【每周一本書】之《深度學(xué)習(xí)算法實踐》：讓你一站式了解深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí) 大數(shù)據(jù) 人工智能圖書

原創(chuàng) abby | 2017-08-29 08:07

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】隨著機器智能的進步，人類預(yù)測技能的價值將會降低。原因在于機器預(yù)測比人工預(yù)測更為低價和優(yōu)質(zhì)，正如機器算數(shù)肯定比人力算數(shù)更為迅速準(zhǔn)確。然而，這卻并不像許多專家預(yù)言的意味著人類工作的末日，因為人類判斷技能的價值將得以凸顯。用經(jīng)濟學(xué)語言表述就是，判斷是預(yù)測的互補品，因此當(dāng)預(yù)...

【每周一本書】之《深度學(xué)習(xí)算法實踐》：讓你一站式了解深度學(xué)習(xí)算法

來源：數(shù)據(jù)猿作者：abby

隨著機器智能的進步，人類預(yù)測技能的價值將會降低。原因在于機器預(yù)測比人工預(yù)測更為低價和優(yōu)質(zhì)，正如機器算數(shù)肯定比人力算數(shù)更為迅速準(zhǔn)確。然而，這卻并不像許多專家預(yù)言的意味著人類工作的末日，因為人類判斷技能的價值將得以凸顯。用經(jīng)濟學(xué)語言表述就是，判斷是預(yù)測的互補品，因此當(dāng)預(yù)測的成本降低，對判斷的需求就會增大。

——The Simple Economics of Machine Intelligence，《哈佛商業(yè)評論》

當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)的大潮席卷一切時，數(shù)字通信技術(shù)被認為將顛覆商業(yè)、改變一切。之后的移動互聯(lián)網(wǎng)也在某種程度上被認為將顛覆商業(yè)。經(jīng)濟學(xué)家總體上并沒有被當(dāng)時的互聯(lián)網(wǎng)泡沫所忽悠。

現(xiàn)如今，有關(guān)人工智能的報道鋪天蓋地，有昔日“新經(jīng)濟”泡沫之勢。這一次，基本的經(jīng)濟學(xué)原理和框架就足以幫助我們理解和預(yù)測這一技術(shù)形態(tài)對商業(yè)產(chǎn)生的影響。技術(shù)革命往往會使某些重要活動的成本降低，比如說通信或搜索信息等活動。究其實質(zhì)，人工智能或者機器智能（Machine Intelligence）是一項預(yù)測技術(shù)，因此它的經(jīng)濟影響將圍繞降低預(yù)測成本這個中心來展開。

對于已經(jīng)身處這個大潮中的開發(fā)者、架構(gòu)師、數(shù)據(jù)分析人員等，只能去擁抱這項技術(shù)。深度學(xué)習(xí)并不是一項憑空冒出來的技術(shù)，它在機器學(xué)習(xí)之上做了很多優(yōu)化。本質(zhì)上所有的有監(jiān)督學(xué)習(xí)都是在探討怎樣無限地逼近目標(biāo)函數(shù)（強化學(xué)習(xí)另外討論），而深度網(wǎng)絡(luò)就是讓機器代替人類提取特征的工作變得更有可能真正實現(xiàn)。在經(jīng)濟學(xué)家的眼里，現(xiàn)階段人工智能的本質(zhì)是從預(yù)測（或分類問題）開始。

本周，小編將為大家推薦一本關(guān)于深度學(xué)習(xí)算法的書——《深度學(xué)習(xí)算法實踐》

深度學(xué)習(xí)_大數(shù)據(jù)_人工智能_圖書-1

《深度學(xué)習(xí)算法實踐》以一位軟件工程師在工作中遇到的問題為主線，闡述了如何從軟件工程思維向算法思維轉(zhuǎn)變、如何將任務(wù)分解成算法問題，并結(jié)合程序員在工作中經(jīng)常面臨的產(chǎn)品需求，詳細闡述了應(yīng)該怎樣從算法的角度看待、分解需求，并結(jié)合經(jīng)典的任務(wù)對深度學(xué)習(xí)算法做了清晰的分析。

該書在表達上深入淺出，讓有志于學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的讀者，能夠快速地理解核心所在，并順利上手實踐。

從內(nèi)容上本書一共分為6章：

第1章，主要講從工程思維到算法思維的轉(zhuǎn)變，對于有基礎(chǔ)的讀者來說稍顯啰唆，但很重要，希望讀者能仔細閱讀。

第2章，闡述文本分析、文本深度特征等內(nèi)容，已有基礎(chǔ)的讀者可以根據(jù)自己的需求部分略過。

第3章，主要介紹對話機器人的相關(guān)技術(shù)和發(fā)展。

第4章，主要介紹視覺，以人臉檢測為例，從傳統(tǒng)的OpenCV模式識別做人臉檢測到用CNN網(wǎng)絡(luò)做人臉表情識別。勾勒CNN的傳承發(fā)展，講述做圖像分類、目標(biāo)識別等其他應(yīng)用。

第5章，主要講區(qū)別于一般的有監(jiān)督學(xué)習(xí)的另一個問題：強化學(xué)習(xí)和DQN網(wǎng)絡(luò)實踐。

第6章，主要講預(yù)測與推薦，以股票為例，并同時討論了深度學(xué)習(xí)在推薦領(lǐng)域的應(yīng)用。

作者簡介

吳岸城，致力于深度學(xué)習(xí)在文本、圖像領(lǐng)域的應(yīng)用。曾中興通訊、亞信聯(lián)創(chuàng)擔(dān)任研發(fā)經(jīng)理、技術(shù)經(jīng)理等職務(wù)，現(xiàn)任菱歌科技首席算法科學(xué)家一職。

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