Libro

El manual de la IA

Dominar el raro arte de la implementación del aprendizaje automático

Eric Siegel

MIT Press, 2024

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Clasificación editorial

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Cualidades

Amplio
Aplicable
Bien estructurado

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

Reseña

Muchos líderes empresariales carecen de una comprensión sólida del aprendizaje automático. Al mismo tiempo, los científicos de datos de las empresas a menudo se sienten desconectados de la parte empresarial. En este práctico manual, el autor de superventas y antiguo profesor de informática de la Universidad de Columbia Eric Siegel insta a líderes empresariales y tecnológicos a salir de su aislamiento. Sostiene que la colaboración es vital para las organizaciones que esperan aprovechar todo el potencial de los modelos de aprendizaje automático y explica cómo aplicar el aprendizaje automático de forma que transforme su organización y optimice sus operaciones.

Resumen

Los profesionales de los negocios y de los datos deben desarrollar una misma comprensión de las oportunidades que ofrece el aprendizaje automático.

Aprovechar las oportunidades que ofrece el aprendizaje automático (AA) requiere una profunda colaboración entre la parte empresarial y la parte técnica de su empresa. Si usted es un profesional de los negocios, necesitará desarrollar una comprensión holística del proceso de AA: deberá comprender qué predicen los modelos que está utilizando; cómo afectarán estas predicciones a sus operaciones; las métricas que utiliza para determinar la precisión con la que su proyecto de AA está realizando predicciones, y los tipos de datos que necesitará recopilar. Si usted es un profesional de los datos, deberá ampliar su perspectiva sobre el AA para comprender el poder que tiene para transformar todo el negocio.

Acorte las distancias entre los extremos empresarial y de datos de su organización con bizML, un enfoque empresarial de seis pasos que Eric Siegel diseñó para ayudar a lanzar e implementar con éxito proyectos de AA transformadores desde un lugar de entendimiento compartido. Si se pregunta en qué se diferencia...

Sobre el autor

Eric Siegel es consultor y trabajó como profesor de informática en la Universidad de Columbia. Es autor de Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die.