Hands-On Genetic Algorithms with Python: Apply genetic algorithms to solve real-world AI and machine learning problems

Эта книга представляет собой практическое руководство по применению генетических алгоритмов для решения реальных задач искусственного интеллекта и машинного обучения. Второе издание обновлено с учётом современных тенденций и включает новые примеры и техники.

Автор, опытный специалист по данным и исследователь ИИ, объясняет теоретические основы генетических алгоритмов, их сходство с дарвиновской эволюцией и ключевые компоненты: создание начальной популяции, вычисление приспособленности, методы селекции, скрещивания и мутации. Особое внимание уделяется практической реализации на Python.

Книга охватывает как базовые концепции (схемная теорема, преимущества и ограничения ГА), так и продвинутые темы: методы селекции (рулетка, турнир), кроссовера (одноточечный, равномерный) и мутации для различных типов данных, включая вещественно-кодированные алгоритмы. Рассматриваются элитизм, ниширование и применение к задачам оптимизации.

Издание подходит для разработчиков, data scientist'ов и исследователей, желающих освоить эволюционные алгоритмы для решения сложных оптимизационных проблем в области машинного обучения, анализа данных и искусственного интеллекта.