Descripción
Parte 1: Acercamiento a un proyecto de sistema inteligente.-
Capítulo 1: Introducción a los sistemas inteligentes.-
Capítulo 2: Saber cuándo usar sistemas inteligentes.-
Capítulo 3: Un breve repaso sobre el trabajo con datos.-
Capítulo 4: Definición de los objetivos del sistema inteligente.-
Parte 2: Experiencias inteligentes.-
Capítulo 5: Los componentes de las experiencias inteligentes.-
Capítulo 6: Por qué es difícil crear experiencias inteligentes.-
Capítulo 7: Equilibrio de experiencias inteligentes.-
Capítulo 8: Modos de interacción inteligente.-
Capítulo 9: Obtención de datos de la experiencia.-
Capítulo 10: Verificación de experiencias inteligentes.-
Parte 3: Implementación de la inteligencia.-
Capítulo 11: Los componentes de una implementación de inteligencia.-
Capítulo 12: El tiempo de ejecución de la inteligencia.-
Capítulo 13: Dónde reside la inteligencia.-
Capítulo 14: Gestión de la inteligencia.-
Capítulo 15: Telemetría inteligente.-
Parte 4: Creación de inteligencia.-
Capítulo 16: Descripción general de la inteligencia.-
Capítulo 17: Representación de la inteligencia.-
Capítulo 18: El proceso de creación de inteligencia.-
Capítulo 19: Evaluación de la inteligencia.-
Capítulo 20: Inteligencia de aprendizaje automático.-
Capítulo 21: Organización de la inteligencia.-
Parte 5: Orquestación de sistemas inteligentes.-
Capítulo 22: Descripción general de la orquestación de inteligencia.-
Capítulo 23: El entorno de orquestación de inteligencia.-Capítulo 24: Cómo afrontar los errores.-
Capítulo 25: Adversarios y abusos.-
Capítulo 26: Abordando su propio sistema inteligente.-
Autor: Geoff Hulten
Editorial: Apress
Publicado: 03/07/2018
Páginas: 339
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.40 libras
Tamaño: 10.00h x 7.00w x 0.76d
ISBN13: 9781484234310
ISBN10: 1484234316
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencias de la Computación
- Informática | Administración y gestión de bases de datos
- Informática | Ciencia de datos | General
Sobre el autor
Geoff Hulten es científico de aprendizaje automático y doctor en aprendizaje automático. Ha dirigido equipos de aprendizaje automático aplicado durante más de una década, construyendo docenas de sistemas inteligentes a escala de Internet que tienen cientos de millones de interacciones con los usuarios cada día. Su investigación ha aparecido en las principales conferencias internacionales, ha recibido miles de citas y ganó un premio SIGKDD Test of Time por sus influyentes contribuciones a la comunidad de investigación de minería de datos que han resistido la prueba del tiempo.