5.0 用户推荐指数
科技
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203千字
字数
2020-05-01
发行日期
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主编推荐语
解析大数据与人工智能如何为商业赋能。
内容简介
人工智能如何为商业赋能？
随着大数据、物联网和5G等技术的发展，人工智能早已进入我们的生活，并作为核心驱动力，对各行各业进行了深刻的塑造和改变，推动着商业模式、经济结构甚至国家战略的升级革新。
人工智能是未来的发展趋势，这已是共识。但是，我们对人工智能的了解，很多还囿于智能机器人和无人驾驶汽车等吸引眼球的领域，对它之于其他商业领域的价值，缺乏必要的系统化行业落地框架和实践。
浸淫人工智能领域近20年，指导过多家知名企业AI业务的丁磊指出，人工智能不仅仅是一种先进技术，其核心意义是一种分析数据的思维模式。他据此提出AI思维这一模式。这是一种通过数据驱动决策的思维模式，包括数据、模型、算力和业务模式四要素。从数据出发，通过模型和算力形成决策，最终在业务中产生价值。
目录
- 版权信息
- 推荐序 “AI思维”——人工智能的落地指南
- 前言
- 第一章 AI思维是时代机遇
- 大赚1 000亿美元的秘密
- 寻找你的“阿尔法”
- AI思维的核心价值
- 第二章 AI思维的底层逻辑
- 模型的泛化能力
- 方差和偏差的权衡
- 相关性和因果性
- 数据的规律性
- 第三章 AI炼金术：数据产生价值
- 从数据到价值的历程
- AI如何做出决策
- 业务优化方法
- 会思考的人工智能
- AI炼金术的应用生态
- 第四章 人人都能理解AI
- AI的分类和聚类
- AI感知图像和语音
- AI理解自然语言
- AI理解商业数据
- AI理解消费数据
- AI理解社交数据
- 第五章 数字化赋能
- 行业数字化是大势所趋
- 工业赋能：数字化的物理世界
- 零售赋能：智能产品定位和营销
- 第六章 企业级AI中台
- 美好而混乱：AI治理的困境
- 以生产目标为核心，提升智能制造水平
- 以消费者为核心，赋能智慧新零售
- 第七章 AI实战的故事
- 零售业AI实战
- 工业AI实战
- 金融业AI实战
- 第八章 AI的挑战与对策
- AI模型的挑战
- AI的伦理和法律挑战
- AI落地的人为因素
- 参考文献
- 后记
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评分及书评
5.0
7个评分
给这本书评了5.0从 “数据” 产生 “决策” 的 5 个步骤：1、将历史数据经过特征化处理为机器理解的数据形式。2、通过机器学习产生能够准确预测新样本的预测模型。3、通过模型评估回测模型是否合格。4、评估合格的模型就可以投入生产，生产过程中如果有新样本输入，就可以通过模型产生预测分数，再根据预测分数的高低和其他因素进行业务优化，产生针对个体数据的业务决策。5、对模型本身进行监控，产生质量报告，时刻保证模型的正常运行。
给这本书评了5.0站在前面的人时间很贵
出版方
中信出版集团
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