Modern Artificial Intelligence and Data Science

Găsim în Modern Artificial Intelligence and Data Science o abordare care diferă de Data-Driven Applications for Emerging Technologies prin concentrarea sa intensă pe algoritmi de nișă și arhitecturi specifice, fiind mai puțin un manual generalist și mai mult o culegere de soluții tehnice aplicabile. În timp ce alte lucrări din domeniu se limitează la concepte teoretice, volumul editat de Abdellah Idrissi propune o incursiune directă în implementări practice, de la sistemele de recomandare bazate pe Map-Reduce la detecția sarcasmului în social media prin învățare automată.

Structura cărții este organizată tematic, facilitând o progresie de la infrastructură și cloud computing către aplicații complexe de viziune computerizată și procesare a limbajului natural. Apreciem în mod deosebit diversitatea capitolelor, care tratează probleme stringente precum predicția glicemiei pentru pacienții cu diabet de tip 1 prin rețele LSTM sau utilizarea YOLO V7 pentru supravegherea maritimă. Această ediție din 2023 se încadrează perfect în parcursul editorial al lui Abdellah Idrissi, completând lucrările sale anterioare despre optimizarea sistemelor complexe, precum Modelisation Et Optimisation Des Problemes D'Allocation de Capacites, dar mutând focusul către inteligența artificială modernă.

Experiența de lectură este una tehnică, autorii punând accent pe eficiența algoritmilor și pe validarea rezultatelor în scenarii reale. Spre deosebire de Machine Learning and Data Science: Fundamentals and Applications, care pune bazele teoretice, lucrarea de față este un instrument de lucru pentru cei care dezvoltă activ sisteme de suport decizional, oferind perspective proaspete asupra utilizării rețelelor neuronale bi-LSTM și a algoritmilor de tip Graph Convolutional Network în contexte multilingve.