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深入淺出機器學習(從數據到AI演算法)/人工智慧前沿實踐叢書

  • 作者：陳德忠//肖彧潔|責編:賈旭龍
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302678045
  • 出版日期：2025/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：210
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本涌蓋機器學習和人工智慧領域重要概念和方法的書籍。全書分為六章，內容包括AI演算法的基礎——數據、培養對數據的敏銳觀察力、所有的努力都是為了提升概率——關於數據分析工作、高維空間中的數據、數據關係，以及讓機器學會說話。本書通過實際案例和詳細講解，提供了全面而深入的機器學習指南。讀者通過本書可以了解數據在演算法研發中的關鍵作用，並培養對數據的敏銳觀察力和理解能力，學習數據分析方法、高維空間中的數據處理，以及各種AI演算法的原理和應用。此外，本書還探討了人機對話技術的發展，介紹了ChatGPT的核心技術。無論讀者是初學者還是專業人士，都能從本書中獲得有價值的知識，並將其應用於機器學習和AI演算法的實踐中。
    本書適合機器學習和人工智慧領域的初學者、學生、研究人員、數據分析師、軟體工程師、業務決策者等，也適合對本領域感興趣的其他讀者。
作者介紹
陳德忠//肖彧潔|責編:賈旭龍
目錄
第1章  AI演算法的基礎——數據
  1.1  科學研究的兩種方法
  1.2  深度學習技術也離不開對數據的觀察
  1.3  一個通過數據觀察和分析的AI演算法技術創新案例
  1.4  數據問題導致的演算法或項目失敗案例
    1.4.1  忽視數據誤差
    1.4.2  忽視數據特點
    1.4.3  忽視人工標注數據的不可靠性
  1.5  如何選擇合適的演算法
  1.6  數據是推進人工智慧技術發展的「燃料」
第2章  培養對數據的敏銳觀察力
  2.1  心中有「數」
  2.2  數據理解力
  2.3  實踐經驗積累
  2.4  數據的複雜性
  2.5  培養創新意識
  2.6  兩種思維模式
  2.7  觀察數據實現演算法的案例
    2.7.1  演算法設計需求——檢測電路板中的污漬
    2.7.2  觀察數據
    2.7.3  演算法設計
第3章  所有的努力都是為了提升概率——漫談數據分析方法
  3.1  AI系統的可靠性是個概率問題
  3.2  呈高斯分佈的數據
  3.3  高斯分佈與聚類分析
  3.4  分析數據間的關係——相關性分析
  3.5  數據頻域分析——如何理解傅里葉變換
    3.5.1  卷積
    3.5.2  複數
  3.6  圖像數據分析
    3.6.1  分析圖像數據的格式
    3.6.2  分析圖像數據來源
    3.6.3  分析圖像數據的生成場景
    3.6.4  結合圖像識別需求分析圖像數據的特點
    3.6.5  分析生成識別模型所需要的訓練圖像數量
  3.7  自然語言數據分析要領
    3.7.1  分析要處理的自然語言包含的語言種類
    3.7.2  分析文本數據涉及的場景類型
    3.7.3  分析文本數據的字元編碼
    3.7.4  分析文本數據的大小
    3.7.5  結合需求分析文本數據的特點
    3.7.6  分析建立自然語言處理模型需要的數據量
  3.8  一個充分分析文字數據特點實現演算法設計的案例——數學相似題判斷方法
第4章  高維空間中的數據
  4.1  高維災難
  4.2  高維空間數據分佈特點
    4.2.1  稀疏性
    4.2.2  高維空間數據趨於表面分佈
    4.2.3  高維空間向量近似正交
  4.3  高維空間難題的解決方法

  4.4  高維空間數學理論應用案例
    4.4.1  幾引理
    4.4.2  壓縮感知
    4.4.3  利用隨機投影獲取圖像特徵
    4.4.4  利用隨機投影獲取到的特徵值進行運動物體跟蹤的方法
第5章  數據之間存在千絲萬縷的聯繫
  5.1  上下文關係
  5.2  知識圖譜
  5.3  事件圖譜
  5.4  事件圖譜應用案例
    5.4.1  大數據能做什麼
    5.4.2  教學活動過程中的事件本體設計
    5.4.3  教學活動過程大數據系統框架
  54.4  教學過揮中的事件圖譜應用
第6章  讓機器學會說話
  6.1  語言的起源
    6.1.1  不是只有人類才擁有「語言」
    6.1.2  人類語言的形成過程
    6.1.3  文字的產生
  6.2  漢語和英語的語言差異
    6.2.1  詞語
    6.2.2  語法
  6.3  Transforner模型
    6.3.1  人工神經網路
    6.3.2  Transforner模型技術原理
  6.4  殊途同歸
    6.4.1  智能湧現
    6.4.2  思維的機制
    6.4.3  人工智慧「十問」
後記

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