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圖解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門

圖解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門

出版社：化學(xué)工業(yè)出版社出版時(shí)間：2023-08-01
開本： 16開 頁(yè)數(shù)： 223
中 圖 價(jià):¥46.2(6.8折) 定價(jià)  ¥68.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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圖解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門 版權(quán)信息

圖解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門 本書特色

這本書的特色就是“簡(jiǎn)單”，這本書沒有這么多的“高大上”，而是用基本的表達(dá)講述了很多達(dá)人們覺得理所應(yīng)當(dāng)而新手們?cè)评镬F里的知識(shí)，甚至能讓學(xué)過理論知識(shí)但是沒有實(shí)踐的人讀完之后產(chǎn)生，原來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)是這個(gè)樣子呀的感覺。這本書里沒有大量生澀的公式，也沒有令人望而生畏的論文，有的只是一幅幅生動(dòng)的示意圖，能讓讀者將人工智能的知識(shí)通過圖解的方式記到心里。

圖解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書作為人工智能專業(yè)的入門書，帶領(lǐng)讀者初步學(xué)習(xí)和實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的算法、流程和核心技術(shù)，并介紹了系統(tǒng)開發(fā)及開發(fā)環(huán)境，通過圖解的方式將難懂的專業(yè)術(shù)語(yǔ)和算法表現(xiàn)出來(lái)，讓沒有相關(guān)專業(yè)基礎(chǔ)的讀者能夠輕松入門。同時(shí)，本書還介紹了一些比較常用的網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，讓讀者能夠?qū)W以致用。 本書適合人工智能領(lǐng)域入門讀者，也適合對(duì)人工智能感興趣的其他領(lǐng)域讀者學(xué)習(xí)。

圖解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門 目錄

第1章 人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)
01 人工智能是什么 002
02 機(jī)器學(xué)習(xí)（ML） 006
03 深度學(xué)習(xí)（DL）是什么 010
04 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的普及之路 014

第2章 機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)
05 有教師學(xué)習(xí)的機(jī)制 020
06 無(wú)教師學(xué)習(xí)的機(jī)制 024
07 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)制 028
08 統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別 030
09 機(jī)器學(xué)習(xí)和特征量 034
10 擅長(zhǎng)的領(lǐng)域和不擅長(zhǎng)的領(lǐng)域 038
11 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的案例 042

第3章 機(jī)器學(xué)習(xí)的過程和核心技術(shù)
12 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本工作流程 048
13 數(shù)據(jù)的收集 052
14 數(shù)據(jù)的整定 056
15 模型的制作和訓(xùn)練 060
16 批學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí) 064
17 利用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證 066
18 訓(xùn)練結(jié)果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 070
19 超參數(shù)和模型的調(diào)節(jié) 076
20 主動(dòng)學(xué)習(xí) 080
21 相關(guān)和因果 084
22 反饋回路 088

第4章 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
23 回歸分析 092
24 支持向量機(jī) 098
25 決策樹 102
26 協(xié)同學(xué)習(xí) 106
27 協(xié)作學(xué)習(xí)的應(yīng)用 110
28 邏輯回歸 114
29 貝葉斯模型 116
30 時(shí)間序列分析和狀態(tài)空間模型 120
31 k近鄰（k-NN）法和k平均（k-means）法 124
32 降維和主成分分析 128
33 優(yōu)化和遺傳算法 132

第5章 深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)
34 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其歷史 138
35 深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別 146
36 深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理 150

第6章 深度學(xué)習(xí)的流程和核心技術(shù)
37 基于誤差反向傳播法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) 156
38 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化 158
39 坡度消失問題 162
40 遷移學(xué)習(xí) 164

第7章 深度學(xué)習(xí)算法
41 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 170
42 遞歸型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） 174
43 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) 180
44 自動(dòng)編碼器 186
45 GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)） 190
46 物體檢測(cè) 194

第8章 系統(tǒng)開發(fā)和開發(fā)環(huán)境
47 人工智能編程使用的主要語(yǔ)言 200
48 機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)和框架 204
49 深度學(xué)習(xí)的框架 208
50 GPU編程和快速化 214
51 機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù) 216

結(jié)束語(yǔ) 219

參考文獻(xiàn) 220
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圖解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)入門 作者簡(jiǎn)介

山口達(dá)輝，Aidemy股份有限公司的工程師。依照Aidemy Pre-mium Plan計(jì)劃，對(duì)學(xué)習(xí)者從基本的編程指南到機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)踐進(jìn)行指導(dǎo)。大學(xué)專攻自動(dòng)駕駛專業(yè)，但是因偶然的機(jī)會(huì)從其他學(xué)科的教師那里取得了講義后對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)充滿信心，隨后變成了AI工程師。當(dāng)前對(duì)于人工智能和腦科學(xué)領(lǐng)域比較感興趣，F(xiàn)在正在為了探究人類的心智究竟是什么這個(gè)其中學(xué)時(shí)代就感興趣的問題而閱讀認(rèn)知科學(xué)方面的論文。

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