Descripción
Desde las finanzas hasta la inteligencia artificial, los algoritmos genéticos son una herramienta poderosa con una amplia gama de aplicaciones. Pero no necesita un lenguaje o marco exótico nuevo para empezar; puede aprender sobre algoritmos genéticos en un lenguaje con el que ya esté familiarizado. Únase a nosotros para un análisis en profundidad de los algoritmos, técnicas y métodos que intervienen en la escritura de un algoritmo genético. Desde problemas introductorios hasta aplicaciones del mundo real, aprenderá los principios subyacentes de la resolución de problemas utilizando algoritmos genéticos.
Los algoritmos evolutivos son un subconjunto único y a menudo pasado por alto del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Debido a esto, la mayoría de los recursos disponibles están desactualizados o son demasiado académicos, y ninguno de ellos está hecho pensando en programadores de Elixir.
Comience desde cero con algoritmos genéticos en un lenguaje con el que esté familiarizado. Descubra el poder de los algoritmos genéticos a través de soluciones simples a problemas desafiantes. Utilice las características de Elixir para escribir algoritmos genéticos que sean concisos e idiomáticos. Aprenda el ciclo de vida completo de la resolución de un problema utilizando algoritmos genéticos. Comprenda las diferentes técnicas y el ajuste fino necesarios para resolver una amplia gama de problemas. Planifique, pruebe, analice y visualice sus algoritmos genéticos con aplicaciones del mundo real.
Abra sus ojos a un campo único y poderoso, sin tener que aprender un nuevo idioma o marco.
Lo que necesita:
Necesitará una distribución de macOS, Windows o Linux con una instalación actualizada de Elixir.
Autor: Sean Moriarity
Editorial: Pragmatic Bookshelf
Publicado: 09/02/2021
Páginas: 244
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.94 libras
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.51d
ISBN13: 9781680507942
ISBN10: 168050794X
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia Artificial | Sistemas Expertos
- Informática | Programación | Algoritmos
- Informática | Lenguajes | General
Acerca del autor
Sean Moriarity se graduó de la Academia Militar de los Estados Unidos con un título en Ciencias de la Computación. Sean conoció los algoritmos genéticos durante una pasantía de verano que lo inspiró a escribir Genex, una biblioteca para escribir algoritmos evolutivos en Elixir. Muchos de los problemas y soluciones que encontrará en este libro se inspiraron en las lecciones aprendidas durante el desarrollo de Genex. Las pasiones de Sean incluyen la programación funcional, la inteligencia artificial, las matemáticas y, por supuesto, los algoritmos evolutivos.