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這本書把邊緣智能分為AI for edge(智能使能邊緣計算)和AI on edge(人工智能on edge)。重點討論了如何通過有效的AI技術為邊緣計算中的關鍵問題提供最優解決方案，并討論了如何在邊緣上構建AI模型，即模型訓練和推理。這本書從更廣闊的視野和視角為邊緣計算的這個新的跨學科領域提供了見解。作者討論了邊緣計算的機器學習算法以及該技術的未來需求和潛力。作者還解釋了核心概念、框架、模式和研究路線圖，為邊緣智能的潛在未來研究計劃提供了必要的背景。

本書的目標讀者包括學者、研究學者、工業專家、科學家和在物聯網(IoT)或邊緣計算領域工作的研究生，希望添加機器學習來增強他們的工作能力。

本書探討了以下主題: 邊緣計算、邊緣計算AI硬件、邊緣虛擬化技術 邊緣智能和深度學習的應用、訓練和優化 用于邊緣計算的機器學習算法 討論了未來邊緣計算的需求

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

這本書是關于運用機器和深度學習來解決石油和天然氣行業的一些挑戰。這本書開篇簡要討論石油和天然氣勘探和生產生命周期中不同階段的數據流工業操作。這導致了對一些有趣問題的調查，這些問題很適合應用機器和深度學習方法。最初的章節提供了Python編程語言的基礎知識，該語言用于實現算法;接下來是監督和非監督機器學習概念的概述。作者提供了使用開源數據集的行業示例以及對算法的實際解釋，但沒有深入研究所使用算法的理論方面。石油和天然氣行業中的機器學習涵蓋了包括地球物理(地震解釋)、地質建模、油藏工程和生產工程在內的各種行業主題。

在本書中，重點在于提供一種實用的方法，提供用于實現機器的逐步解釋和代碼示例，以及用于解決油氣行業現實問題的深度學習算法。

你將學到什么

• 了解石油和天然氣行業的端到端的行業生命周期和數據流
• 了解計算機編程和機器的基本概念，以及實現所使用的算法所需的深度學習
• 研究一些有趣的行業問題，這些問題很有可能被機器和深度學習解決
• 發現在石油和天然氣行業中執行機器和深度學習項目的實際考慮和挑戰

這本書是給誰的

• 石油和天然氣行業的專業人員，他們可以受益于對機器的實際理解和解決現實問題的深度學習方法。

簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。

• 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
• 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
• 探索Python代碼結構，包括函數的使用
• 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
• 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
• 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
• 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
• 管理系統任務，如程序、進程和線程
• 了解并發性和網絡編程的基礎知識