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機(jī)器學(xué)習(xí):軟件工程方法與實(shí)現(xiàn)
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本書視角獨(dú)特,將軟件工程中的方法應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中,重視方法論和工程實(shí)踐的融合。本書主要有3個(gè)特點(diǎn)。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(shí)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(xiàng)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(shí)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(xiàng)目開發(fā)的完整鏈路,以項(xiàng)目需求為起點(diǎn),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(diǎn)獨(dú)立成章,闡述充分,并且不是單純地闡述理論,而是重在實(shí)踐。同時(shí),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(xiàng)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(shí)驗(yàn)學(xué)科:書中有大量的工業(yè)實(shí)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(shí)驗(yàn)和實(shí)踐學(xué)科,工具、方法和策略的重要性,并介紹了在實(shí)際項(xiàng)目中對時(shí)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(jì)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(shí)際應(yīng)用,以及各知識點(diǎn)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(shí)踐又不失理論深度,給讀者良好的閱讀體驗(yàn)。

張春強(qiáng) 張和平 唐振 ·人工智能 ·22.4萬字

實(shí)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(jì)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(jià)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(gè)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(shí)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(jià)、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

模型思維:簡化世界的人工智能模型
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對從事算法研究與算法開發(fā)的人來說,模型的學(xué)習(xí)與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領(lǐng)域里,人人談模型,模型也是層出不窮,讓人眼花繚亂。模型讓人又愛又恨。模型可愛的地方在于它確實(shí)能夠解決實(shí)際問題,而且其有效性一般都經(jīng)過了檢驗(yàn)。模型可恨的地方在于學(xué)習(xí)模型是一件非常痛苦的事情,尤其是對人工智能的初學(xué)者來說。本書將人工智能在現(xiàn)實(shí)生活場景中解決的問題分類,并根據(jù)這個(gè)分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權(quán)重問題、狀態(tài)問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類,方便讀者了解各個(gè)模型之間的關(guān)系,也方便讀者理解各個(gè)模型的適用場景。本書盡量更多地介紹模型的使用場景,更多地介紹實(shí)際業(yè)務(wù)需求之間的關(guān)系,更多地采用生活中更淺顯易懂的例子,方便人工智能的初學(xué)者學(xué)習(xí)模型。本書不僅適合希望學(xué)習(xí)和運(yùn)用人工智能模型到具體應(yīng)用場景的企業(yè)工程師、科研院所的學(xué)生和科研人員,也適合對人工智能模型感興趣的讀者,使其將模型思維應(yīng)用到生活中。

龔才春 ·人工智能 ·21.8萬字

深度學(xué)習(xí)高手筆記(卷2):經(jīng)典應(yīng)用
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本書通過扎實(shí)、詳細(xì)的內(nèi)容,從理論知識、算法源碼、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等方面對深度學(xué)習(xí)中涉及的算法進(jìn)行分析和介紹。本書共三篇,第一篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測與分割方向的前沿算法,包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點(diǎn)檢測、特征融合、損失函數(shù)、語義分割這6個(gè)方向;第二篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在場景文字檢測與識別方向的重要突破,主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個(gè)階段的算法;第三篇主要介紹深度學(xué)習(xí)的其他算法與應(yīng)用,包括圖像翻譯、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、二維結(jié)構(gòu)識別、人像摳圖、圖像預(yù)訓(xùn)練、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練這6個(gè)方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內(nèi)三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內(nèi)容。本書結(jié)構(gòu)清晰,內(nèi)容廣度與深度齊備。通過閱讀本書,讀者可以了解前沿的深度學(xué)習(xí)算法,擴(kuò)展自己的算法知識面。無論是從事深度學(xué)習(xí)科研的教師及學(xué)生,還是從事算法落地實(shí)踐的工作人員,都能從本書中獲益。

劉巖(@大師兄) ·人工智能 ·21萬字

大話機(jī)器智能:一書看透AI的底層運(yùn)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(yùn)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(diǎn),打通AI的各種技術(shù)壁壘,厘清不易察覺的“認(rèn)知錯(cuò)誤”,從而更好地認(rèn)識正在運(yùn)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(jì)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(jì)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(shí)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(jì)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

機(jī)器學(xué)習(xí)教程(微課視頻版)
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本書兼顧機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、經(jīng)典方法和深度學(xué)習(xí)方法,對組成機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和基本算法進(jìn)行了比較細(xì)致的介紹,對廣泛應(yīng)用的經(jīng)典算法如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹和集成學(xué)習(xí)等算法都給出了深入的分析并討論了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法,對深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行了全面的敘述,比較深入地討論了反向傳播算法、多層感知機(jī)、CNN、RNN和LSTM等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心知識和結(jié)構(gòu);對于強(qiáng)化學(xué)習(xí),不僅介紹了經(jīng)典表格方法,還討論了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。本書是面向大學(xué)理工科和管理類各專業(yè)的寬口徑、綜合性機(jī)器學(xué)習(xí)的教材,可供本科生和一年級研究生課程使用,也可供科技人員、工程師和程序員自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的原理和算法使用。本書對基礎(chǔ)和前沿、經(jīng)典方法和熱門技術(shù)進(jìn)行了盡可能的平衡,使得讀者不僅能在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域打下一個(gè)良好的基礎(chǔ),同時(shí)也可以利用所學(xué)知識解決遇到的實(shí)際問題并為進(jìn)入學(xué)科前沿打好基礎(chǔ)。

張旭東編著 ·人工智能 ·20.6萬字

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