Teoría y práctica de la IA empresarial: Recetas e implementaciones de referencia para operaciones de marketing, cadena de suministro y producción

Opiniones de los lectores

El libro es una guía práctica que demuestra cómo el aprendizaje automático puede resolver los retos empresariales, con ejemplos relevantes y diversos adecuados para los profesionales. Es accesible para lectores con una formación básica en informática o matemáticas.

El libro proporciona diversos casos de uso prácticos y ejemplos de código claros. Integra eficazmente los dominios empresariales y el aprendizaje profundo. La redacción está bien estructurada y es accesible, por lo que resulta adecuado para quienes no desempeñan funciones relacionadas con la IA y el ML. Se centra en problemas empresariales y describe varios enfoques para resolverlos.

No se mencionan contras específicas en las reseñas, pero es posible que el enfoque del libro no satisfaga a los usuarios avanzados que buscan una mayor profundidad técnica.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

The Theory and Practice of Enterprise AI: Recipes and Reference Implementations for Marketing, Supply Chain, and Production Operations

Contenido del libro:

Este libro ofrece una guía completa sobre cómo se pueden mejorar las operaciones de marketing, cadena de suministro y producción utilizando métodos de aprendizaje profundo y aprendizaje de refuerzo, así como su combinación con enfoques tradicionales de análisis y optimización. El libro está dirigido a científicos de datos empresariales y gestores de análisis, y también será útil para estudiantes de posgrado en investigación de operaciones y estadística aplicada.

The Theory and Practice of Enterprise AI se divide en cinco partes. La Parte I introduce conceptos básicos de automatización de decisiones empresariales y presenta métodos relevantes de aprendizaje profundo y de refuerzo. La Parte II presenta recetas para el análisis y la personalización de clientes.

La Parte III describe soluciones de búsqueda y recomendación que aprovechan ampliamente los datos de contenido, como textos e imágenes. La Parte IV analiza métodos para la optimización de precios y la gestión de inventarios.

Por último, la Parte V presenta planos para la detección de anomalías y la inspección visual que ayudan a mejorar las operaciones de producción y transporte. En el repositorio en línea complementario se ofrecen ejemplos de código Python para ayudar al lector a comprender los detalles de la implementación.