Книга представляет комплексное руководство по применения МО в сфере бизнеса. Автор исследует различные аспекты МО и его роль в современных бизнес-процессах, а также предлагают практические рекомендации по использованию этих технологий для достижения конкурентных преимуществ и улучшения результатов. В книге рассматриваются алгоритмы МО и объясняется, как они могут быть применены в различных сферах бизнеса, включая маркетинг, финансы, производство, здравоохранение и другие. Автор предлагает практические примеры и сценарии использования МО и как оно может быть внедрено в организациях. Особое внимание уделяется вопросам предобработки и анализу данных. Методы работы с Big Data и подходы к обработке неструктурированных данных. Этические и юридические аспекты МО в бизнесе, включая вопросы конфиденциальности и защиты данных. Книга полезна для менеджеров, аналитиков, предпринимателей и всех, кто заинтересован в использовании МО для оптимизации бизнес-процессов и принятия обоснованных решений.
Отличная книга! Без лишней воды, все по делу. Подойдет как для малого бизнеса так и для больших организаций. Учит как легко можно упростить рутинные задачи. При этом не нужно знание каких-то дорогих программ или языков программирования. Бери готовый код и вставляй свои данные.
Отличная книга, которая понятно объясняет, как использовать машинное обучение для улучшения бизнес-процессов. Я очень оценила примеры и сценарии использования, которые помогли мне лучше понять, как эта технология может быть применена в моей работе. Книга также подробно рассматривает вопросы данных, что является важным аспектом в машинном обучении. Этические и юридические аспекты также хорошо освещены.
Я рекомендую эту книгу не только менеджерам и аналитикам, но и всем, кто интересуется машинным обучением и его применением в бизнесе. Она поможет вам получить широкое понимание основ и даст практические инструменты для применения машинного обучения в реальных ситуациях. Эта книга стала для меня ценным ресурсом, который помог развить мои навыки и принять более обоснованные решения в работе.
Мне особенно понравилось, как автор связывает теоретические аспекты машинного обучения с реальными примерами и кейсами из бизнес-практики. Это помогает увидеть, как эти методы и инструменты могут быть применены для решения конкретных проблем и улучшения результатов.
Книга также обращает внимание на важные аспекты, такие как обработка и анализ данных, этика и конфиденциальность. Автор предлагает практические рекомендации по использованию машинного обучения с учетом этих факторов, что делает ее полезной для тех, кто хочет внедрить машинное обучение в своем бизнесе.
Купил все книги автора. Много страшных слов, но объясняется вроде понятно все. Главное рассказывается где применять можно.
На этой книге автор стал для меня автопокупаемым. Жду новых книг. Благодаря им появилось желание учиться и дальше. Сложные темы простыми словами.
Отзывы 14