本書從一個(gè)完全不了解機(jī)器學(xué)習(xí)的程序員的視角出發(fā),通過一系列生動(dòng)有趣的具體應(yīng)用實(shí)例,運(yùn)用詼諧的語言以循序漸進(jìn)的方式比較系統(tǒng)地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)思想、基本理論和重要算法,比較細(xì)致地剖析線性模型、感知機(jī)模型、淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)原理與編程方法,引導(dǎo)讀者親自動(dòng)手從零開始打造和完善機(jī)器學(xué)習(xí)的底層代碼,逐步消除對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理的認(rèn)知盲點(diǎn),讓廣大初學(xué)者能夠較為輕松地掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本理論和編程技術(shù)。本書是從零基礎(chǔ)初學(xué)者的思維角度編寫的,適合作為智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)以及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生的機(jī)器學(xué)習(xí)入門教材,也可供工程技術(shù)人員和自學(xué)讀者學(xué)習(xí)參考。
適讀人群 :本書是從零基礎(chǔ)初學(xué)者的思維角度編寫的,適合作為智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)以及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生的機(jī)器學(xué)習(xí)入門教材,也可供工程技術(shù)人員和自學(xué)讀者學(xué)習(xí)參考。 l 語言幽默,舉例生動(dòng),適合零基礎(chǔ)讀者學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)。
l 廣泛覆蓋梯度下降、線性與非線性分類模型、感知機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、過度擬合和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等重要熱門主題。
l 附帶配套網(wǎng)站ProgML(www.progml.com),讀者可自行參閱重要內(nèi)容的額外解釋與細(xì)節(jié)部分。
l 每章都附有可供讀者完成的編程練習(xí),練習(xí)還配備了參考答案。
l 附錄中有Python簡單入門教程與術(shù)語表。
人工智能系統(tǒng)主要使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解析外部環(huán)境數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)和模型參數(shù),從而獲得可用于決策或預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型。機(jī)器學(xué)習(xí)為人工智能系統(tǒng)提供了基礎(chǔ)性的核心算法支撐。要想了解人工智能,首先必須牢固掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用技術(shù)。
機(jī)器學(xué)習(xí)主要是從經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)等先驗(yàn)信息中產(chǎn)生或構(gòu)造模型的訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法,或者說機(jī)器學(xué)習(xí)是一門關(guān)于訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)理論與應(yīng)用技術(shù)的學(xué)問。我們知道,算法設(shè)計(jì)是一種思維的藝術(shù),需要一定的抽象思維能力和數(shù)學(xué)知識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法更是如此,不僅涉及微積分、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、矩陣計(jì)算、圖論等數(shù)學(xué)知識(shí),還涉及眾多最優(yōu)化理論與方法,為廣大初學(xué)者掌握機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)帶來一定的困難。
本書從一個(gè)完全不了解機(jī)器學(xué)習(xí)的程序員的視角出發(fā),通過一系列生動(dòng)有趣的具體應(yīng)用實(shí)例,運(yùn)用詼諧的語言以循序漸進(jìn)的方式比較系統(tǒng)地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)思想、基本理論和重要算法,引導(dǎo)讀者親自動(dòng)手從零開始打造和完善機(jī)器學(xué)習(xí)的底層代碼,逐步消除對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理的認(rèn)知盲點(diǎn),使得廣大初學(xué)者可以比較輕松地掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本理論和編程技術(shù)。
本節(jié)主要由三部分組成。第一部分主要通過一些有趣的應(yīng)用實(shí)例介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、梯度下降優(yōu)化算法,以及線性回歸模型、線性分類模型、感知機(jī)模型等最基本的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。第二部分主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及相關(guān)的訓(xùn)練算法,首先使用一種非常易于理解的方式介紹感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,使得讀者能夠很快認(rèn)識(shí)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的本質(zhì),然后結(jié)合代碼的編寫過程由淺入深地介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練步驟和訓(xùn)練算法,并以詼諧幽默的語言分析討論超參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型測(cè)試的一般方法和基本技巧。第三部分介紹深度學(xué)習(xí)的基本原理和基本模型,著重討論深度學(xué)習(xí)的過度擬合問題和正則化策略以及激活函數(shù)的設(shè)計(jì)思想,幫助廣大初學(xué)者打下良好的深度學(xué)習(xí)知識(shí)基礎(chǔ)和編程基礎(chǔ)。
本書是從零基礎(chǔ)初學(xué)者的思維角度編寫的,使用非常樸實(shí)、幽默的語言深入淺出地表達(dá)知識(shí)內(nèi)容,著重突出機(jī)器學(xué)習(xí)方法的思想內(nèi)涵、本質(zhì)和基本的編程技術(shù),使得廣大讀者能夠通過自己的努力較容易地掌握全書主要內(nèi)容,適合作為智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)以及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生的機(jī)器學(xué)習(xí)入門教材,也可供工程技術(shù)人員和自學(xué)讀者學(xué)習(xí)參考。
本書由汪雄飛、汪榮貴共同翻譯完成。感謝研究生張前進(jìn)、江丹、孫旭、尹凱健、王維、張珉、李婧宇、修輝、雷輝、張法正、付炳光、葉萌、朱正發(fā)、湯明空、韓夢(mèng)雅、鄧韜、王靜、龔毓秀、李明熹、董博文、麻可可、李懂、劉兵等提供的幫助,感謝合肥工業(yè)大學(xué)和機(jī)械工業(yè)出版社的大力支持。
由于時(shí)間倉促,譯文難免存在不妥之處,敬請(qǐng)讀者批評(píng)指正!
譯者
2021年3月
◆譯者簡介◆
汪榮貴
合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院(人工智能學(xué)院)教授、博士生導(dǎo)師,中國人工智能學(xué)會(huì)離散智能計(jì)算專委會(huì)委員,安徽省人工智能學(xué)會(huì)理事,主要研究方向?yàn)槎嗝襟w技術(shù)與深度學(xué)習(xí)、視頻大數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)視覺,已承擔(dān)完成或正在承擔(dān)國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目、國家自然基金企業(yè)聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目、國家自然基金面上項(xiàng)目、工信部電子產(chǎn)業(yè)基金項(xiàng)目、安徽省科技攻關(guān)重點(diǎn)項(xiàng)目(科技強(qiáng)警),以及企業(yè)委托研發(fā)項(xiàng)目等多個(gè)課題的研究,已發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文八十余篇,近期研究成果獲中電集團(tuán)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、安徽省科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、合肥市科技進(jìn)步一等獎(jiǎng),長期從事《離散數(shù)學(xué)》、《算法設(shè)計(jì)與分析》、《機(jī)器學(xué)習(xí)》、《計(jì)算機(jī)視覺》、《優(yōu)化計(jì)算方法》等本科生或研究生課程的教學(xué)工作,編著出版的教材《離散數(shù)學(xué)及其應(yīng)用》、《算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用》、《機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用》、《機(jī)器學(xué)習(xí)簡明教程》,以及近期出版的譯著《優(yōu)美的教學(xué)思維——問題求解與證明》、《機(jī)器學(xué)習(xí)編程——從編碼到深度學(xué)習(xí)》深受廣大讀者的歡迎和好評(píng)。