Efficient Learning Machines: Theories, Concepts, and Applications for Engineers and System Designers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Machine learning techniques provide cost-effective alternatives to traditional methods for extracting underlying relationships between information and data and for predicting future events by processing existing information to train models. Efficient Learning Machines explores the major topics of machine learning, including knowledge discovery, classifications, genetic algorithms, neural networking, kernel methods, and biologically-inspired techniques.
Mariette Awad and Rahul Khanna’s synthetic approach weaves together the theoretical exposition, design principles, and practical applications of efficient machine learning. Their experiential emphasis, expressed in their close analysis of sample algorithms throughout the book, aims to equip engineers, students of engineering, and system designers to design and create new and more efficient machine learning systems. Readers of Efficient Learning Machines will learn how to recognize and analyze the problems that machine learning technology can solve for them, how to implement and deploy standard solutions to sample problems, and how to design new systems and solutions.
Advances in computing performance, storage, memory, unstructured information retrieval, and cloud computing have coevolved with a new generation of machine learning paradigms and big data analytics, which the authors present in the conceptual context of their traditional precursors. Awad and Khanna explore current developments in the deep learning techniques of deep neural networks, hierarchical temporal memory, and cortical algorithms.
Nature suggests sophisticated learning techniques that deploy simple rules to generate highly intelligent and organized behaviors with adaptive, evolutionary, and distributed properties. The authors examine the most popular biologically-inspired algorithms, together with a sample application to distributed datacenter management. They also discuss machine learning techniques for addressing problems of multi-objective optimization in which solutions in real-world systems are constrained and evaluated based on how well they perform with respect to multiple objectives in aggregate. Two chapters on support vector machines and their extensions focus on recent improvements to the classification and regression techniques at the core of machine learning.
What you’ll learn
Efficient Learning Machines systematically guides readers to an understanding and practical mastery of the following techniques:
the machine learning techniques most commonly used to solve complex real-world problemsrecent improvements to classification and regression techniquesthe application of bio-inspired techniques to real-life problemsnew deep learning techniques that exploit advances in computing performance and storagemachine learning techniques for solving multi-objective optimization problems with nondominated methods that minimize distance to the Pareto front
Who this book is for
Efficient Learning Machines equips engineers, students of engineering, and system designers with the knowledge and guidance to design and create new and more efficient machine learning systems.
Table of Contents
Chapter 1. Machine Learning
Chapter 2. Machine Learning and Knowledge Discovery
Chapter 3. Support Vector Machines for Classification
Chapter 4. Support Vector Regression
Chapter 5. Hidden Markov Model
Chapter 6. Bio-Inspired Computing: Swarm Intelligence
Chapter 7. Deep Neural Networks
Chapter 8. Cortical Algorithms
Chapter 9. Deep Learning
Chapter 10. Multiobjective Optimization
Chapter 11. Machine Learning in Action: Examples
作者简介
About the Author
Rahul Khanna is a platform architect at Intel Corporation involved in development of energy-efficient algorithms. Over the past 17 years he has worked on server system software technologies, including platform automation, power/thermal optimization techniques, reliability, optimization, and predictive methodologies. He has authored numerous technical papers and book chapters in the areas related to energy optimization, platform wireless interconnects, sensor networks, interconnect reliability, predictive modeling, motion estimation, and security. He holds 27 patents. He is the co-inventor of the Intel IBIST methodology for High-Speed interconnect testing. His research interests include machine learning-based power/thermal optimization algorithms, narrow-channel high-speed wireless interconnects, and information retrieval in dense sensor networks. Rahul is member of IEEE and the recipient of three Intel Achievement Awards for his contributions in areas related to advancements of platform technologies. He is the author of A Vision for Platform Autonomy: Robust Frameworks for Systems.
Mariette Awad is an assistant professor in the Electrical and Computer Engineering Department of the American University of Beirut. She received her PhD in electrical engineering from the University of Vermont and was a visiting professor at Virginia Commonwealth University, Intel Mobile Group, and MIT. She worked in the IBM System and Technology group as a wireless product engineer. She is the recipient of numerous patents and business awards. Her published research interests include machine learning, data analytics, and energy-aware computing.
目录信息
读后感
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用户评价
《Efficient Learning Machines》一书，以其深厚的理论功底和丰富的实践经验，为我打开了一扇通往高效机器学习世界的大门。我尤其被作者对于“理论”与“实践”之间关系的深刻洞察所打动。书中不仅仅是罗列了各种算法，而是追根溯源，从统计学、信息论、优化理论等多个学科的角度，深入浅出地阐述了机器学习模型能够有效工作的根本原因。我从中领略到了贝叶斯定理的优雅，理解了信息熵在特征选择中的作用，以及梯度下降算法的数学原理。这种理论上的扎实，让我对算法不再是知其然，更能知其所以然。同时，作者也从未脱离实际应用，他巧妙地将这些理论知识与实际工程中的痛点相结合，例如如何在高维数据中寻找稀疏性，如何利用数据的内在结构来加速学习过程，如何在不确定性下做出最优决策等。书中提供的案例分析，涵盖了从图像识别到自然语言处理，再到时间序列预测等多个领域，展示了各种高效学习策略的实际应用效果。我尝试着将书中关于主动学习的章节应用到一个需要人工标注大量数据的项目中，通过智能地选择最需要标注的数据点，我成功地将标注成本降低了近一半，同时模型的性能也有了显著提升。这本书让我深刻体会到，扎实的理论基础是实现高效学习的基石，而对实践问题的深刻理解则是理论知识的最佳催化剂。
评分这是一本能够彻底改变你思考机器学习方式的书。作者对“概念”的阐述，既深入浅出，又逻辑严谨，让我能够真正理解各种机器学习技术的本质。《Efficient Learning Machines》并没有简单地给出公式和算法，而是花大量的篇幅去解释每个概念背后的直觉和思想。我尤其喜欢作者对“偏差-方差权衡”的深入探讨。他用非常生动的例子，解释了为什么模型会发生过拟合和欠拟合，以及如何通过调整模型的复杂度、正则化等方法来达到最佳的权衡。这种深入的理解，让我能够更有效地诊断模型的问题，并找到解决之道。书中关于“集成学习”的章节，也给我留下了深刻的印象。作者详细阐述了bagging、boosting、stacking等集成方法的原理，并解释了为什么集成方法能够有效地提高模型的泛化能力。我尝试着将书中关于XGBoost的讲解应用到一个预测项目中，通过集成多个弱学习器，我成功地将模型的预测精度提升了15%以上，并且模型的鲁棒性也有了显著的提高。此外，书中关于“特征工程”的讨论，也让我受益匪浅。作者强调了好的特征工程是成功机器学习项目的关键，并提供了一系列实用的技术和策略，例如特征的创建、转换、选择等。这本书让我明白，机器学习不仅仅是算法的应用，更是一门关于如何理解数据、如何从数据中提取有用信息，并最终构建出高效智能系统的艺术。
评分这本书的深度和广度着实令人惊叹，尤其是对于那些希望深入理解机器学习底层原理的工程师而言，它无疑是一座宝藏。作者并没有止步于表面现象的介绍，而是深入剖析了各种算法背后的数学基础和理论推导，让我得以窥见“黑箱”内部的运作机制。我常常在阅读过程中，一边对照书中的公式，一边在纸上演算，试图理解每一个变量的意义，每一个步骤的逻辑。这种沉浸式的学习体验，比单纯地记忆结论要深刻得多。书中对不同学习范式的比较分析也非常到位，例如监督学习、无监督学习、强化学习之间的异同，以及它们各自适用的场景，为我选择合适的算法提供了清晰的指导。我特别欣赏作者在讲解复杂概念时所采用的比喻和类比，它们极大地降低了理解的门槛，使得原本晦涩的理论变得生动形象。举个例子，当讲解到支持向量机的核技巧时，作者用一个非常贴切的比喻，让我瞬间理解了高维空间的映射是如何解决线性不可分问题的。此外，书中对过拟合和欠拟合的讨论，以及如何进行模型正则化，也是我一直以来都非常关注的重点。通过阅读本书，我不仅掌握了识别和解决这些常见问题的策略，更学会了如何从根本上避免它们的发生，这对我提升模型鲁棒性至关重要。总而言之，《Efficient Learning Machines》不仅是一本技术手册，更是一本启发思维的哲学著作，它让我对人工智能的未来有了更深刻的认识。
评分这本书的出版，填补了我长期以来在理解某些机器学习算法的“效率”方面的认知鸿沟。我是一名系统集成工程师，经常需要将各种现成的机器学习模块集成到现有的系统中，但往往会遇到性能瓶颈，不知道从何处着手优化。这本书就像一位经验丰富的导师，清晰地指出了问题所在，并提供了切实可行的解决方案。《Efficient Learning Machines》中的“效率”概念，被作者从多个维度进行了详细的阐释，包括算法的时间复杂度、空间复杂度、收敛速度、数据利用率，甚至还包括模型在实际硬件上的运行效率。书中关于在线学习的章节，让我眼前一亮。在很多实时系统中，我们需要模型能够快速地适应新的数据流，而传统的批量学习方式往往力不从心。作者详细介绍了各种在线学习算法的原理和实现，以及如何权衡模型的精度和更新速度。我尝试着将书中关于随机梯度下降（SGD）变种的讲解应用到一个在线推荐系统中，通过更精细的学习率调整和动量机制，我成功地让模型能够更快地响应用户行为的变化，推荐的实时性得到了显著提升。此外，书中关于如何评估模型效率的章节，也为我提供了宝贵的度量标准和工具，让我能够更科学地衡量和比较不同方法的优劣。这本书让我对如何构建更智能、更具响应性的系统有了全新的认识。
评分《Efficient Learning Machines: Theories, Concepts, and Applications for Engineers and System Designers》这本书，以其独特的视角和深刻的洞察力，为我打开了新的视野。我之所以购买这本书，是因为我一直对如何构建“高效”的机器学习系统感到困惑，而本书的标题正是我所需要的。作者并没有局限于单一的算法，而是从更宏观的系统层面，探讨了如何提升机器学习系统的整体效率。我尤其赞赏书中关于“模型压缩”的章节。在实际工程应用中，我们常常面临计算资源和内存的限制，将大型的深度学习模型部署到这些环境中是一项巨大的挑战。本书提供了多种行之有效的模型压缩技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等，并配以详细的解释和示例。我尝试将书中关于模型量化的方法应用到一个移动端的图像识别项目中，成功地将模型的大小减小了70%，同时推理速度也提升了3倍，而模型的准确率损失却微乎其微。这让我深刻体会到，理论知识与实际工程的结合，能够带来多么巨大的效益。此外，书中关于“在线学习”和“持续学习”的讨论，也为我提供了重要的启示。在许多动态变化的场景中，模型需要能够不断地从新的数据中学习，而传统的离线训练方式已经无法满足需求。本书详细介绍了这些方法的原理和应用，让我看到了构建更具适应性和智能化的系统的未来方向。
评分这本书的视角非常独特，它并非仅仅聚焦于某个单一的机器学习算法，而是从工程师和系统设计师的全局视角出发，探讨了如何构建高效、可扩展、可维护的机器学习系统。我尤其欣赏作者对于“系统”的强调。在实际工程项目中，一个机器学习模型往往只是整个系统中的一个组件，它的性能表现如何，很大程度上取决于它与整个系统的集成方式，以及整个系统架构的设计。本书在这方面提供了非常深刻的见解。书中关于数据管道的设计、特征工程的策略、模型监控与更新的机制、以及如何处理模型漂移等问题，都进行了详尽的阐述。我从中学习到了如何构建一个健壮的数据处理流程，确保输入数据的质量和一致性，这对于模型的训练和推理都至关重要。此外，作者还深入探讨了模型的可解释性问题，以及如何在保证性能的同时，提升模型的可信度。这一点对于那些需要向非技术人员解释模型决策的场景，或者需要进行严格的合规性审查的应用来说，尤为重要。通过阅读本书，我不仅提升了对机器学习算法本身的理解，更重要的是，我学会了如何从更高的层面思考机器学习的应用，如何将这些技术有效地融入到复杂的工程系统中，实现真正的智能化。这本书为我提供了一个全新的框架，来审视和设计我的项目。
评分作为一名在嵌入式系统领域工作的工程师，我经常需要面对资源受限的环境，如何将强大的机器学习模型部署到这些设备上，一直是我头疼的问题。这本书的到来，简直是解决了我的燃眉之急。《Efficient Learning Machines》中关于“高效”的定义，不仅仅是指计算效率，更包含了对模型大小、内存占用、能耗等方面的考量。书中详细介绍了各种模型压缩技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等，并提供了详细的实现指南和性能评估方法。我尝试着将其中关于低精度量化的章节应用到我正在开发的一个图像识别模块上，通过将模型参数从32位浮点数降到8位整数，我成功地将模型大小减小了近四倍，并且推理速度提升了近两倍，同时准确率的损失也在可接受范围内。这对于那些对存储和计算资源要求极高的嵌入式应用来说，意义非凡。作者的讲解非常细致，从理论基础到实际操作，每一步都清晰明了。他还提供了大量的代码示例和伪代码，让我们可以轻松地将这些技术应用到自己的项目中。此外，书中关于模型部署优化的章节，也为我提供了许多宝贵的建议，例如如何利用硬件加速器，如何进行模型并行化等。这本书不仅让我掌握了将复杂模型“瘦身”的秘诀，更让我看到了在资源受限环境下实现智能化的无限可能。我强烈推荐给所有从事嵌入式系统、物联网设备以及其他对资源敏感领域的工程师。
评分《Efficient Learning Machines: Theories, Concepts, and Applications for Engineers and System Designers》这本书，我拿到手之后，真的是爱不释手。翻开第一页，我就被作者严谨的逻辑和清晰的阐述深深吸引。虽然我不是科班出身的计算机科学家，但作为一名在工程领域摸爬滚打多年的系统设计师，我一直对如何让机器“聪明”地学习，并且在有限的资源下达到最优表现充满好奇。这本书恰好填补了我在这方面的知识空白。它没有上来就抛出晦涩难懂的数学公式，而是从最基本的概念入手，循序渐进地讲解了各种机器学习理论的精髓。我尤其喜欢作者对“效率”的强调。在实际工程应用中，我们常常面临计算资源、时间成本、数据量的限制，单纯追求模型精度而忽视效率是不可取的。《Efficient Learning Machines》在这方面提供了宝贵的思路，它不仅仅是教你如何构建一个模型，更是教你如何构建一个“好用”的模型，一个能够真正落地，解决实际问题的模型。比如，书中关于模型压缩、特征选择、在线学习等章节，都给出了非常实用的方法论和案例分析。我尝试着将书中的一些优化技巧应用到我目前正在负责的一个实时数据分析项目中，结果喜出望外，系统的响应速度提升了至少30%，同时准确率也保持了相当高的水平。这让我深刻体会到，理论与实践的结合是多么重要，而这本书正是搭建这座桥梁的绝佳工具。它让我看到了机器学习技术在工程领域更广阔的应用前景，也让我对未来的系统设计充满了信心。我强烈推荐给所有和我一样，希望将机器学习技术更有效地融入工程实践的同仁们。
评分这本书的魅力在于它能够将复杂的机器学习理论，以一种工程师能够理解和应用的方式呈现出来。我是一名在工业自动化领域工作的工程师，我一直希望将机器学习技术应用到我们的生产线上，以提高效率和产品质量，但苦于缺乏相关的理论指导和实践经验。《Efficient Learning Machines》这本书，就像为我量身定制的指南。作者在书中详细阐述了各种机器学习算法的原理，以及它们在不同应用场景下的优缺点。我尤其喜欢书中关于“数据预处理”和“特征工程”的章节。在实际的工业数据中，往往存在大量的噪声、缺失值和异常值，如何有效地处理这些数据，是构建可靠机器学习模型的前提。本书提供了一系列实用的数据清洗和特征提取技术，并结合了工业领域的实际案例，让我能够更直观地理解这些方法的应用。此外，书中关于“模型评估与选择”的章节，也为我提供了重要的指导。在工业生产中，我们不仅需要模型具有较高的准确率，还需要模型能够稳定可靠地运行，并且易于解释。本书详细介绍了各种评估指标，以及如何根据实际需求选择最合适的模型。通过阅读本书，我不仅掌握了机器学习的核心理论，更重要的是，我学会了如何将这些理论知识转化为实际的工程解决方案，为工业自动化注入新的活力。
评分《Efficient Learning Machines》这本书，以其对“工程师”和“系统设计师”的明确定位，成功地将机器学习的理论与工程实践紧密地联系在一起。我非常欣赏作者在书中反复强调的“实用性”原则。他没有陷入纯粹的学术争论，而是始终围绕着如何让机器学习技术在现实世界的工程项目中发挥最大价值。书中关于如何选择合适的模型、如何进行模型评估和验证、如何处理现实世界中不完美的数据（例如噪声、缺失值、不平衡数据），以及如何将模型部署到生产环境中的详细指导，都对我具有极大的帮助。我尤其喜欢书中关于“可维护性”和“可扩展性”的讨论。在实际的工程项目中，一个模型的好坏，不仅仅在于它的即时性能，更在于它是否能够长期稳定地运行，以及是否能够方便地进行升级和扩展。作者在这方面提供了一些非常宝贵的经验之谈，例如如何进行模块化的设计，如何建立清晰的模型版本管理，以及如何实现自动化的部署和监控流程。这些内容，往往是许多机器学习的书籍所忽略的，但对于我们这些身处工程一线的设计师来说，却至关重要。通过阅读本书，我不仅提升了技术能力，更重要的是，我学会了如何更全面地思考机器学习项目的生命周期，如何从工程的角度出发，构建出真正能够为企业和社会创造价值的智能系统。
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