Értékelés:
A kritikák kiemelik Judith Hurwitz és John Thompson „Causal Artificial Intelligence” című könyvét, amely értékes forrás mind a műszaki szakemberek, mind az üzleti vezetők számára, akik meg akarják érteni a kauzális mesterséges intelligencia jelentőségét. Míg sokan lényeglátónak és jól megírtnak találták, néhányan kritizálták, hogy felületes és bizonyos területeken nem elég mélyreható.
Előnyök:⬤ Gyakorlati betekintést nyújt az ok-okozati mesterséges intelligencia alkalmazásába az üzleti vezetők számára.
⬤ Hozzáférhető és könnyen olvasható a nem műszaki érdeklődők számára.
⬤ Kiemeli az ok-okozati összefüggések megértésének fontosságát a korrelációval szemben.
⬤ Valós felhasználási eseteket tartalmaz, és hangsúlyozza a több funkciót átfogó hibrid csapatok szükségességét.
⬤ Kötelező olvasmány a mesterséges intelligencia projektekben részt vevő C-suite vezetők számára.
⬤ Egyes kritikusok szerint sekélyes és felszínes, hiányzik belőle a mélység és a konkrét üzleti példák.
⬤ Egyes fejezeteket irrelevánsnak vagy ismétlődőnek találtak.
⬤ A tempó egyes olvasók számára, akik gyorsabb olvasásra számítottak, vontatottnak tűnhet.
(12 olvasói vélemény alapján)
Causal Artificial Intelligence: The Next Step in Effective Business AI
Fedezze fel az adattudomány és az AI következő nagy forradalmát, és hogyan alkalmazható az Ön szervezetére
A Causal Artificial Intelligence: A hatékony, eredményes és gyakorlatias mesterséges intelligencia következő lépése című könyvben egy elkötelezett technológiai vezetőkből álló csapat az ok-okozati mesterséges intelligenciában használt modellek és adatok mélyreható és magával ragadó feltárásán alapuló, üzletközpontú megközelítést nyújt. A könyv tárgyalása egyszerre tartalmaz hozzáférhető és érthető technikai részleteket, valamint olyan üzleti kontextusokat és fogalmakat, amelyek az ok-okozati mesterséges intelligenciát ismerős üzleti környezetbe ágyazzák.
Az adattudósok és az üzleti oldal szakemberei számára egyaránt hasznos könyv a következőket kínálja:
⬤ Tisztán és meggyőzően leírja az ok-okozati mesterséges intelligencia fogalmát, és azt, hogy milyen előnyökkel járhat a szervezet számára.
⬤ Részletes felhasználási eseteket és példákat, amelyek szemléletesen bemutatják az ok-okozati összefüggések értékét az üzleti problémák megoldása szempontjából.
⬤ Hasznos stratégiákat annak eldöntésére, hogy mikor használjon korreláció-alapú megközelítéseket, és mikor ok-okozati következtetést.
A Causal Artificial Intelligence egy alapvető üzleti téma tanulságos és könnyen érthető feldolgozása, az ok-okozati mesterséges intelligencia kötelező olvasmány az adattudósok, a témakörök szakértői és az üzleti vezetők számára, akik meg akarnak ismerkedni a mesterséges intelligencia alkalmazásának és kutatásának gyorsan növekvő területével.
