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從機器學習到深度學習

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劉長龍 作者
電子工業齣版社
譯者
2019-3 出版日期
512 頁數
99.00元 價格
平裝
博文視點AI係列 叢書系列
9787121355189 圖書編碼

從機器學習到深度學習 在線電子書 圖書標籤: 計算機科學  統計學與機器學習  機器學習  人工智能  深度學習  計算科學  Machine  編程/算法   


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發表於2024-11-17

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從機器學習到深度學習 在線電子書 用戶評價

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從機器學習到深度學習 在線電子書 著者簡介

劉長龍,思維與行動兼備的80後,享受萌生新想法後邊開發邊思考的創新過程。上海交大碩士畢業後最初任職於上海電信,負責賬務與支付係統的開發與實施;之後加入Honeywell負責多個自動化控製産品服務開發、主導瞭霍尼韋爾中國智能傢居在雲與大數據上的創新;現在作為思科的工程師在企業內主持多次機器學習技術分享,實現智能文本分析係統、聊天機器人自然語言處理等産品創新;2018年在思科主辦,騰訊、網易、諾基亞等共同參與的敏捷與人工智能峰會上擔任機器學習算法演講嘉賓。


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從機器學習到深度學習 在線電子書 圖書描述

《從機器學習到深度學習:基於scikit-learn與TensorFlow的高效開發實戰》是一本場景式的機器學習實踐書,筆者努力做到“授人以漁,而非授人以魚”。理論方麵從人工智能(AI)與機器學習(ML)的基本要素講起,逐步展開有監督學習、無監督學習、強化學習這三大類模型的應用場景與算法原理;實踐方麵通過金融預測、醫療診斷概率模型、月球登陸器、圖像識彆、寫詩機器人、中國象棋博弈等案例啓發讀者將機器學習應用在各行各業裏,其中後三個案例使用瞭深度學習技術。

《從機器學習到深度學習:基於scikit-learn與TensorFlow的高效開發實戰》試圖用通俗的語言講解涵蓋算法模型的機器學習,主要內容包括機器學習通用概念、三個基本科學計算工具、有監督學習、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、自然語言處理、深度學習、強化學習、模型遷移等。在深入淺齣地解析模型與算法之後,介紹使用Python相關工具進行開發的方法、解析經典案例,使讀者做到“能理解、能設計、能編碼、能調試”,沒有任何專業基礎的讀者在學習本書後也能夠上手設計與開發機器學習産品。

《從機器學習到深度學習:基於scikit-learn與TensorFlow的高效開發實戰》內容深入淺齣、實例典型,適閤對機器學習感興趣的産品設計、技術管理、數據分析、軟件開發或學生讀者。閱讀本書既能瞭解當前工業界的主流機器學習與深度學習開發工具的使用方法,又能從戰略方麵掌握如何將人工智能技術應用到自己的企業與産品中。

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