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機(jī)器學(xué)習(xí):軟件工程方法與實現(xiàn)
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本書視角獨特,將軟件工程中的方法應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)實踐中,重視方法論和工程實踐的融合。本書主要有3個特點。1)機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件工程方法:用軟件工程(SoftwareEngineering)中的工具、方法和理論指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)的實踐活動。主要體現(xiàn)在測試驅(qū)動開發(fā)(TDD)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)項目管理方法、工程化軟件應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境,以及開源算法包的大量實踐應(yīng)用案例等。2)機(jī)器學(xué)習(xí)全生命周期:書中全面呈現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)項目開發(fā)的完整鏈路,以項目需求為起點,歷經(jīng)樣本定義、數(shù)據(jù)處理、建模、模型上線、模型監(jiān)控、模型重訓(xùn)或重建。流程中的大部分節(jié)點獨立成章,闡述充分,并且不是單純地闡述理論,而是重在實踐。同時,聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)中應(yīng)用最廣泛和最有效的算法,使之成為貫穿機(jī)器學(xué)習(xí)項目生命周期的一條完整的學(xué)習(xí)路徑。3)提出機(jī)器學(xué)習(xí)是一門實驗學(xué)科:書中有大量的工業(yè)實踐代碼,例如數(shù)據(jù)分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規(guī)模模型上線系統(tǒng)架構(gòu)和對應(yīng)代碼包等,對機(jī)器學(xué)習(xí)算法特性也有大量的代碼解析。書中還多次強(qiáng)調(diào)對于機(jī)器學(xué)習(xí)這樣一門實驗和實踐學(xué)科,工具、方法和策略的重要性,并介紹了在實際項目中對時間、人力成本等的權(quán)衡策略。本書不拘泥于公式推演、數(shù)值分析計算領(lǐng)域優(yōu)化求解(梯度、牛頓、拉格朗日、凸優(yōu)化)等主題,而重在展現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的實際應(yīng)用,以及各知識點的落地。在寫作方式和內(nèi)容編寫等方面,本書力求既貼近工程實踐又不失理論深度,給讀者良好的閱讀體驗。

張春強(qiáng) 張和平 唐振 ·人工智能 ·22.4萬字

實戰(zhàn)機(jī)器學(xué)習(xí)
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隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的不斷發(fā)展,許多領(lǐng)域都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析海量數(shù)據(jù),可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有價值的規(guī)律和模式,進(jìn)而用于預(yù)測并采取相應(yīng)動作。在上述背景下,本書從理論、技術(shù)和應(yīng)用三個層面入手,全面講解如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決實際問題。本書共分26章,內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題流程、問題分析與建模、數(shù)據(jù)探索與準(zhǔn)備、特征工程、模型訓(xùn)練與評價、模型部署與應(yīng)用、回歸模型、支持向量機(jī)、決策樹、集成學(xué)習(xí)、K近鄰算法、貝葉斯方法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、正則化、深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、基于深度學(xué)習(xí)的語音分離方法、基于深度學(xué)習(xí)的圖像去水印方法、基于LSTM的云環(huán)境工作負(fù)載預(yù)測方法、基于QoS的服務(wù)組合問題、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的投資組合方法、基于GAN模型的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化方法。本書內(nèi)容全面、示例豐富,適合機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者以及想要全面掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的算法開發(fā)人員,也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)人工智能相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。

鮑亮 崔江濤 李倩 ·人工智能 ·22.4萬字

人機(jī)物融合群智計算
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隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與加速融合,智能物聯(lián)網(wǎng)(AIinIoT,AIoT)正成長為一個具有具有廣泛發(fā)展前景的新興前沿領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)智能應(yīng)用和服務(wù)已經(jīng)逐步融入國家重大需求和民生的各個領(lǐng)域,如智慧城市、智能制造、無人駕駛、智慧農(nóng)業(yè)、健康衛(wèi)生、國防軍事等。在智能物聯(lián)網(wǎng)背景下,人(智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備等)、機(jī)(云設(shè)備/邊緣設(shè)備)、物(物聯(lián)網(wǎng)終端)這三種基礎(chǔ)要素正在走向協(xié)作和融合,邁向人機(jī)物融合群智計算時代。人機(jī)物融合群智計算(CrowdHMI)是指利用人/機(jī)/物感知能力的差異性、計算資源的互補(bǔ)性、節(jié)點間的交互性,通過協(xié)同感知、分布式學(xué)習(xí)、群智知識遷移等來解決單獨利用某種智能難以解決的復(fù)雜問題,進(jìn)而構(gòu)建具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、可遷移能力的智慧空間。其潛在的研究挑戰(zhàn)包括人機(jī)物群智融合機(jī)理,人機(jī)物協(xié)作群智感知,自學(xué)習(xí)增強(qiáng)與自適應(yīng)演化(深度模型壓縮、遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)等),群體分布式學(xué)習(xí)模型(邊緣智能、端邊云協(xié)同計算、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等)方面。本書將為大家介紹人機(jī)物融合群智計算的基礎(chǔ)理論、概念模型、研究挑戰(zhàn)與關(guān)鍵技術(shù)、典型應(yīng)用,并對其未來發(fā)展方向進(jìn)行展望。本書可以為物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智能制造等領(lǐng)域的科研人員和IT從業(yè)者提供創(chuàng)新的發(fā)展視角及相關(guān)理論、方法與技術(shù)支撐,也可作為相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生課程教材。

郭斌 劉思聰 於志文 ·人工智能 ·44.4萬字

可解釋人工智能導(dǎo)論
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本書全面介紹可解釋人工智能的基礎(chǔ)知識、理論方法和行業(yè)應(yīng)用。全書分為三部分,共11章。第一部分為第1章,揭示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能系統(tǒng)決策機(jī)制,提出一種基于人機(jī)溝通交互場景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2~5章,介紹各種可解釋人工智能技術(shù)方法,包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學(xué)習(xí)和反事實推理、基于與或圖模型的人機(jī)協(xié)作解釋、對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋。第三部分為第6~10章,分別介紹可解釋人工智能在生物醫(yī)療、金融、計算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用案例,詳細(xì)說明可解釋性在司法、城市管理、安防和制造等實際應(yīng)用中發(fā)揮的積極作用。第11章對全書進(jìn)行總結(jié),并論述可解釋人工智能研究面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢。此外,本書的附錄給出可解釋人工智能相關(guān)的開源資源、中英文術(shù)語對照及索引,方便讀者進(jìn)一步查閱。本書既適合高等院校計算機(jī)和信息處理相關(guān)專業(yè)的高年級本科生和研究生,以及人工智能領(lǐng)域的研究員和學(xué)者閱讀;也適合關(guān)注人工智能應(yīng)用及其社會影響力的政策制定者、法律工作者、社會科學(xué)研究人士等閱讀。

楊強(qiáng)等 ·人工智能 ·20.4萬字

情感計算
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在人工智能的研究中,既包括對于人類理性思維的模擬,還包括對人類感性思維的計算。本書重點講述的文本情感分析技術(shù)就屬于后者。該技術(shù)源于自然語言處理領(lǐng)域,但也有別于一般的自然語言處理任務(wù)。文本情感分析面向的處理對象是社交媒體中產(chǎn)生的用戶評論文本,該文本的特點是帶有大量的用戶主觀情感信息,因此該技術(shù)的核心是通過自動分析評論文本來進(jìn)行情感的理解。文本情感分析技術(shù)已有20余年的研究歷史,凝聚成了多項研究任務(wù)和實用技術(shù),已應(yīng)用于輿情分析、電子商務(wù)等領(lǐng)域,具有重大的社會價值和商業(yè)價值。本書介紹的知識點包括文本情感分析的基礎(chǔ)理論和資源、核心任務(wù),以及上層應(yīng)用三大部分。在文本情感分析的基礎(chǔ)理論和資源部分,該書將講述基于深度學(xué)習(xí)的情感表示方法,以及語料、詞典和相關(guān)評測等資源;在文本情感分析的核心任務(wù)部分,該書將講述文本情感分類、情感信息抽取、隱式情感、多模態(tài)情感等若干核心任務(wù);在文本情感分析的上層應(yīng)用部分,該書將講述觀點分析、情感文摘等典型應(yīng)用。

秦兵 趙妍妍 林鴻飛 王素格 徐睿峰 ·人工智能 ·23.3萬字

大話機(jī)器智能:一書看透AI的底層運行邏輯
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本書以有趣的案例和深入淺出的語言,直擊AI的底層運行邏輯與核心原理,勾勒人工智能的全貌,以便讀者掌握AI技術(shù)要點,打通AI的各種技術(shù)壁壘,厘清不易察覺的“認(rèn)知錯誤”,從而更好地認(rèn)識正在運轉(zhuǎn)的神秘AI世界。本書共9章,邏輯上分為三部分。第1~3章是人工智能的基礎(chǔ)理論,通過生動、有趣的講解,讓讀者知道支撐AI的基礎(chǔ)學(xué)科如何起作用:如何基于統(tǒng)計學(xué)和概率論找到應(yīng)對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識與原理避開數(shù)據(jù)“陷阱”,給出謹(jǐn)慎的主觀結(jié)論如何從數(shù)學(xué)視角理解信息的處理模型。第4~7章討論人工智能的核心技術(shù)——數(shù)據(jù)、算法、算力,詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)是如何處理的,如何通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法讓機(jī)器正確認(rèn)識數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)與規(guī)律,以及如何通過算力整合與軟件協(xié)作實現(xiàn)更高效的智能。第8~9章探討一些人工智能安全話題——大數(shù)據(jù)“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術(shù)、對抗樣本攻擊、數(shù)據(jù)投毒攻擊、攻防博弈等,并展望人工智能的未來,包括:人工智能會搶走人類的工作嗎?機(jī)器人會統(tǒng)治人類嗎?通用人工智能會出現(xiàn)嗎?未來到底會變成什么樣子?

徐晟 ·人工智能 ·20.8萬字

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