Stephan S. Jones (Editor)_ Frank M. Groom (Editor) - Artificial Intelligence and Machine Learning for Business for Non-Engineers-CRC Press (2019).pdf
《人工智能与机器学习在商业中的应用》一书由Frank M. Groom和Stephan S. Jones编辑，由CRC Press（Taylor & Francis Group的印记）于2019年出版，面向非工程师群体，旨在帮助非技术背景的商业人士理解并应用AI和机器学习技术。
人工智能（AI）和机器学习（Machine Learning）是现代科技领域的两大核心概念。AI是模拟人类智能的一种技术，它涉及计算机视觉、自然语言处理、专家系统等多个领域，旨在创建能够自我学习和改进的智能系统。而机器学习则是AI的一个分支，它专注于让计算机通过数据学习，无需显式编程就能进行预测和决策。
本书的目的是将这些复杂的概念简化，以便商业决策者和管理者能够理解它们如何影响业务运营，并如何利用这些技术来提高效率、降低成本和创造新的商业机会。书中可能会涵盖以下知识点：
1. **基础理论**：介绍AI和机器学习的基本原理，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同类型的机器学习算法。
2. **数据预处理**：数据是机器学习的基础，书中可能涉及数据清洗、特征工程、归一化和标准化等步骤，这些都是构建有效模型的前提。
3. **模型选择与训练**：讨论如何选择合适的机器学习模型，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等，并解释训练过程中的优化方法，如梯度下降和反向传播。
4. **评估与验证**：介绍准确率、召回率、F1分数等评估指标，以及交叉验证、留出法等验证策略，确保模型性能的可靠性。
5. **深度学习与神经网络**：深度学习是近年来AI领域的重要突破，书中可能会讲解深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，以及在图像识别、自然语言处理中的应用。
6. **案例研究**：通过具体的商业案例，展示AI和机器学习如何应用于市场分析、客户细分、预测建模、供应链优化等领域，以提高决策效率和企业竞争力。
7. **伦理与挑战**：探讨AI和机器学习带来的道德问题，如隐私保护、算法公平性和透明度，以及数据偏见等挑战。
8. **实施策略**：为商业领导者提供采用AI和机器学习的策略建议，包括团队建设、技术选型、合作模式和持续改进等。
通过这本书，读者不仅可以了解到AI和机器学习的技术细节，还能学习到如何在实际业务环境中应用这些技术，从而实现企业的数字化转型和创新。对于希望利用技术提升业务价值的企业家和管理者来说，这是一本不可多得的参考书。
