5 книг, которые мы читаем
от машинного обучения до речевой аналитики
Сегодня все обсуждают приложения искусственного интеллекта, поскольку они используются для решения целого ряда трудноразрешимых проблем. Приток новых технологий разрушил многие отрасли и создал множество возможностей для нового поколения инженеров и аналитиков данных. Однако до сих пор только 20 процентов организаций, знающих об ИИ, фактически используют его. Главная причина? Многие руководители до сих пор задаются вопросом: «Что ИИ может сделать для моего бизнеса? На самом деле машинное обучение имеет большие перспективы в области бизнес-прогнозной аналитики, поскольку оно предоставляет лицам, принимающим решения, информацию, помогая компаниям решать давние проблемы новыми способами.
Чтобы помочь вам оценить растущую роль ИИ в речевой аналитике, наша команда инженеров и аналитиков составила несколько рекомендаций из книг. Сделайте глубокий вдох и погрузитесь!
Хорошие книги помогают вам понять, и они помогают вам почувствовать себя понятым.
- Джон Грин
1. ОБРАБОТКА РЕЧИ И ЯЗЫКОВ: МЕЖДУНАРОДНОЕ ИЗДАНИЕ
Дэниел Джурафски (автор), Джеймс Х. Мартин (автор)
Наша первая рекомендация по книге подходит для тех, кто посещает бакалавриат или бакалавриат продвинутого уровня по обработке естественного языка, распознаванию речи, компьютерной лингвистике и обработке человеческого языка. Во-первых, эта книга - первая в своем роде книга, в которой подробно рассматриваются языковые технологии. Он использует эмпирический подход к предмету, основанный на применении статистических и других алгоритмов машинного обучения в крупных корпорациях. Кроме того. авторы охватывают области, которые традиционно изучаются на разных курсах, чтобы описать единое видение речи и языковой обработки.
2. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ
Иэн Гудфеллоу, Йошуа Бенжио и Аарон Курвиль, MIT Press, 2016
Учебник по глубокому обучению - это ресурс, предназначенный для помощи студентам и практикам в области машинного обучения в целом и глубокого обучения в частности.
3. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗЦА И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Кристофер М. Бишоп
Наша третья рекомендация относится к первому учебнику по распознаванию образов, в котором представлена байесовская точка зрения. В частности, в книге представлены алгоритмы приблизительного вывода, которые позволяют быстро получить приблизительные ответы в ситуациях, когда точные ответы невозможны. Эта книга особенно полезна для студентов, изучающих машинное обучение, статистику, информатику, обработку сигналов, компьютерное зрение, интеллектуальный анализ данных и биоинформатику.
4. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: БАЙЕССКАЯ И ОПТИМИЗАЦИОННАЯ ПЕРСПЕКТИВА
Сергиос Теодоридис
В книге представлены основные методы машинного обучения, разработанные в различных дисциплинах, таких как статистика, статистическая и адаптивная обработка сигналов и информатика. Более того, читатель может найти объединяющую точку зрения на машинное обучение, охватывающую как вероятностный, так и детерминированный подходы вместе с подходом байесовского вывода.
5. ТЕОРИЯ И ПРИМЕНЕНИЕ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ РЕЧИ
Лоуренс Рабинер и Рональд Шафер
Это идеальная книга для аспирантов по цифровой обработке сигналов и студентов по электротехнике и вычислительной технике.
Еще не заинтригованы? Дополнительную информацию о том, как мы измеряем как и почему в разговорных данных с помощью искусственного интеллекта и глубокого обучения, можно найти в нашей Белой книге по обработке поведенческих сигналов.
Этот пост был первоначально опубликован на веб-сайте Behavioral Signals и включает книги, предложенные нашей технической командой.
*** Знаете ли вы, что у нас есть информационный бюллетень два раза в месяц с последними новостями
и тенденциями в области голосового и эмоционального искусственного интеллекта? Зарегистрируйтесь здесь
