看似无关的数据中提取有用知识的强大技术

2018-09-09 23:41 来源:未知 网络编辑:admin 阅读 报错

  1956年,人工智能创制于IBM正正在达特茅斯学院(Dartmouth College)举行的一次研讨会上。麦卡锡初度提出了“人工智能”这一术语。它是人工智能史乘上的一个重大里程碑。纽厄尔、萧伯纳和西蒙斥地了一个叫作“逻辑外面家”的推理尺度。它被用于志愿定理注解,促使了第一个列外经管发言——音讯加工发言的斥地。乔姆斯基的天分语法外面影响了自然发言经管。1958年,罗森布拉突出现晰感知器。约翰•麦卡锡斥地了LISP和人工智能编程发言。

  人工智能大潮来了。AlphaGo击败围棋大家李世石后,人工智能的应用仿佛一夜之间四处开花。正正在科技潮流的大境遇中,现正正在硅谷的用人单位越来越方针于雇用既懂外面(斟酌者)又懂编程(推行者)的工程师。斟酌者的平凡劳动是阅读文献以求爆发思道,而推行者则是编写代码来杀青应用。然而要成为一名真正的工程师,学习呆板学习是将斟酌者和推行者相维系的最疾途径。

  人工智能的筹商蕴涵从数据到常识,从学习到推理。新一代人工智能也曾上升为邦度战略,其笼盖的方圆也越来越广。呆板学习是人工智能的根蒂和热门筹商问题,是一门众方圆交叉学科,涉及概率论、统计学、接近论、凸剖释、策动繁杂性外面等众门学科。呆板学习已广泛应用于数据开掘、策动机视觉、自然发言经管、生物特征识别、搜求引擎、医学诊断、检测信用卡讹诈、证券墟市剖释、DNA序列测序、语音和手写识别、战略逛戏和呆板人等方圆。

  还没有入行或者正正正在初学人工智能方圆的尺度员们,这日带来了一份人工智能思念导图,并附进展修途途书单,巴望对于迷茫的你有所助助。

  本书从算法之美娓娓道来,没有高明的原理,也没有扫兴的公式,通过兴会故事引出算法问题,网罗50众个实例及美满图解,维系学生提问,剖释算法性子,并给出代码杀青的细致过程和运转结果。

  本书可行径尺度员的学习用书,也适合从未有过编程通过但又对算法有热烈意思的初学者行使,同时也可行径上等院校策动机、数学及联系专业的师生用书和培训学校的教材。

  本书的特质是杀青了初学常识、实例演示、范例研习、本事解惑、总结实战5大个体实际的协调,让读者看得懂、用得上、学得会。

  一本书的容量,批注了初学类、范例类和项目实战类三类图书的实际。丰裕的配套资源 ,学习更高效。

  320个实例,更众的践诺研习机会753分钟视频批注,消重学习难度5个总结案例,项目实战研习74个本事解惑,破解学习难点“本事批注”→范例研习”→“本事解惑”贯穿全书,总共驾御算法应用本事批注:通过320个实例,循序渐进地批注了算法应用的各个常识点。范例研习: 5个总结实例,使读者具有应用算法管理实际项方针才干。本事解惑:把容易混淆的看法伶仃批注和理解,助助读者绕过学习中的陷阱。

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  深度学习是呆板学习的一个分支,它能够使策动机通过方针看法来学习通过和领悟全邦。因为策动机能够从通过中获取常识,于是不须要人类来神志化地定义策动机须要的总共常识。方针看法愿意策动机通过构制大概的看法来学习繁杂的看法,而这些分层的图机闭将具有很深的方针。本书会先容深度学习方圆的很众大旨。

  本书核心先容如何将R发言和深度学习模型或深度神经辘集维系起来,管理实际的应用需求。全书共6章,诀别先容了深度这习根蒂常识、陶冶预测模型、如何防守过拟合、识别异常数据、陶冶深度预测模型以及打算和优化模型等实际。行使无监督学习创修志愿化的预测和分类模型。

  正正在学习和筹商呆板学习的时间,面临令人目炫纷乱的算法,呆板学习新手往往会不知 所措。本书从算法和Python 发言杀青的角度,助助读者理会呆板学习。

  本书潜心于两类中枢的“算法族”,即科罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来 闪现所方针的算法的行使规矩。全书共分为7 章,细致方针了预测模型的两类核默算法、预测模型的构修、科罚线性回归和集成方法的全体应用和杀青。 本书要紧针对思升高呆板学习才力的Python 斥地人员,助助他们管理某一特定的项 目或是晋升联系的才力。

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  呆板学习是近年来渐趋热门的一个方圆,同时Python 发言颠末一段年光的滋长也已慢慢成为主流的编程发言之一。

  本书维系了呆板学习和Python 发言两个热门的方圆,通过行使两种中枢的呆板学习算法来将Python 发言正正在数据剖释方面的优势发挥到极致。全书共有10 章。第1 章批注了Python 呆板学习的生态式样,残剩9 章先容了繁众与呆板学习联系的算法,蕴涵各样分类算法、数据可视化本事、举荐引擎等,要紧蕴涵呆板进校正正在公寓、机票、IPO 墟市、音讯源、实际推广、股票墟市、图像、闲聊呆板人和举荐引擎等方面的应用。 本书适合Python 尺度员、数据剖释人员、对算法感意思的读者、呆板学习方圆的从业人员及科研人员阅读。

  本书通过对呆板学习的背景常识、算法流程、联系器械、践诺案例以及常识图谱等实际的批注,总共先容了呆板学习的外面根蒂和践诺应用。书中涉及呆板学习方圆的众个类型算法,并细致给出了呆板学习的算法流程。

  本书适合任何有必然命据功底和编程根蒂的读者阅读。通过阅读本书,读者不单可够融会呆板学习的外面根蒂,也可以参照极少类型的应用案例拓展己方的专业才力。同时,本书也适合策动机联系专业的学生以及对人工智能和呆板学习感意思的读者阅读。

  神经辘集已成为从巨额原始的,看似无闭的数据中提取有用常识的坚硬本事。 Java发言是用于杀青神经辘集的最合意的器械之一,也是现阶段非常盛行的编程发言之一,网罗众种有助于斥地的API和包,具有“一次编写,各处运转”的可移植性。

  本书齐全地演示了行使Java斥地神经辘集的过程,既有非常根蒂的实例也有高级实例。着手,你将学习神经辘集的根蒂常识、感知机及其特征。 然后,你将行使学到的看法来杀青自组织照耀辘集。 其余,你还会融会极少应用,如天色预告、疾病诊断、客户特征剖释和光学字符识别(OCR)等。 结尾,你将学习实时优化和自符合神经辘集的方法。

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  模拟计量经济学的应用:深远琢磨模型应用中屡屡被呆板学习专业人员粗心的问题,如模型平稳性、牢靠性等。着眼于模型之间的联络和区别,珍惜模型与模型之间的优劣比拟:助助非数学出身的读者加倍深远的领悟模型的假设和适用方圆,而不但是断绝正正在会行使开源模型库的API。 巨额的实际案例和代码闪现:助助数学出身的读者杀青独立上机践诺算法,而不但断绝正正在算法的外面筹商。

  TensorFlow 是谷歌公司斥地的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的根蒂讲起,深远TensorFlow框架原理、模型构修、源代码剖释和辘集杀青等各个方面。全书分为根蒂篇、实战篇和升高篇三个体。

  辅导“谷歌大脑”的工程师Jeff Dean发来寄语,李航、余凯等人工智能方圆专家倾力举荐,代替TensorFlow 1.1的新特征,本实情质总共,实战案例丰裕,视野壮阔,人脸识别、语音识别、图像和语音相维系等热门无所不包,非常适合对深度学习和TensorFlow感意思的读者阅读。

  本书要紧先容如何行使TensorFlow库杀青各种各样的模型,旨正正在消重学习门槛,并为读者管理问题供应细致的方法和提醒。全书共10章,诀别先容了TensorFlow根蒂常识、聚类、线性回归、逻辑回归、分裂的神经辘集、规模化运转模型以及库的应用才力。

  本书适合思要学习和融会 TensorFlow 和呆板学习的读者阅读参考。借使读者具备必然的C++和Python的通过,将能够加倍轻松地阅读和学习本书。

  NLTK 库是目前自然发言经管(NLP)方圆最为盛行、行使最为广泛的库之一, 同时Python发言也已慢慢成为主流的编程发言之一。

  本书要紧先容如何通过NLTK库与极少Python库的维系从而杀青繁杂的NLP职责和呆板学习应用。全书共分为10章。第1章对NLP举办了大概先容。第2章、第3章和第4章要紧先容极少通用的预经管本事、专属于NLP方圆的预经管本事以及命名实体识别本事等。第5章之后的实际侧重于先容如何构修极少NLP应用,涉及文本分类、数据科学和数据经管、社交媒体开掘和大规模文本开掘等方面。

  本书适合 NLP 和呆板学习方圆的热爱者、对文本经管感意思的读者、思要疾捷学习NLTK的资深Python尺度员以及呆板学习方圆的筹商人员阅读。

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  本书将指挥您举办一场意思无量却又齐齐整整的旅逛——从一个非常大概的思法入手,慢慢领悟神经辘集的劳动机制。您无需任何超过中学方圆的数学常识,并且本书还给出易于领悟的微积分简介。本书的目标是让尽只怕众的寻常读者领悟神经辘集。读者将学习行使Python斥地己方的神经辘集,陶冶它识别手写数字,以至可以与专业的神经辘集相媲美。

  本书适合思要融会深度学习、人工智能和神经辘集的读者阅读,加倍适合思要通过Python编程举办神经辘集斥地的读者参考。

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  OpenCV是可以正正在众平台下运转、并供应了众发言接口的一个库,杀青了图像经管和策动机视觉方面的许众通用算法。

  本书适合对于图像识别和经管本事感意思,并且思要学习OpenCV的应用和编程的读者阅读和参考。

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  读者通过阅读本书可以式样地学习人脸识别筹商的方法,融会人脸识别筹商的全体算法杀青以及邦外里相干本事的最新外现。动态人脸识别方法是作家正正在人脸识别筹商方面的一个试验和拓展,巴望这个体实际能够为这一方圆供应一种全新的筹商分支。

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  本书是自然发言经管方圆的一本合用初学指南,旨正正在助助读者学习如何编写尺度来剖释书面发言。基于Python编程发言以及一个名为NLTK的自然发言器械包的开源库,但并不苦求读者有Python编程的通过。全书共11章,遵循难易水准治安编排。

  本书的践诺性很强,蕴涵上百个实际可用的例子和分级操演。本书可供读者用于自学,也可以行径自然发言经管或策动发言学课程的教科书,还可以行径人工智能、文本开掘、语料库发言学等课程的补充读物。

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