság.

7. Paraméter-hangolás.

8. Fekete doboz funkció.

9. Kombinatorikus optimalizálás: Bináris génkódolás.

10. Kombinatorikus optimalizálás: Rendezett génkódolás.

11. Egyéb gyakori problémák.

12. Adaptív genetikai algoritmus.

13. A teljesítmény javítása.

A szerzőről

Ivan Gridin matematikus, fullstack fejlesztő, adattudós és gépi tanulási szakértő, aki Moszkvában, Oroszországban él. Az évek során elosztott, nagy terhelésű rendszereken dolgozott, és különböző gépi tanulási megközelítéseket valósított meg a gyakorlatban. Kutatásainak egyik fő területe a prediktív idősoros modellek tervezése és elemzése.

Ivan alapvető matematikai ismeretekkel rendelkezik a valószínűségelmélet, a véletlen folyamatok elmélete, az idősorelemzés, a gépi tanulás, a mélytanulás és az optimalizálás területén. Emellett mélyreható ismeretekkel és megértéssel rendelkezik különböző programozási nyelvekben, például a Java, a Python, a PHP és a MATLAB nyelvekben.

Szerető apa, férj és a régi matematikai könyvek gyűjtője.

LinkedIn profil: www.linkedin.com/in/survex.

Blog linkek: https: //www.facebook.com/ivan. gridin/.