Deep Neuro-Fuzzy Systems with Python: With Case Studies and Applications from the Industry

Эта книга представляет собой практическое руководство по созданию и применению гибридных нейро-нечетких систем с использованием языка Python. Авторы подробно рассматривают теоретические основы нечеткой логики и нейронных сетей, а затем демонстрируют их синергию в рамках современных вычислительных моделей.

Основное внимание уделяется практической реализации: читатель научится строить адаптивные нечеткие системы, обучаемые с помощью нейронных сетей, для решения сложных задач классификации, прогнозирования и управления. Книга содержит многочисленные примеры кода на Python с использованием библиотек, таких как NumPy, SciPy и специализированных инструментов для нечеткой логики.

Особую ценность представляют кейсы из реальной индустрии, показывающие применение нейро-нечетких систем в финансах, медицине, промышленной автоматизации и анализе данных. Эти примеры помогают понять, как комбинировать неопределенность человеческого мышления (нечеткая логика) с возможностью обучения на данных (нейронные сети).

Издание подходит для разработчиков, исследователей и студентов, интересующихся машинным обучением, искусственным интеллектом и мягкими вычислениями. Предполагается базовое знание Python и основ математики.