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基于機器學習的數(shù)據(jù)缺失值填補:理論與方法
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這是一部講解如何基于機器學習技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失值填補的專著,與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學的缺失值填補方法相比,效率上得到了較大的提升。作者基于多年的研究和實踐成果,創(chuàng)新性地提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺失值填補方法和基于TS模型的缺失值填補方法。全書共8章,可分為4個部分。第一部分(第1~3章):首先介紹缺失值填補領(lǐng)域的缺失數(shù)據(jù)機制、基本概念、性能度量等基礎(chǔ)知識,隨后詳細闡述目前基于統(tǒng)計學、機器學習的缺失值填補理論與方法。第二部分(第4~5章):對目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在缺失值填補領(lǐng)域的研究成果進行歸納總結(jié),并從網(wǎng)絡(luò)模型、填補方案角度闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)填補方法的設(shè)計及應(yīng)用。第三部分(第6~7章):詳細介紹面向不完整數(shù)據(jù)的TS建模過程,隨后通過特征選擇算法處理TS建模中的特征冗余問題,并從前提參數(shù)優(yōu)化和結(jié)論參數(shù)優(yōu)化兩個角度改進TS模型。第四部分(第8章):以缺失值填補方法在我國貧困問題研究中的應(yīng)用為例,展現(xiàn)缺失值填補方法的現(xiàn)實意義。

賴曉晨 張立勇 劉輝 吳霞 ·人工智能 ·16.6萬字

ChatGPT漫談
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本書深度探討了構(gòu)建和訓練ChatGPT模型涉及的核心技術(shù),以及ChatGPT在各種實際應(yīng)用中的作用。全書精心劃分為三部分,其中第1章為第1部分,第2章為第2部分,第3章和第4章為第3部分。首先,詳細闡述了機器學習的歷史演變與各種學習范式,同時也揭示了在人工智能生成內(nèi)容(AIGC)領(lǐng)域下,圖像處理和自然語言處理技術(shù)的歷史發(fā)展趨勢;接下來,對ChatGPT的運行機制和關(guān)鍵算法進行深度解析,包括大規(guī)模模型結(jié)構(gòu)、上下文學習、強化學習、涌現(xiàn)機制等,引導(dǎo)讀者深刻理解ChatGPT的本質(zhì)和相應(yīng)算法原理;最后,從應(yīng)用角度出發(fā),展示了ChatGPT在推動生產(chǎn)力變革方面的潛力,全面解析了ChatGPT在科研、教育、出版、醫(yī)療等行業(yè)的影響和未來前景。閱讀本書后,讀者可以獲得對AIGC和ChatGPT的全面而深入的理解。本書旨在服務(wù)不同層次的讀者。對于初學者,它可作為一部理解深度學習技術(shù)的入門教材;對于從事自然語言處理研究、應(yīng)用實踐的科研人員和工程技術(shù)人員,它提供了深度的理論洞見和實踐參考;對于那些在文本工作領(lǐng)域從業(yè)的人士,本書同樣有著重要的參考價值。

邱才明 凌澤南 馮湛搏 楊昊編著 ·人工智能 ·10.8萬字

大模型工程化:AI驅(qū)動下的數(shù)據(jù)體系
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大模型在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,促進了AI技術(shù)的整合和創(chuàng)新。然而,在實際應(yīng)用過程中,直接將大模型應(yīng)用于特定行業(yè)常常難以達到預(yù)期效果。本書詳細闡述如何在游戲經(jīng)營分析場景中利用大模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)。本書分為6個部分,共16章。第1部分主要介紹大模型技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,從大模型的發(fā)展現(xiàn)狀展開,重點介紹大模型與數(shù)據(jù)體系的相關(guān)知識。第2部分主要介紹大模型下的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關(guān)鍵技術(shù)、實時數(shù)據(jù)寫入和高效數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。第3部分主要介紹大模型下的數(shù)據(jù)資產(chǎn),圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)重塑、數(shù)據(jù)資產(chǎn)標準、數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營展開。第4部分主要介紹自研領(lǐng)域大模型的技術(shù)原理,涵蓋領(lǐng)域大模型的基礎(chǔ)、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉(zhuǎn)譯算法等內(nèi)容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理,涉及工程化的基礎(chǔ)、技術(shù)籌備、建設(shè)要點、安全策略等內(nèi)容。第6部分介紹大模型在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用,通過游戲領(lǐng)域的經(jīng)營分析案例,系統(tǒng)地闡述如何實現(xiàn)業(yè)務(wù)需求。本書適合致力于大模型技術(shù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)工程師閱讀,也適合尋求AI自動化編程解決方案的軟件開發(fā)者閱讀,還適合希望利用AI提升業(yè)務(wù)效率的企業(yè)決策者閱讀。

騰訊游戲數(shù)據(jù)團隊編著 ·人工智能 ·15.6萬字

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