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機(jī)器學(xué)習(xí)中的加速一階優(yōu)化算法
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機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于從數(shù)據(jù)中建立預(yù)測或描述模型,以提升機(jī)器解決問題能力的學(xué)科。在建立模型后,需要采用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化算法來求解模型的參數(shù),因此優(yōu)化算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要組成部分。但是傳統(tǒng)的優(yōu)化算法并不完全適用于機(jī)器學(xué)習(xí),因?yàn)橥ǔ碚f機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)維度很高或涉及的樣本數(shù)巨大,這使得一階優(yōu)化算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中占據(jù)主流地位。本書概述了機(jī)器學(xué)習(xí)中加速一階優(yōu)化算法的新進(jìn)展。書中介紹了各種情形下的加速一階優(yōu)化算法,包括確定性和隨機(jī)性的算法、同步和異步的算法,以求解帶約束的問題和無約束的問題、凸問題和非凸問題,對算法思想進(jìn)行了深入的解讀,并對其收斂速度提供了詳細(xì)的證明。本書面向的讀者對象是機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化領(lǐng)域的研究人員,包括人工智能、信號處理及應(yīng)用數(shù)學(xué)特別是計(jì)算數(shù)學(xué)專業(yè)高年級本科生、研究生,以及從事人工智能、信號處理領(lǐng)域產(chǎn)品研發(fā)的工程師。

林宙辰 李歡 方聰 ·人工智能 ·6.9萬字

人工智能與計(jì)算生物的未來

這是一本探討人工智能與生物技術(shù)的融合顛覆傳統(tǒng)醫(yī)療,并會對未來藥物研發(fā)產(chǎn)生重大影響的書。作者憑借其在生物科學(xué)方面的專業(yè)背景,以及在生物技術(shù)和制藥行業(yè)的從業(yè)經(jīng)驗(yàn),為讀者呈現(xiàn)了對于醫(yī)療科技這一前沿領(lǐng)域的深刻見解。書中首先概述了數(shù)據(jù)科學(xué)方法的興起以及生物學(xué)領(lǐng)域的范式轉(zhuǎn)變,這一轉(zhuǎn)變催生了計(jì)算生物學(xué)的革命,即通過計(jì)算機(jī)模擬進(jìn)行生物實(shí)驗(yàn)和藥物研發(fā)。作者詳細(xì)介紹了人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重大突破,并探討了這些技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的廣泛應(yīng)用,包括DeepMind開發(fā)的AlphaFold如何使用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。書中還重點(diǎn)總結(jié)了生物技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新突破,尤其是基因編輯和CRISPR-Cas9在藥物開發(fā)中的應(yīng)用。此外,作者還闡述了谷歌、臉書等科技巨頭對這一領(lǐng)域的布局,提供了一份關(guān)于醫(yī)學(xué)人工智能創(chuàng)業(yè)的概覽,揭示了投資如何塑造制藥行業(yè)。無論是對科技和醫(yī)療感興趣的普通讀者,還是風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)和政府的決策者,都能從這本書中得到啟發(fā)。這本書闡明了技術(shù)驅(qū)動的醫(yī)學(xué)所面臨的機(jī)遇,也指出了它所面對的障礙和挑戰(zhàn)。但無論如何,我們即將進(jìn)入一個(gè)新的由生物技術(shù)驅(qū)動的科技時(shí)代。

(美)布賴恩·希爾布什 ·人工智能 ·18.6萬字

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