感觉就像我们在过去五年左右一直在说”今年是人工智能的一年”。但是,随着十年的结束,毫无疑问,如果你必须描述过去10年世界经历的变化——社会、商业、政治——,大数据繁荣和人工智能将是关键技术趋势。 

人们的注意力一般集中在这些技术的连锁反应上;很少出现在构建和部署这些技术的人和流程上。这是一个耻辱,因为如果我们这样做我们会有更大的意识,我们打开的机会 – 无论是从个人职业的角度或商业的角度,我们将开始看到,我们仍然远远没有大规模采用和使用。这些趋势仍然掌握在花费最多的大公司手中。 

让我们尝试改变这一点,在未来十年:让我们把人工智能作为我们的问题,以及我们的问题。为了帮助您入门或帮助您采取下一步行动,下面是 Packt 发布提供的免费机器学习和人工电子书列表 

下载一个或下载所有它们。无论哪种方式,只需免费为未来做好准备。 

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用于数据科学和机器学习的 Python 编程

按示例进行 Python 机器学习

如果您想快速开始机器学习,学习 Python 可能是最好的开始。事实上,Python 的普及与机器学习一起增长,这一点并不偶然。它不一定清楚哪个是驾驶的,但不可能正确地解开两者的受欢迎程度。 

通过按示例进行 Python 机器学习,您将能够了解如何使用 Python 构建一系列不同的算法和机器学习系统。本书介绍了机器学习中的一些重要概念和技术,如聚类、分类、功能提取和模型性能评估,提供了使用 Python 进行机器学习的实用介绍packtpub.com/free-ebooks/python-machine-learning-example?utm_source=dzone.com&utm_medium=referral&utm_campaign=OutreachB12322Dollar5″rel=”nofollow”目标=”_blank”=Python机器学习按示例免费

掌握 OpenCV 4

计算机视觉是当今机器学习中最令人感兴趣且可见的用途之一。从面部识别到图像分类,计算机视觉的重要性说明了我们今天与软件交互的方式,从无摩擦设备访问到每天生成的大量图像。 

OpenCV 是最常用的计算机视觉工具之一。它比单个软件更像一个库或工具包,可用于各种应用。掌握 OpenCV4 展示了它的最佳状态,展示了从软件中获得最大优势的尖端技术。随着业界即将接近计算机视觉的前沿,本书不仅将让您与这些前沿保持联系;它还将帮助您推动信封,并探索可能的全部范围。 

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使用 Python进行动手自然语言处理

自然语言处理与计算机视觉一起,是机器学习和人工智能的又一重要且极其明显的应用。从聊天机器人到情绪分析,NLP 一直在对有多少企业了解客户并与客户互动产生实际影响。 

使用 Python 进行动手自然语言处理,您将学习如何使用 NLP 弄脏双手com/文章/自然语言处理-1″rel=”nofollow”=NLP更容易,您将构建几个不同的现实世界的自然语言项目,包括一个简单的聊天机器人。 

如果您不确定从自然语言处理开始的位置,这款免费的机器学习电子书是一个很好的起点。 

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大数据人工智能

大数据都很好,但就其本身来说,它是毫无意义的:只有当你引入额外的智能层——有时是人,但往往是人工的——它才能真正产生影响。 

借助大数据人工智能,您将了解这两种趋势如何协同工作,适用于许多不同的应用程序。这包括 NLP,但它也涵盖网络安全等主题,以及更多出血边缘用途,包括群智能、强化学习和基因编程。 

使用 Java(一种被低估但功能强大的语言用于人工智能和机器学习开发),您将学习可用于创建一些使用大数据的超高级 AI 系统的技能。 

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使用 Hadoop 3进行大数据分析

长期以来,Hadoop 一直是几乎与大数据同义的平台。虽然其他大数据框架,如Spark,一直在追赶它,但它仍然是大数据领域的关键工具。Hadoop 3(2018 年 3 月发布)使其具有新功能和修复功能,这意味着它能够应对当今最严峻的大数据处理挑战通过有关如何使用 Hadoop 进行流处理(借助 Spark 和 Flink)以及如何在云上部署和运行 Hadoop 的指导,本书将帮助您深入了解成功构建现代大数据项目所需的内容。 

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Splunk 7.x 快速入门指南

Splunk 将自己描述为”数据到一切的平台”。它旨在帮助组织和团队从大数据中获得最大价值,本质上是一种允许用户执行分析和监视组合的工具。在实时洞察特别有价值,但往往难以发现越来越多的数据集时,不难理解为什么 Splunk 在大数据市场的地位会越来越好。 

如果 Splunk 旨在帮助您快速生成见解,那么只有您也能快速获得并运行,它才能真正兑现这一承诺。这就是 Splunk 7.x 快速入门指南的目的 –它是关于 Splunk 如何工作的入门,为您提供接地您需要快速开始构建仪表板和报表。 

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这些电子书中的任何一个都可能是您个人图书馆的重要补充。随着人工智能和大数据成为每个组织技术和商业战略的重要组成部分,工程师、分析师和数据科学家需要掌握一个超越日常工作的知识库。 

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