BOOKS - Artificial Intelligence and Machine Learning with R Applications in the Field...
Artificial Intelligence and Machine Learning with R Applications in the Field of Business Analytics - Bernd Heesen 2024 PDF | EPUB Springer BOOKS
ECO~19 kg CO²

2 TON

Views
23399

Telegram
 
Artificial Intelligence and Machine Learning with R Applications in the Field of Business Analytics
Author: Bernd Heesen
Year: 2024
Pages: 503
Format: PDF | EPUB
File size: 50.6 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
Book Artificial Intelligence and Machine Learning with R Applications in the Field of Business Analytics Introduction: In today's fast-paced digital world, businesses need to stay ahead of the curve when it comes to data analysis and decision-making. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have revolutionized the field of business analytics, providing powerful tools for analyzing large datasets, identifying patterns, and making predictions. This book provides an in-depth look at AI and ML, exploring their applications in the field of business analytics and demonstrating how these technologies can be used to solve real-world problems. Chapter 1: The Evolution of Technology The development of AI and ML has been a gradual process, spanning several decades. In this chapter, we will explore the history of these technologies, from their early beginnings to the current state-of-the-art techniques. We will examine the key milestones, breakthroughs, and challenges faced during the evolution of AI and ML, and discuss how they have transformed the way we approach problem-solving in various industries, including business analytics. Chapter 2: Understanding the Basics of AI and ML Before diving into the applications of AI and ML in business analytics, it is essential to understand the basics of these technologies.
Book Artificial Intelligence and Machine arning with R Applications in the Field of Business Analytics Введение: В современном быстро развивающемся цифровом мире компаниям необходимо опережать конкурентов в области анализа данных и принятия решений. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) произвели революцию в области бизнес-аналитики, предоставив мощные инструменты для анализа больших наборов данных, выявления закономерностей и составления прогнозов. В этой книге представлен глубокий взгляд на ИИ и ML, изучение их приложений в области бизнес-аналитики и демонстрация того, как эти технологии можно использовать для решения реальных задач. Глава 1: Эволюция технологий Развитие ИИ и МЛ было постепенным процессом, охватывающим несколько десятилетий. В этой главе мы рассмотрим историю этих технологий, начиная с их раннего начала и заканчивая современными технологиями. Мы рассмотрим ключевые вехи, прорывы и проблемы, с которыми столкнулись в ходе эволюции ИИ и ML, и обсудим, как они изменили подход к решению проблем в различных отраслях, включая бизнес-аналитику. Глава 2: Понимание основ ИИ и МЛ Прежде чем погружаться в приложения ИИ и МЛ в бизнес-аналитике, важно понять основы этих технологий.
Book Artificial Intelligence and Machine Arning with R Applications in the Field of Business Analytics Introduction : Dans le monde numérique en évolution rapide d'aujourd'hui, les entreprises doivent devancer leurs concurrents en matière d'analyse de données et de prise de décision. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) ont révolutionné l'intelligence des affaires en fournissant des outils puissants pour analyser de grands ensembles de données, identifier des schémas et établir des prévisions. Ce livre présente une vision approfondie de l'IA et de la ML, une étude de leurs applications dans le domaine de l'intelligence d'affaires et une démonstration de la façon dont ces technologies peuvent être utilisées pour relever des défis réels. Chapitre 1 : Évolution des technologies développement de l'IA et de la LM est un processus progressif qui s'étend sur plusieurs décennies. Dans ce chapitre, nous allons discuter de l'histoire de ces technologies, de leur début précoce à la technologie moderne. Nous examinerons les étapes clés, les percées et les défis rencontrés au cours de l'évolution de l'IA et de la LM et discuterons de la façon dont ils ont modifié l'approche de résolution de problèmes dans différents secteurs, y compris l'analyse d'affaires. Chapitre 2 : Comprendre les bases de l'IA et de la LM Avant de se plonger dans les applications de l'IA et de la LM en analyse d'entreprise, il est important de comprendre les bases de ces technologies.
Inteligencia Artificial y Máquina con R Aplicaciones en el Campo de la Analítica Empresarial Introducción: En el mundo digital en rápida evolución, las empresas necesitan superar a sus competidores en análisis de datos y toma de decisiones. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) revolucionaron el campo de la inteligencia empresarial al proporcionar herramientas poderosas para analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y hacer predicciones. Este libro ofrece una visión profunda de la IA y el ML, un estudio de sus aplicaciones en el campo de la inteligencia empresarial y una demostración de cómo estas tecnologías se pueden utilizar para resolver problemas reales. Capítulo 1: Evolución de la tecnología desarrollo de la IA y el ML fue un proceso gradual que abarcó varias décadas. En este capítulo abordaremos la historia de estas tecnologías, desde sus inicios tempranos hasta las tecnologías modernas. Examinaremos los principales hitos, avances y desafíos que se han encontrado durante la evolución de la IA y el ML y discutiremos cómo han cambiado el enfoque para resolver problemas en diferentes industrias, incluyendo la inteligencia de negocios. Capítulo 2: Comprender los fundamentos de la IA y el ML Antes de sumergirse en aplicaciones de IA y ML en análisis de negocios, es importante entender los fundamentos de estas tecnologías.
Book Artistical Intelligence and Machine arning with R Applications in the Field of Business Analytics Introduzione: In un mondo digitale in continua evoluzione, le aziende devono superare la concorrenza nell'analisi dei dati e nel processo decisionale. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico (ML) hanno rivoluzionato l'analisi aziendale fornendo potenti strumenti per analizzare set di dati di grandi dimensioni, individuare schemi e predire. Questo libro fornisce una visione approfondita dell'IA e dell'ML, lo studio delle loro applicazioni di analisi aziendali e la dimostrazione di come queste tecnologie possono essere utilizzate per affrontare i problemi reali. Capitolo 1: Evoluzione della tecnologia Lo sviluppo dell'IA e dell'IM è stato un processo graduale che ha riguardato decenni. In questo capitolo affronteremo la storia di queste tecnologie, dai loro primi inizi alle tecnologie moderne. Esamineremo le principali fasi cardine, le innovazioni e le sfide affrontate durante l'evoluzione dell'IA e dell'ML e discuteremo come hanno cambiato l'approccio per affrontare i problemi in diversi settori, tra cui l'analisi aziendale. Capitolo 2: Capire le basi di IA e ML Prima di immergersi nelle applicazioni di IA e ML nell'analisi aziendale, è importante capire le basi di queste tecnologie.
Buch Künstliche Intelligenz und maschinelles Arbeiten mit R Anwendungen im Bereich Business Analytics Einleitung: In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt müssen Unternehmen der Konkurrenz in Datenanalyse und Entscheidungsfindung voraus sein. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles rnen (ML) haben den Bereich der Business Intelligence revolutioniert, indem sie leistungsstarke Werkzeuge zur Verfügung stellen, um große Datensätze zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Dieses Buch bietet einen tiefen Einblick in KI und ML, untersucht ihre Business-Intelligence-Anwendungen und zeigt, wie diese Technologien zur Lösung realer Probleme eingesetzt werden können. Kapitel 1: Technologieentwicklung Die Entwicklung von KI und ML war ein allmählicher Prozess, der sich über mehrere Jahrzehnte erstreckte. In diesem Kapitel untersuchen wir die Geschichte dieser Technologien von ihren frühen Anfängen bis hin zu modernen Technologien. Wir werden uns die wichtigsten Meilensteine, Durchbrüche und Herausforderungen im Laufe der Entwicklung von KI und ML ansehen und diskutieren, wie sie den Problemlösungsansatz in verschiedenen Branchen, einschließlich Business Intelligence, verändert haben. Kapitel 2: Die Grundlagen von KI und ML verstehen Bevor e in die Anwendungen von KI und ML in Business Intelligence eintauchen, ist es wichtig, die Grundlagen dieser Technologien zu verstehen.
Book Artificial Intelligence and Machine arning with R Applications in the Field of Business Analytics Wprowadzenie: W dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie cyfrowym firmy muszą wyprzedzić konkurencję w zakresie analizy danych i podejmowania decyzji. Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) zrewolucjonizowały inteligencję biznesową, dostarczając potężne narzędzia do analizy dużych zbiorów danych, identyfikacji wzorów i tworzenia prognoz. Książka ta zawiera dogłębne spojrzenie na AI i ML, badając ich aplikacje wywiadu biznesowego i pokazując, jak te technologie mogą być wykorzystywane do rozwiązywania problemów świata rzeczywistego. Rozdział 1: Ewolucja technologii Rozwój AI i ML był procesem stopniowym trwającym kilkadziesiąt lat. W tym rozdziale analizujemy historię tych technologii, począwszy od ich wczesnych początków aż po nowoczesne technologie. Przyjrzymy się kluczowym kamieniom milowym, przełomom i wyzwaniom związanym z ewolucją AI i ML i omówimy, w jaki sposób zmieniły one sposób rozwiązywania wyzwań w różnych branżach, w tym w dziedzinie wywiadu biznesowego. Rozdział 2: Zrozumienie podstaw AI i ML Przed wejściem do aplikacji AI i ML w analityce biznesowej ważne jest zrozumienie podstaw tych technologii.
''
Book Artificial Intelligence and Machine arning with R Applications in the Field of Business Analytics Giriş: Günümüzün hızlı tempolu dijital dünyasında, şirketlerin veri analizi ve karar alma süreçlerinde rekabette önde olmaları gerekiyor. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), büyük veri kümelerini analiz etmek, kalıpları tanımlamak ve tahminlerde bulunmak için güçlü araçlar sağlayarak iş zekasında devrim yarattı. Bu kitap, AI ve ML'ye derinlemesine bir bakış sunarak, iş zekası uygulamalarını araştırıyor ve bu teknolojilerin gerçek dünyadaki sorunları çözmek için nasıl kullanılabileceğini gösteriyor. Bölüm 1: Teknolojinin Evrimi AI ve ML'nin gelişimi, birkaç on yıl süren kademeli bir süreç olmuştur. Bu bölümde, bu teknolojilerin tarihine, erken başlangıçlarından modern teknolojilere kadar bakıyoruz. AI ve ML'nin evriminde karşılaşılan önemli kilometre taşlarına, atılımlara ve zorluklara bir göz atıyoruz ve iş zekası da dahil olmak üzere endüstrilerdeki zorlukları ele alma biçimlerini nasıl değiştirdiklerini tartışıyoruz. Bölüm 2: AI ve ML'nin Temellerini Anlamak İş analitiğinde AI ve ML uygulamalarına dalmadan önce, bu teknolojilerin temellerini anlamak önemlidir.
كتاب الذكاء الاصطناعي والتطوير الآلي باستخدام تطبيقات R في مجال تحليلات الأعمال مقدمة: في عالم اليوم الرقمي سريع الخطى، تحتاج الشركات إلى البقاء في صدارة المنافسة في تحليل البيانات واتخاذ القرار. أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) ثورة في ذكاء الأعمال، حيث وفرا أدوات قوية لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، وتحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات. يقدم هذا الكتاب نظرة متعمقة على الذكاء الاصطناعي و ML، ويستكشف تطبيقات ذكاء الأعمال ويوضح كيف يمكن استخدام هذه التقنيات لحل مشاكل العالم الحقيقي. الفصل 1: تطور التكنولوجيا كان تطوير الذكاء الاصطناعي و ML عملية تدريجية امتدت لعدة عقود. في هذا الفصل، ننظر إلى تاريخ هذه التقنيات، من بداياتها المبكرة إلى التقنيات الحديثة. نلقي نظرة على المعالم الرئيسية والاختراقات والتحديات التي واجهناها في تطور الذكاء الاصطناعي و ML، ونناقش كيف غيروا الطريقة التي يتعاملون بها مع التحديات عبر الصناعات، بما في ذلك ذكاء الأعمال. الفصل 2: فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي و ML قبل الغوص في تطبيقات الذكاء الاصطناعي و ML في تحليلات الأعمال، من المهم فهم أساسيات هذه التقنيات.
Book Artificial Intelligence and Machine Arning with R Applications in the Business Analytics Field簡介:在當今快速發展的數字世界中,公司需要在數據分析和決策方面領先於競爭對手。人工智能(AI)和機器學習(ML)通過提供強大的工具來分析大型數據集,識別模式並進行預測,從而徹底改變了商業智能領域。本書深入研究了AI和ML,研究了它們在商業智能領域的應用,並演示了如何將這些技術用於解決實際問題。第1章:技術的演變人工智能和ML的發展是一個跨越數十的漸進過程。在本章中,我們將回顧這些技術的歷史,從其早期到現代技術。我們將回顧AI和ML演變過程中遇到的關鍵裏程碑、突破和挑戰,並討論它們如何改變解決包括商業分析在內的不同行業問題的方法。第2章:了解AI和ML的基礎知識在深入研究業務分析中的AI和ML應用之前,了解這些技術的基礎非常重要。

You may also be interested in:

Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn: Unleash the Power of Scikit-Learn and Python to Build Cutting-Edge Predictive Modeling Applications and Unlock … Into Machine Learning (English Editi
Birth of Intelligence From RNA to Artificial Intelligence
Cracking The Machine Learning Interview 225 Machine Learning Interview Questions with Solutions
Machine Learning in Python Hands on Machine Learning with Python Tools, Concepts and Techniques
Machine Learning with Python Advanced and Effective Strategies Using Machine Learning with Python Theories
Machine Learning Step-by-Step Guide To Implement Machine Learning Algorithms with Python
Machine Learning For Beginners A Comprehensive Beginners Guide To Machine Learning, No Experience Required!
Mastering Classification Algorithms for Machine Learning: Learn how to apply Classification algorithms for effective Machine Learning solutions (English Edition)
Machine Learning With Python Programming 2023 A Beginners Guide The Definitive Guide to Mastering Machine Learning in Python and a Problem-Guide Solver to Creating Real-World Intelligent Systems
Machine Learning With Python Programming 2023 A Beginners Guide The Definitive Guide to Mastering Machine Learning in Python and a Problem-Guide Solver to Creating Real-World Intelligent Systems
Machine Intelligence for Internet of Medical Things: Applications and Future Trends (Computational Intelligence for Data Analysis Book 2)
Machine Learning in Trading: Step by step implementation of Machine Learning models
Machine Learning in Microservices: Productionizing microservices architecture for machine learning solutions
Deep Machine Learning Complete Tips and Tricks to Deep Machine Learning
Linear Algebra And Optimization With Applications To Machine Learning - Volume II Fundamentals of Optimization Theory with Applications to Machine Learning
Mastering ChatGPT and Google Colab for Machine Learning Automate AI Workflows and Fast-Track Your Machine Learning Tasks with the Power of ChatGPT, Google Colab, and Python
Hands-on Supervised Learning with Python Learn How to Solve Machine Learning Problems with Supervised Learning Algorithms
Mastering Excel VBA and Machine Learning A Complete, Step-by-Step Guide To Learn and Master Excel VBA and Machine Learning From Scratch
Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces
Over 100+ Questions to AI Artificial Intelligence: Over 100+ Questions and Answers to AI Artificial Intelligence Book Guide Reference book guide
Machine Learning with Python Advanced Guide in Machine Learning with Python
Machine Learning with Python 3 in 1 Beginners Guide + Step by Step Methods + Advanced Methods and Strategies to Learn Machine Learning with Python
Machine Learning with Neural Networks An In-depth Visual Introduction with Python Make Your Own Neural Network in Python A Simple Guide on Machine Learning with Neural Networks
Machine Learning with Python A Step-By-Step Guide to Learn and Master Python Machine Learning
Machine Learning with Python Cookbook Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning
Machine Learning Master Supervised and Unsupervised Learning Algorithms with Real Examples
Bio-inspired Algorithms in Machine Learning and Deep Learning for Disease Detection
Machine Learning and Deep Learning Techniques in Wireless and Mobile Networking Systems
Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning)
Disease Prediction using Machine Learning, Deep Learning and Data Analytics
Design of Intelligent Applications using Machine Learning and Deep Learning Techniques
Disease Prediction using Machine Learning, Deep Learning and Data Analytics
Learning TensorFlow.js Powerful Machine Learning in javascript
Building Intelligent Systems Using Machine Learning and Deep Learning Security, Applications and Its Challenges
Building Intelligent Systems Using Machine Learning and Deep Learning Security, Applications and Its Challenges
Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Machine Learning with Python A Comprehensive Guide To Algorithms, Deep Learning Techniques, And Practical Applications
Hands-On Unsupervised Learning Using Python: How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data
Machine Learning: Master Supervised and Unsupervised Learning Algorithms with Real Examples (English Edition)