Бизнес-аналитика на основе искусственного интеллекта скачать в хорошем качестве

Бизнес-аналитика на основе искусственного интеллекта

Это всеобъемлющее руководство, написанное Тобиасом Цвингманном, призвано оптимизировать процессы принятия решений на предприятиях путем объединения технологий бизнес-аналитики (BI) и искусственного интеллекта (AI). Книга рассматривает практическое применение моделей машинного обучения, в частности, в рамках систем прогнозирования, классификации и рекомендаций с использованием таких инструментов, как Power BI. Автор анализирует подготовку данных в рамках модели 4V (объем, разнообразие, скорость, точность) и подчеркивает важность процессов прототипирования для снижения проектных рисков. На протяжении всего текста представлен широкий спектр технической и стратегической информации, от обработки неструктурированных данных до принципов MLOps. Кроме того, с помощью практических примеров объясняются решения без кода или с минимальным кодом для реальных сценариев с использованием облачных платформ, таких как Azure. В конечном итоге, этот ресурс предлагает специалистам по работе с данными дорожную карту, позволяющую им дополнить традиционные аналитические методы современными возможностями ИИ. «Бизнес-аналитика на основе ИИ» Тобиаса Цвингманна — это всеобъемлющее руководство, объединяющее традиционную бизнес-аналитику (BI) и современные методы машинного обучения. В этой работе пошагово объясняется, как предприятия могут интегрировать возможности искусственного интеллекта (ИИ) в существующие процессы анализа данных, чтобы преобразовать необработанные данные в более точные прогностические модели и стратегические решения. Автор упрощает сложные концепции науки о данных, представляя подготовку данных с помощью 4V-фреймворка, основы контролируемого обучения и решения без кода или с минимальным кодом на таких платформах, как Azure ML. Главная цель книги — способствовать разработке сквозных прототипов, которые извлекают значимые выводы из неструктурированных данных и тестируются реальными пользователями, тем самым повышая эффективность предприятия. На протяжении всего текста иллюстрируются практические примеры использования, поддерживающие рост предприятия, такие как прогнозирование, классификация и обнаружение аномалий, с использованием популярных инструментов, таких как Power BI. Написанное Тобиасом Цвингманном, это всеобъемлющее руководство направлено на оптимизацию процессов принятия решений на предприятии путем объединения технологий бизнес-аналитики (BI) и искусственного интеллекта (ИИ). Книга рассматривает практическое применение моделей машинного обучения, в частности, в рамках систем прогнозирования, классификации и рекомендаций с использованием таких инструментов, как Power BI. Автор анализирует подготовку данных в рамках концепции 4V (объем, разнообразие, скорость, точность) и подчеркивает важность прототипирования процессов для снижения проектных рисков. В тексте представлен широкий спектр технической и стратегической информации, от обработки неструктурированных данных до принципов MLOps. Кроме того, с помощью практических примеров объясняются решения без кода или с минимальным кодированием для реальных сценариев с использованием облачных платформ, таких как Azure. В конечном итоге, это пособие предлагает специалистам по работе с данными дорожную карту, позволяющую им усовершенствовать традиционные аналитические методы с помощью современных возможностей ИИ. Книга «AI-Powered Business Intelligence» Тобиаса Цвингманна — это всеобъемлющее руководство, объединяющее традиционную бизнес-аналитику (BI) и современные методы машинного обучения. В книге пошагово описывается, как предприятия могут интегрировать возможности искусственного интеллекта (ИИ) в существующие процессы анализа данных, чтобы преобразовать необработанные данные в более точные прогностические модели и стратегические решения. Автор упрощает сложные концепции науки о данных, представляя подготовку данных в рамках концепции 4V, основы контролируемого обучения и решения без кода или с минимальным кодированием с использованием таких платформ, как Azure ML. Основная цель книги — способствовать разработке значимых комплексных прототипов, позволяющих извлекать полезную информацию из неструктурированных данных и тестируемых реальными пользователями, тем самым повышая эффективность предприятия. На протяжении всего текста приводятся практические примеры использования, способствующие росту предприятия, такие как прогнозирование, классификация и обнаружение аномалий, с помощью популярных инструментов, таких как Power BI.