【每周一本書】之《深度學(xué)習(xí)算法實(shí)踐》:讓你一站式了解深度學(xué)習(xí)算法
原創(chuàng) abby | 2017-08-29 08:07
【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 隨著機(jī)器智能的進(jìn)步,人類預(yù)測(cè)技能的價(jià)值將會(huì)降低。原因在于機(jī)器預(yù)測(cè)比人工預(yù)測(cè)更為低價(jià)和優(yōu)質(zhì),正如機(jī)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?yàn)槿祟惻袛嗉寄艿膬r(jià)值將得以凸顯。用經(jīng)濟(jì)學(xué)語(yǔ)言表述就是,判斷是預(yù)測(cè)的互補(bǔ)品,因此當(dāng)預(yù)...

來(lái)源:數(shù)據(jù)猿 作者:abby
隨著機(jī)器智能的進(jìn)步,人類預(yù)測(cè)技能的價(jià)值將會(huì)降低。原因在于機(jī)器預(yù)測(cè)比人工預(yù)測(cè)更為低價(jià)和優(yōu)質(zhì),正如機(jī)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?yàn)槿祟惻袛嗉寄艿膬r(jià)值將得以凸顯。用經(jīng)濟(jì)學(xué)語(yǔ)言表述就是,判斷是預(yù)測(cè)的互補(bǔ)品,因此當(dāng)預(yù)測(cè)的成本降低,對(duì)判斷的需求就會(huì)增大。
——The Simple Economics of Machine Intelligence,《哈佛商業(yè)評(píng)論》
當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)的大潮席卷一切時(shí),數(shù)字通信技術(shù)被認(rèn)為將顛覆商業(yè)、改變一切。之后的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)也在某種程度上被認(rèn)為將顛覆商業(yè)。經(jīng)濟(jì)學(xué)家總體上并沒(méi)有被當(dāng)時(shí)的互聯(lián)網(wǎng)泡沫所忽悠。
現(xiàn)如今,有關(guān)人工智能的報(bào)道鋪天蓋地,有昔日“新經(jīng)濟(jì)”泡沫之勢(shì)。這一次,基本的經(jīng)濟(jì)學(xué)原理和框架就足以幫助我們理解和預(yù)測(cè)這一技術(shù)形態(tài)對(duì)商業(yè)產(chǎn)生的影響。技術(shù)革命往往會(huì)使某些重要活動(dòng)的成本降低,比如說(shuō)通信或搜索信息等活動(dòng)。究其實(shí)質(zhì),人工智能或者機(jī)器智能(Machine Intelligence)是一項(xiàng)預(yù)測(cè)技術(shù),因此它的經(jīng)濟(jì)影響將圍繞降低預(yù)測(cè)成本這個(gè)中心來(lái)展開。
對(duì)于已經(jīng)身處這個(gè)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(xiàng)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)并不是一項(xiàng)憑空冒出來(lái)的技術(shù),它在機(jī)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(wú)限地逼近目標(biāo)函數(shù)(強(qiáng)化學(xué)習(xí)另外討論),而深度網(wǎng)絡(luò)就是讓機(jī)器代替人類提取特征的工作變得更有可能真正實(shí)現(xiàn)。在經(jīng)濟(jì)學(xué)家的眼里,現(xiàn)階段人工智能的本質(zhì)是從預(yù)測(cè)(或分類問(wèn)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(shí)踐》
《深度學(xué)習(xí)算法實(shí)踐》以一位軟件工程師在工作中遇到的問(wèn)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(wèn)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(xì)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(duì)深度學(xué)習(xí)算法做了清晰的分析。
該書在表達(dá)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(shí)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(duì)于有基礎(chǔ)的讀者來(lái)說(shuō)稍顯啰唆,但很重要,希望讀者能仔細(xì)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(guò)。
第3章,主要介紹對(duì)話機(jī)器人的相關(guān)技術(shù)和發(fā)展。
第4章,主要介紹視覺(jué),以人臉檢測(cè)為例,從傳統(tǒng)的OpenCV模式識(shí)別做人臉檢測(cè)到用CNN網(wǎng)絡(luò)做人臉表情識(shí)別。勾勒CNN的傳承發(fā)展,講述做圖像分類、目標(biāo)識(shí)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(gè)問(wèn)題:強(qiáng)化學(xué)習(xí)和DQN網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐。
第6章,主要講預(yù)測(cè)與推薦,以股票為例,并同時(shí)討論了深度學(xué)習(xí)在推薦領(lǐng)域的應(yīng)用。
作者簡(jiǎn)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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