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機器學(xué)習(xí)技術(shù)圖書
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機器學(xué)習(xí)技術(shù)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(xué)習(xí)技術(shù)圖書 內(nèi)容簡介
人工智能方興未艾，機器學(xué)習(xí)算法作為實現(xiàn)人工智能*重要的技術(shù)之一，引起了無數(shù)相關(guān)從業(yè)者的興趣。本書詳細(xì)介紹了機器學(xué)習(xí)算法的理論基礎(chǔ)和高級實踐案例，理論部分介紹了機器學(xué)習(xí)項目體系搭建路徑，包括業(yè)務(wù)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(wù)場景，包括計算廣告、供需預(yù)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(yīng)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(xué)習(xí)項目實現(xiàn)流程，快速掌握關(guān)鍵技術(shù)，迅速從小白成長為獨當(dāng)一面的算法工程師。本書講解了經(jīng)典的高級機器學(xué)習(xí)算法原理與知識，包括常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、概率圖模型、核方法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及強化學(xué)習(xí)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(yù)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(xué)習(xí)智能體訓(xùn)練等內(nèi)容。 本書附贈所有案例的源代碼及各類學(xué)習(xí)資料來源，適合具有一定編程基礎(chǔ)的人工智能愛好者學(xué)習(xí)，也是相關(guān)從業(yè)者和研究人員的學(xué)習(xí)指南。強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(chǔ)算法，以及為了提升樣本效率產(chǎn)生的基于模型學(xué)習(xí)、探索與利用、多目標(biāo)學(xué)習(xí)、層次化學(xué)習(xí)、技能學(xué)習(xí)等算法，以及一些新興領(lǐng)域，包括離線學(xué)習(xí)、表示學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)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(yīng)用領(lǐng)域中強化學(xué)習(xí)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(guān)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(xué)習(xí)的前沿算法和應(yīng)用，適合從事人工智能、機器學(xué)習(xí)、優(yōu)化控制、機器人、游戲開發(fā)等工作的專業(yè)技術(shù)人員閱讀，還可作為計算機、人工智能、智能科學(xué)相關(guān)專業(yè)的研究生和高年級本科生的教材。
機器學(xué)習(xí)技術(shù)圖書 目錄
《機器學(xué)習(xí)高級實踐.計算廣告、供需預(yù)測、智能營銷、動態(tài)定價》
《強化學(xué)習(xí).前沿算法與應(yīng)用》
《PyTorch高級機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》
《強化學(xué)習(xí).前沿算法與應(yīng)用》
《PyTorch高級機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》
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機器學(xué)習(xí)技術(shù)圖書 作者簡介
王聰穎，北京郵電大學(xué)計算機學(xué)院（國家示范性軟件學(xué)院）碩士，現(xiàn)任滴滴國際化資深算法工程師，負(fù)責(zé)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(shè)計并主導(dǎo)開發(fā)了多個機器學(xué)習(xí)算法賦能業(yè)務(wù)場景并顯著提升業(yè)務(wù)效果的項目，曾獲得Kaggle比賽銀牌、銅牌。謝志輝，得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校博士, 在人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)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(wù)規(guī)模化和快速迭代起到了關(guān)鍵作用。作者也曾在美國雅虎公司桑尼維爾總部擔(dān)任廣告科學(xué)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(guān)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(xué)執(zhí)教。作者在相關(guān)領(lǐng)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(xué)計算機博士，大型互聯(lián)網(wǎng)公司算法專家，在國際學(xué)術(shù)會議及期刊發(fā)表過多篇論文。曾出版書籍《PyTorch深度學(xué)習(xí)入門與實戰(zhàn)》，知乎“機器學(xué)習(xí)”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(xué)計算學(xué)部，曾在加拿大多倫多大學(xué)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(xué)習(xí)頂會ICML 2021、ICLR 2022、NeurIPS 2022亮點論文。研究方向包括強化學(xué)習(xí)、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(xué)計算學(xué)部，曾在加拿大阿爾伯塔大學(xué)進行聯(lián)合培養(yǎng)，主要研究方向為深度強化學(xué)習(xí)、表征學(xué)習(xí)等，在國際會議和期刊上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。郝建業(yè) 天津大學(xué)智能與計算學(xué)部副教授，獲哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)士學(xué)位，香港中文大學(xué)博士學(xué)位，曾任MIT計算機科學(xué)與人工智能實驗室博士后研究員。研究方向為深度強化學(xué)習(xí)和多智能體系統(tǒng)，近年在NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI等人工智能領(lǐng)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(xué)教授，博士生導(dǎo)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(xué)習(xí)。發(fā)表學(xué)術(shù)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(xué)教授，網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院黨委書記，國家保密學(xué)院常務(wù)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(xué)家，國家杰青，國防創(chuàng)新團隊負(fù)責(zé)人。圍繞博弈智能，人工智能基礎(chǔ)理論，網(wǎng)絡(luò)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(biāo)5項。獲科學(xué)探索獎，中國青年五四獎?wù)拢逃俊㈥兾魇 W(xué)會科學(xué)技術(shù)獎一等獎等多個獎項。
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