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機器學習:軟件工程方法與實現
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本書視角獨特,將軟件工程中的方法應用到機器學習實踐中,重視方法論和工程實踐的融合。本書主要有3個特點。1)機器學習的軟件工程方法:用軟件工程(SoftwareEngineering)中的工具、方法和理論指導機器學習的實踐活動。主要體現在測試驅動開發(TDD)方法、機器學習項目管理方法、工程化軟件應用于數據科學標準化環境,以及開源算法包的大量實踐應用案例等。2)機器學習全生命周期:書中全面呈現了機器學習項目開發的完整鏈路,以項目需求為起點,歷經樣本定義、數據處理、建模、模型上線、模型監控、模型重訓或重建。流程中的大部分節點獨立成章,闡述充分,并且不是單純地闡述理論,而是重在實踐。同時,聚焦機器學習中應用最廣泛和最有效的算法,使之成為貫穿機器學習項目生命周期的一條完整的學習路徑。3)提出機器學習是一門實驗學科:書中有大量的工業實踐代碼,例如數據分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規模模型上線系統架構和對應代碼包等,對機器學習算法特性也有大量的代碼解析。書中還多次強調對于機器學習這樣一門實驗和實踐學科,工具、方法和策略的重要性,并介紹了在實際項目中對時間、人力成本等的權衡策略。本書不拘泥于公式推演、數值分析計算領域優化求解(梯度、牛頓、拉格朗日、凸優化)等主題,而重在展現機器學習的實際應用,以及各知識點的落地。在寫作方式和內容編寫等方面,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 張和平 唐振 ·人工智能 ·22.4萬字

AIGC原理與實踐:零基礎學大語言模型、擴散模型和多模態模型
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本書旨在幫助沒有任何人工智能技術基礎的工程師們全面掌握AIGC的底層技術原理,以及大語言模型、擴散模型和多模態模型的原理與實踐。本書的核心價值是,首先為想學習各種大模型的讀者打下堅實的技術基礎,然后再根據自己的研究方向展開深入的學習,達到事半功倍的效果。通過閱讀本書,您將學習如下內容:(1)AIGC技術基礎深入了解神經網絡的基礎知識,包括卷積神經網絡和循環神經網絡的原理與應用。并通過學習神經網絡的優化方法,您將掌握如何優化和提升神經網絡的性能。(2)圖像生成模型包括從自動編碼器(AE)、變分自編碼器(VAE)、生成對抗網絡(GAN)等圖像生成模型。通過學習優化方法,如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等,您將掌握如何提高圖像生成模型的質量和穩定性。同時,了解圖像生成模型的應用,如遷移學習、風格遷移等,讓您輕松實現個性化創作。此外,還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴散模型的前沿技術,為您展現圖像生成技術的最新成果,探索更加出色的生成效果和表達方式。(3)語言生成模型了解注意力機制、Transformer架構等基礎知識,深入探索GAT系列、大語言模型(如ChatGPT),讓您掌握自然語言處理的精髓。(4)多模態模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態模型,觸碰視覺和文字的奇妙交織,領略多模態智能的廣闊前景。

吳茂貴 ·人工智能 ·16.7萬字

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