Artificial Intelligence in Business Management: Unlocking the Power of Predictive Analytics As technology continues to advance at an unprecedented pace, one area that has seen significant growth and adoption is Artificial Intelligence (AI) in the business world. With more and more organizations adopting AI technologies, there is a growing demand for business leaders, managers, and practitioners who can harness AI's potential to improve operations, increase efficiency, and drive innovation. This book aims to help management professionals exploit the predictive powers of AI and demonstrate to AI practitioners how to apply their expertise in fundamental business operations. Part I: Building Your Knowledge of Common AI Algorithms The first part of this book focuses on building your knowledge of common AI algorithms, providing explanations of various algorithms and simple Python examples to help you understand the concepts. You will learn about: 1. Supervised Learning Algorithms: Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), and Neural Networks. 2.

Искусственный интеллект в управлении бизнесом: раскрытие возможностей предиктивной аналитики Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, одной из областей, в которой наблюдается значительный рост и внедрение, является искусственный интеллект (ИИ) в мире бизнеса. По мере того, как все больше организаций внедряют технологии ИИ, растет спрос на лидеров бизнеса, менеджеров и практиков, которые могут использовать потенциал ИИ для улучшения операций, повышения эффективности и стимулирования инноваций. Эта книга призвана помочь специалистам в области управления использовать предсказательные способности ИИ и продемонстрировать практикам ИИ, как применять свой опыт в фундаментальных бизнес-операциях. Часть I: Наращивание знаний об общих алгоритмах ИИ Первая часть этой книги посвящена наращиванию знаний об общих алгоритмах ИИ, предоставлению объяснений различных алгоритмов и простых примеров на Python, которые помогут понять понятия. Вы узнаете о: 1. Алгоритмы обучения с учителем: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, машины опорных векторов (SVM) и нейронные сети. 2.

Intelligence artificielle dans la gestion des affaires : libérer les capacités de l'analyse prédictive Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, l'un des domaines dans lesquels la croissance et l'adoption sont importantes est l'intelligence artificielle (IA) dans le monde des affaires. À mesure que de plus en plus d'organisations adoptent les technologies de l'IA, la demande augmente pour les chefs d'entreprise, les gestionnaires et les praticiens qui peuvent exploiter le potentiel de l'IA pour améliorer les opérations, accroître l'efficacité et stimuler l'innovation. Ce livre vise à aider les professionnels de la gestion à exploiter les capacités prédictives de l'IA et à démontrer aux praticiens de l'IA comment appliquer leur savoir-faire dans les opérations commerciales fondamentales. Partie I : Acquisition de connaissances sur les algorithmes généraux d'IA La première partie de ce livre est consacrée à l'acquisition de connaissances sur les algorithmes généraux d'IA, fournissant des explications sur divers algorithmes et des exemples simples sur Python qui aideront à comprendre les concepts. Vous apprendrez sur : 1. Algorithmes d'apprentissage avec l'enseignant : régression linéaire, régression logistique, arbres de décision, forêt aléatoire, machines à vecteurs de référence (SVM) et réseaux neuronaux. 2.

Inteligencia artificial en la gestión empresarial: desbloquear las capacidades de la analítica predictiva A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, una de las áreas en las que se ha producido un crecimiento e implementación significativos es la inteligencia artificial (IA) en el mundo de los negocios. A medida que más organizaciones implementan tecnologías de IA, aumenta la demanda de líderes empresariales, gerentes y profesionales que puedan aprovechar el potencial de la IA para mejorar las operaciones, mejorar la eficiencia y estimular la innovación. Este libro está diseñado para ayudar a los profesionales de la administración a aprovechar la capacidad predictiva de la IA y demostrar a los profesionales de la IA cómo aplicar su experiencia en operaciones comerciales fundamentales. Parte I: Aumentar el conocimiento de los algoritmos generales de IA La primera parte de este libro se centra en aumentar el conocimiento de los algoritmos generales de IA, proporcionar explicaciones de varios algoritmos y ejemplos simples en Python que ayudarán a entender los conceptos. Sabrás sobre: 1. Algoritmos de aprendizaje con el profesor: regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, bosque aleatorio, máquinas de vectores de referencia (SVM) y redes neuronales. 2.

Inteligência Artificial em Gestão de Negócios: Divulgação de Recursos de Analistas Preditivos Como a tecnologia continua a evoluir a um ritmo sem precedentes, uma das áreas em que a Inteligência Artificial (IA) no mundo empresarial é uma das áreas em que o crescimento e a implementação são significativos. À medida que mais organizações introduzem tecnologia de IA, há uma demanda crescente por líderes empresariais, gerentes e praticantes que podem usar o potencial da IA para melhorar as operações, aumentar a eficiência e estimular a inovação. Este livro é projetado para ajudar especialistas em gestão a usar a capacidade previdenciária da IA e demonstrar às práticas de IA como aplicar suas experiências em operações empresariais fundamentais. Parte I: Aumentar o conhecimento sobre algoritmos de IA compartilhados A primeira parte deste livro é dedicado a aumentar o conhecimento sobre algoritmos de IA compartilhados, fornecendo explicações sobre vários algoritmos e exemplos simples em Python que ajudam a entender os conceitos. Você vai saber do «1». Algoritmos de formação com o professor: regressão linear, regressão logística, árvores de soluções, floresta aleatória, máquinas de vectores de apoio (SVM) e redes neurais. 2.

Intelligenza artificiale nella gestione delle attività: espansione delle opportunità di analisi predittive Poiché la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, una delle aree in cui l'intelligenza artificiale (IA) nel mondo aziendale è in forte crescita e implementazione. Con l'implementazione crescente di tecnologie di IA, la domanda di leader aziendali, manager e professionisti in grado di sfruttare il potenziale dell'IA per migliorare le operazioni, migliorare l'efficienza e incoraggiare l'innovazione. Questo libro è progettato per aiutare gli esperti di gestione a sfruttare le capacità predittive dell'IA e dimostrare alle pratiche di IA come applicare la propria esperienza in operazioni aziendali fondamentali. Parte I: Aumentare la conoscenza degli algoritmi di IA condivisi La prima parte di questo libro è dedicata a migliorare la conoscenza degli algoritmi di IA condivisi, fornire spiegazioni su diversi algoritmi e semplici esempi su Python che aiutano a comprendere i concetti. Scoprirete di: 1. Algoritmi di apprendimento con l'insegnante: regressione lineare, regressione logistica, alberi di soluzioni, foreste casuali, vettori di supporto (SVM) e reti neurali. 2.

Künstliche Intelligenz in der Unternehmensführung: Die Möglichkeiten der Predictive Analytics erschließen Da sich die Technologie in einem noch nie dagewesenen Tempo weiterentwickelt, ist ein Bereich, in dem es ein erhebliches Wachstum und eine erhebliche Akzeptanz gibt, die künstliche Intelligenz (KI) in der Geschäftswelt. Da immer mehr Unternehmen KI-Technologien einsetzen, steigt die Nachfrage nach Führungskräften, Managern und Praktikern, die das Potenzial von KI nutzen können, um den Betrieb zu verbessern, die Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Dieses Buch soll Managementspezialisten dabei helfen, die prädiktiven Fähigkeiten von KI zu nutzen und KI-Praktikern zu zeigen, wie sie ihr Fachwissen in grundlegenden Geschäftsvorgängen anwenden können. Teil I: Aufbau von Wissen über generische KI-Algorithmen Der erste Teil dieses Buches konzentriert sich auf den Aufbau von Wissen über generische KI-Algorithmen, bietet Erklärungen für verschiedene Algorithmen und einfache Python-Beispiele, die zum Verständnis der Konzepte beitragen. e erfahren über: 1. Master-arning-Algorithmen: Lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Machines (SVM) und neuronale Netze. 2.

Sztuczna inteligencja w zarządzaniu biznesem: Odblokowanie mocy analityki predykcyjnej Ponieważ technologia nadal rozwija się w bezprecedensowym tempie, jednym z obszarów, który widział znaczący wzrost i przyjęcie jest sztuczna inteligencja (AI) w świecie biznesu. Ponieważ więcej organizacji przyjmuje technologie sztucznej inteligencji, rośnie zapotrzebowanie na liderów biznesu, menedżerów i praktyków, którzy mogą wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w celu poprawy działalności, poprawy wydajności i napędzania innowacji. Ta książka ma na celu pomoc profesjonalistom zarządzającym w wykorzystaniu zdolności prognostycznych AI i zademonstrować praktykującym w dziedzinie sztucznej inteligencji, jak stosować swoją wiedzę fachową do podstawowych operacji biznesowych. Część I: Budowanie wiedzy o ogólnych algorytmach AI Pierwsza część tej książki poświęcona jest budowaniu wiedzy o ogólnych algorytmach AI, dostarczaniu wyjaśnień różnych algorytmów i prostych przykładów Pythona, aby pomóc zrozumieć pojęcia. Dowiesz się o: 1. Nadzorowane algorytmy uczenia się: regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, losowy las, obsługa maszyn wektorowych (SVM) i sieci neuronowe. 2.

בינה מלאכותית בניהול עסקי: ביטול כוחה של חיזוי אנליטיקה כאשר הטכנולוגיה ממשיכה להתקדם בקצב חסר תקדים, תחום אחד שראה צמיחה משמעותית ואימוץ הוא בינה מלאכותית (AI) בעולם העסקים. ככל שיותר ארגונים מאמצים טכנולוגיות בינה מלאכותית, יש ביקוש גובר למנהיגים עסקיים, מנהלים ואנשי מקצוע שיכולים לרתום את הפוטנציאל של בינה מלאכותית לשיפור הפעילות, לשיפור היעילות ולהנעת חדשנות. ספר זה נועד לסייע לאנשי מקצוע בניהול לרתום את יכולות החיזוי של AI ולהדגים לעוסקים בבינה מלאכותית כיצד ליישם את מומחיותם במבצעים עסקיים בסיסיים. חלק I: בניית ידע על אלגוריתמי בינה מלאכותית כלליים החלק הראשון של ספר זה מוקדש לבניית ידע על אלגוריתמי בינה מלאכותית כלליים, אתה תלמד על: 1. אלגוריתמי למידה מפוקחים: רגרסיה לינארית, רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה, יער אקראי, מכונות וקטורים תומכות (SVMs) ורשתות עצביות. 2.''

İşletme Yönetiminde Yapay Zeka: Tahmine Dayalı Analitiğin Gücünün Kilidini Açma Teknoloji, benzeri görülmemiş bir hızda ilerlemeye devam ettikçe, önemli bir büyüme ve benimsenme görmüş bir alan, iş dünyasında yapay zekadır (AI). Daha fazla kuruluş AI teknolojilerini benimsedikçe, AI'nın operasyonları iyileştirme, verimliliği artırma ve inovasyonu artırma potansiyelini kullanabilecek iş liderleri, yöneticileri ve uygulayıcıları için artan bir talep var. Bu kitap, yönetim profesyonellerinin AI tahmin yeteneklerini kullanmalarına ve AI uygulayıcılarına uzmanlıklarını temel iş operasyonlarına nasıl uygulayacaklarını göstermelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Bölüm I: Genel AI algoritmaları hakkında bilgi oluşturma Bu kitabın ilk kısmı, kavramları anlamaya yardımcı olmak için çeşitli algoritmaların ve basit Python örneklerinin açıklamalarını sağlayarak genel AI algoritmaları hakkında bilgi oluşturmaya ayrılmıştır. Şunları öğreneceksiniz: 1. Denetimli öğrenme algoritmaları: doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele orman, destek vektör makineleri (SVM'ler) ve sinir ağları. 2.

الذكاء الاصطناعي في إدارة الأعمال: فتح قوة التحليلات التنبؤية مع استمرار التكنولوجيا في التقدم بوتيرة غير مسبوقة، أحد المجالات التي شهدت نموًا كبيرًا واعتمادًا هو الذكاء الاصطناعي (AI) في عالم الأعمال. مع تبني المزيد من المؤسسات لتقنيات الذكاء الاصطناعي، هناك طلب متزايد على قادة الأعمال والمديرين والممارسين الذين يمكنهم تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات وتحسين الكفاءة ودفع الابتكار. يهدف هذا الكتاب إلى مساعدة المتخصصين في الإدارة على تسخير القدرات التنبؤية للذكاء الاصطناعي وتوضيح لممارسي الذكاء الاصطناعي كيفية تطبيق خبراتهم على العمليات التجارية الأساسية. الجزء الأول: بناء المعرفة حول خوارزميات الذكاء الاصطناعي العامة يخصص الجزء الأول من هذا الكتاب لبناء المعرفة حول خوارزميات الذكاء الاصطناعي العامة، وتقديم تفسيرات لمختلف الخوارزميات وأمثلة بايثون البسيطة للمساعدة في فهم المفاهيم. سوف تتعلم عن: 1. خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف: الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وآلات ناقلات الدعم (SVMs)، والشبكات العصبية. 2.

비즈니스 관리의 인공 지능: 예측 분석의 힘 잠금 해제 기술이 전례없는 속도로 계속 발전함에 따라 비즈니스 세계에서 인공 지능 (AI) 이 크게 성장하고 채택되었습니다. 더 많은 조직이 AI 기술을 채택함에 따라 AI의 잠재력을 활용하여 운영을 개선하고 효율성을 개선하며 혁신을 주도 할 수있는 비즈니스 리더, 관리자 및 실무자에 대한 수요가 증가하고 이 책은 경영 전문가가 AI 예측 능력을 활용하고 AI 실무자에게 기본 비즈니스 운영에 전문 지식을 적용하는 방법을 보여줍니다. 파트 I: 일반 AI 알고리즘에 대한 지식 구축 이 책의 첫 번째 부분은 일반 AI 알고리즘에 대한 지식을 구축하여 개념을 이해하는 데 도움이되는 다양한 알고리즘과 간단한 파이썬 예제에 대한 설명을 제공합니다. 당신은 다음에 대해 배울 것입니다: 1. 감독 된 학습 알고리즘: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포리스트, 지원 벡터 머신 (SVM) 및 신경망. 2.

ビジネスマネジメントにおける人工知能：予測分析の力を解き放つテクノロジーが前例のないペースで進歩し続ける中で、大きな成長と採用を遂げている分野の1つは、ビジネスの世界における人工知能（AI）です。より多くの組織がAI技術を採用するにつれて、業務の改善、効率化、イノベーションの推進にAIの可能性を活用できるビジネスリーダー、マネージャー、実務家の需要が高まっています。本書は、経営の専門家がAI予測能力を活用し、AI実践者にその専門知識を基本的な業務に適用する方法を実証するのを支援することを目的としています。パートI：一般的なAIアルゴリズムに関する知識の構築本書の最初の部分は、一般的なAIアルゴリズムに関する知識の構築に専念し、概念を理解するのに役立つ様々なアルゴリズムと単純なPythonの例の説明を提供します。あなたはについて学ぶでしょう：1。監視学習アルゴリズム：線形回帰、ロジスティック回帰、意思決定ツリー、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン（SVM）、ニューラルネットワーク。2.

人工智能在業務管理中：釋放預測性分析能力隨著技術繼續以前所未有的速度發展,在商業世界中,人工智能（AI）是顯著增長和實現的領域之一。隨著越來越多的組織采用AI技術，對商界領袖、經理和從業人員的需求不斷增加，他們可以利用AI的潛力來改善運營、提高效率和推動創新。本書旨在幫助管理專業人員利用AI的預測能力，並向AI從業人員展示如何將其專業知識應用於基礎業務運營。第一部分：建立有關常見AI算法的知識本書的第一部分致力於建立有關常見AI算法的知識，在Python上提供各種算法的解釋和簡單的示例，以幫助理解概念。你會發現1。教師學習算法：線性回歸，邏輯回歸，決策樹，隨機森林，參考向量機（SVM）和神經網絡。2.