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機器學習技術圖書 版權(quán)信息
- ISBN：2200059000442
- 條形碼：2200059000442
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
機器學習技術圖書 內(nèi)容簡介
人工智能方興未艾，機器學習算法作為實現(xiàn)人工智能*重要的技術之一，引起了無數(shù)相關從業(yè)者的興趣。本書詳細介紹了機器學習算法的理論基礎和高級實踐案例，理論部分介紹了機器學習項目體系搭建路徑，包括業(yè)務場景拆解、特征工程、模型評估和選型、模型優(yōu)化；實踐部分介紹了業(yè)界常見的業(yè)務場景，包括計算廣告、供需預測、智能營銷、動態(tài)定價。隨書附贈所有案例源碼，獲取方式見封底。本書內(nèi)容深入淺出，理論與實踐相結(jié)合，幫助計算機專業(yè)應屆畢業(yè)生、跨專業(yè)從業(yè)者、算法工程師等讀者能夠從零構(gòu)建機器學習項目實現(xiàn)流程，快速掌握關鍵技術，迅速從小白成長為獨當一面的算法工程師。本書講解了經(jīng)典的高級機器學習算法原理與知識，包括常見的監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、概率圖模型、核方法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡，以及強化學習等內(nèi)容，同時更強調(diào)動手實踐。所有算法均利用PyTorch計算框架進行實現(xiàn)，并且在各章節(jié)配備實戰(zhàn)環(huán)節(jié)，內(nèi)容涵蓋點擊率預估、異常檢測、概率圖模型變分推斷、高斯過程超參數(shù)優(yōu)化、深度強化學習智能體訓練等內(nèi)容。 本書附贈所有案例的源代碼及各類學習資料來源，適合具有一定編程基礎的人工智能愛好者學習，也是相關從業(yè)者和研究人員的學習指南。強化學習是機器學習的重要分支，是實現(xiàn)通用人工智能的重要途徑。本書介紹了強化學習在算法層面的快速發(fā)展，包括值函數(shù)、策略梯度、值分布建模等基礎算法，以及為了提升樣本效率產(chǎn)生的基于模型學習、探索與利用、多目標學習、層次化學習、技能學習等算法，以及一些新興領域，包括離線學習、表示學習、元學習等，旨在提升數(shù)據(jù)高效性和策略的泛化能力的算法，還介紹了應用領域中強化學習在智能控制、機器視覺、語言處理、醫(yī)療、推薦、金融等方面的相關知識。 本書深入淺出、結(jié)構(gòu)清晰、重點突出，系統(tǒng)地闡述了強化學習的前沿算法和應用，適合從事人工智能、機器學習、優(yōu)化控制、機器人、游戲開發(fā)等工作的專業(yè)技術人員閱讀，還可作為計算機、人工智能、智能科學相關專業(yè)的研究生和高年級本科生的教材。
機器學習技術圖書 目錄
《機器學習高級實踐.計算廣告、供需預測、智能營銷、動態(tài)定價》
《強化學習.前沿算法與應用》
《PyTorch高級機器學習實戰(zhàn)》
《強化學習.前沿算法與應用》
《PyTorch高級機器學習實戰(zhàn)》
展開全部
機器學習技術圖書 作者簡介
王聰穎，北京郵電大學計算機學院（國家示范性軟件學院）碩士，現(xiàn)任滴滴國際化資深算法工程師，負責滴滴國際化增長、調(diào)度算法策略。曾供職于快手，順豐，VMware等多家國內(nèi)外知名科技公司，從0-1、1-10的參與設計并主導開發(fā)了多個機器學習算法賦能業(yè)務場景并顯著提升業(yè)務效果的項目，曾獲得Kaggle比賽銀牌、銅牌。謝志輝，得克薩斯大學奧斯汀分校博士, 在人工智能和機器學習領域有著深厚實踐和理論經(jīng)驗。曾供職于滴滴出行和阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)平臺，成功構(gòu)建了工業(yè)級的分析和自動化的模型平臺，對支持業(yè)務規(guī)；涂焖俚鸬搅岁P鍵作用。作者也曾在美國雅虎公司桑尼維爾總部擔任廣告科學家, 從事雅虎全域展示廣告和視頻廣告交易以及拍賣定價機制的相關研究,貢獻數(shù)千萬美元的賣方收益。進入工業(yè)界之前在伊利諾伊大學執(zhí)教。作者在相關領域的國際會議和雜志上發(fā)表論文十多篇，申請中/已授權(quán)中美國專利二十多項。王宇龍，清華大學計算機博士，大型互聯(lián)網(wǎng)公司算法專家，在國際學術會議及期刊發(fā)表過多篇論文。曾出版書籍《PyTorch深度學習入門與實戰(zhàn)》，知乎“機器學習”話題優(yōu)秀回答者（@Young）。白辰甲上海人工智能實驗室青年研究員，博士畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學計算學部，曾在加拿大多倫多大學聯(lián)合培養(yǎng)，2022年獲哈工大優(yōu)秀博士論文獎。在高水平國際會議和期刊上發(fā)表論文20余篇，獲評機器學習頂會ICML 2021、ICLR 2022、NeurIPS 2022亮點論文。研究方向包括強化學習、博弈智能和具身智能。趙英男博士畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學計算學部，曾在加拿大阿爾伯塔大學進行聯(lián)合培養(yǎng)，主要研究方向為深度強化學習、表征學習等，在國際會議和期刊上發(fā)表多篇學術論文。郝建業(yè) 天津大學智能與計算學部副教授，獲哈爾濱工業(yè)大學學士學位，香港中文大學博士學位，曾任MIT計算機科學與人工智能實驗室博士后研究員。研究方向為深度強化學習和多智能體系統(tǒng)，近年在NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI等人工智能領域知名會議和IEEE匯刊發(fā)表論文80余篇，出版專著2部。劉鵬哈爾濱工業(yè)大學教授，博士生導師，模式識別與智能系統(tǒng)研究中心主任。主要研究方向為圖像處理、模式識別、機器學習。發(fā)表學術論文50余篇，獲發(fā)明專利10余項，獲黑龍江省科技進步一等獎1項。王震西北工業(yè)大學教授，網(wǎng)絡空間安全學院黨委書記，國家保密學院常務副院長，Elected Member of Academia Europaea (EA), European Academy of Sciences and Arts (EASA)，AAIA Fellow, 全球高被引科學家，國家杰青，國防創(chuàng)新團隊負責人。圍繞博弈智能，人工智能基礎理論，網(wǎng)絡空間智能對抗，在Nature Communications、PNAS、Science Advance、AAAI、NeurIPS、ICML、ICLR等發(fā)表系列成果，WoS引用2萬余次，編制完成行標5項。獲科學探索獎，中國青年五四獎章，教育部、陜西省、學會科學技術獎一等獎等多個獎項。
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