Reviews of the book «Управление инвестиционными проектами с применением ИИ: Практика использования рекомендательных систем на примере застройщиков и девелоперов. (Аспирантура, Бакалавриат, Магистратура). Монография.», 16 reviews

Книга, безусловно, предлагает интересные идеи, но методология оценки эффективности в главе 6 вызывает у меня вопросы. Автор хорошо говорит о важности KPI, но как будет учитываться влияние внешних факторов, которые не всегда поддаются прогнозированию? Как система будет реагировать на форс-мажоры? Посмотрим, как это будет работать на практике, но сама идея, что ИИ может увеличить рентабельность инвестиций, – меня зацепила.

Книга содержит много полезных идей, но некоторые моменты вызывают вопросы. Например, в разделе, посвященном оценке эффективности ИИ-моделей, автор акцентирует внимание на KPI, но не углубляется в нюансы, связанные с внешними факторами и неожиданными рыночными изменениями. Также хотелось бы больше примеров из реальных проектов, а не только теоретические выкладки. Тем не менее, книга дает хорошую основу для понимания возможностей ИИ в инвестициях, даже если с отдельными аспектами можно поспорить.

Я всегда считал, что искусственный интеллект – это что-то сложное и доступное только техническим специалистам. Но эта книга изменила мое восприятие! Автор наглядно объясняет, как ИИ можно применять в инвестициях, даже если ты не разбираешься в алгоритмах. Особенно понравились главы, где разбираются реальные кейсы – они показывают, как технологии работают на практике. Конечно, некоторые моменты пришлось перечитать несколько раз, но в целом материал подается доступно, без лишней терминологии.

Я искал не просто вводную информацию об ИИ, а детальное руководство по его применению. И эта книга автора Зиборева полностью оправдала ожидания. Особенно ценными стали разделы о рекомендательных системах и методах машинного обучения, которые можно адаптировать под инвестиционные модели. Автор детально описывает процесс работы алгоритмов, от сбора данных до конечных рекомендаций. Можно смело использовать как пошаговый гайд для внедрения ИИ-решений в бизнес-процессы. Однозначно рекомендую тем, кто хочет глубже разобраться в теме.

Сложная книга, но окажется полезной как для аспирантов, так и для специалистов в сфере управления проектами. Она предоставляет новые возможности для тех, кто хочет применять современные технологии для достижения эффективных результатов. Настоятельно рекомендую!

Одно из достоинств этой книги — широта охвата. Автор не зацикливается на каком-то одном аспекте, а дает комплексный обзор возможностей ИИ в сфере недвижимости. Здесь и прогнозирование, и оценка рисков, и оптимизация ресурсов — все те задачи, с которыми ежедневно сталкиваются девелоперы и застройщики.

Как менеджер по развитию, я искал в этой книге не просто технические решения, а стратегическое видение. И я его нашел – в главе 5, где автор рассказывает о концептуальной модели, ясно видно, как ИИ может стать основой для долгосрочного планирования. Было полезно, спасибо!

Лично для меня, главы 4 и 5 про интерфейс и его интеграцию с другими системами, оказались очень важными. Я понял, что мало просто разработать умный алгоритм, нужно еще сделать так, чтобы им было удобно пользоваться. Идеи автора про интерактивные карты, дашборды и функцию What-if (что, если) – прям зацепили. Система должна быть не только эффективной, но и интуитивно понятной, – и Зиборев эту мысль доносит хорошо. Теперь понимаю, что хорошая разработка не только про алгоритмы, но и про заботу о пользователях.

Книга достаточно сложная, если ты совсем не знаком с ИИ, но, как по мне, она стоит того, чтобы ее прочитать. Автор начинает с основ (общая теория) и постепенно погружается в более сложные темы. Честно скажу, не все понял с первого раза, но автор дает хорошие примеры и объяснения, так что точно буду читать еще раз и пытаться разобраться во всех нюансах. Интересно было бы посмотреть, как будет меняться индустрия с внедрением этих технологий, надеюсь, автор напишет еще одну книгу.

Зиборев в книге демонстрирует глубокое погружение в технические детали рекомендательных систем. Лично для меня, как для человека, интересующегося алгоритмами машинного обучения, она стала кладезем знаний. Автор хорошо разбирает работу рекуррентных нейронных сетей (RNN) и методов регуляризации. Конечно, я не совсем согласен с некоторыми его выводами в разделе 3.4 (прогнозирование стоимости), где, мне кажется, стоит подробнее рассмотреть проблему переобучения моделей. Тем не менее, книга – это отличный способ освежить знания и узнать о новых методах)

Log in, to rate the book and leave a review

Genres and tags

Age restriction:
0+
Release date on Litres:
05 November 2024
Writing date:
2024
Volume:
76 p.
ISBN:
9785466084030
Total size:
3.1 МБ
Total number of pages:
76
Copyright holder:
КноРус
Text, audio format available
Average rating 4,6 based on 1560 ratings
Audio
Average rating 4,4 based on 442 ratings
Text, audio format available
Average rating 5 based on 220 ratings
18+
Text
Average rating 4,9 based on 328 ratings
Audio
Average rating 4,6 based on 45 ratings
Text
Average rating 4,6 based on 906 ratings
Text, audio format available
Average rating 4,8 based on 169 ratings