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深度强化学习图解 强化学习入门书,AIGC 的技术秘密,奇妙解释复杂的RL概念。结合大量案例和应用程序,图文并茂指导你构建深度学习体系。
深度强化学习(Deep Reinforcement Leaming,DRL) 是深度学习和强化学习的巧 妙结合,是一种新兴的通用人工智能技术,是人工智能迈向智能决策的重要一步,是机器学习的热点,潜力无限,典型的成功案例是DeepMind AlphaGo和OpenAI Five。深度强化学习可看作在深度学习非线性函数超强拟合能力下,构成的一种新增强算法。目前就深度强化学习而言,需要从三个方面进行积累:,深度强化学习的理论基础:第二,深度强化学习的仿真平台:第三,产业落地的项目和产品。 从深度强化学习库以及框架看,学术界PyTorch和工业界Tensor Flow深度学习框架都将前沿成果集成进来。目前已有一些经典的深度强化学习文献和著作,但将深度强化学习理论、工具和实战相结合的著作还是很少,本书的出版恰好填补了这方面的空白。 本书图文并茂地对晦涩难懂的深度强化学习理论进行描述,并结合大
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Copilot和ChatGPT编程体验:挑战24个正则表达式难题 ChatGPT和Copilot对战程序员,鹿死谁手?且看本书解答!
GPT技术威胁论存在吗? 的确存在。有矛就有盾。那么,人类应该怎么解决这些问题?译者认为 打败魔法的永远是魔法 ,需要从AI道德和法律层面来约束使用新技术的主体,同时要研发更好的技术来遏制AI存在的漏洞和风险。 本著作基于GitHub的Copilot或OpenAI的ChatGPT,采用交互方式,实现人与AI之间的对战和博弈,并对AI的回答做了深入分析。这里,译者想提醒读者,对战和博弈不是人与AI的对抗,更多的是两者的思想交流,Copilot或ChatGPT作为一种编程工具,来辅助人类完成更复杂的任务和计算,最终与AI达成 和解 。 最后,译者认为,AI技术可能会代替人类的一些工作,甚至做的比人类要好,这是不可否认的客观事实,毕竟大模型背后是从人类己有的知识库中挖掘和分析出的结果,知识储备量远超普通人。但并不意味着人类就只能 躺平 ,无能为力了;相反,我们要在利用好AI
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知识图谱开创了人工智能的新范式,以数据驱动和知识驱动相结合,开启了下一代人工智能,实现了人与人、人与机器、机器与机器的协同协作。此外,知识图谱突破了传统的人工智能研究领域,从广泛的文本、结构化、视觉和时序等多模型数据中提取知识已成为知识图谱发展的主要方向之一,多模态知识图谮的构建可深度融合并灵活运用显式符号知识和隐式数据知识。将深度学习、图深度学习、迁移学习与元学习深度融合是知识图谱的发展趋势,可用于全类型、高涵盖的大规模知识图谱构建,实现更精深的知识推理,是通往鲁棒、可解释的人工智能之路。 Dieter Fensel 是语义网络研究的先驱之一,本书是其团队在知译者序识图谱领域的主要成果之一。本书共5章,主要讨论了知识图谱的整个生命周期,知识图谱的概念、构建、实现、维护和部署、技术架构和未来工
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本书第1版于1993年出版,受到许多研究者和从业者的欢迎。近三十年来,模式识别与计算机视觉技术迅速发展。深度学习、元学习、知识图谱和概率图模型等机器学习算法相继出现,模式识别与计算机视觉成为这些算法成功的应用场景之一;模式识别与计算机视觉在智能机器人、边缘计算、无人车导航和无人机控制等方面取得了巨大的商业价值。译者也在这方面进行了初步探索和研究,主要将模式识别与计算机视觉用于数字农业、智慧农业和地理人工智能(GeoAI)等行业,取得了初步成果。通过将模式识别与计算机视觉技术用于果园 空-天-地 一 体化监测技术体系的构建,实现果园地面环境和果树长势监测、果园病虫害诊断识别、土壤养分和水分监测,以及 果园知识图谱等构建;面向果园领域建立知识库,构建 知识建模-知识服务-知识决策 的服务体系,实现果园生产管理领
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机器学习图解 优达学城创始人Sebastian Thrun作序推荐,机器学习布道者、Google和Apple前工程师Luis G. Serrano 倾情分享:以图形的方式讲解机器学习经典算法和技术。
目前,该领域中将理论与实践相结合、通俗易懂的著作较少。机器学习是人工智能的一部分,很多初学者往往把机器学习和深度学习作为人工智能入门的突破口,非科班出身的人士更是如此。当前,国内纵向复合型人才和横向复合型人才奇缺;具有计算机背景的人才主要还是以传统人工智能研究为主,跨学科人才较少。非科班人员在将机器学习应用于自己的研究时,往往对理论理解不透彻,且编程能力不足。针对这一现象,译者长期与出版社合作,翻译了一些经典实用、符合实际需求的著作,借此帮助人工智能、机器学习等相关领域的人士(包括非专业人士)使用机器学习解决自己所在领域的问题。 《机器学习图解》就是这样的著作!本书作者拥有密歇根大学数学博士学位,曾担任Google和Apple工程师,是机器学习布道者。本书是他这些年的成果结晶。本书将理论与实践
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Effective数据科学基础设施 学习Metaflow和数据科学基础设施的书籍,立数据科学基础设施的上佳指南。源代码、Links文件见书封底二维码。
《Effective数据科学基础设施》由Netflix工程师Ville Tuulos撰写,以Metaflow为对象,介绍了数据科学所需要的基础设施,囊括数据准备、特征工程、模型训练、模型部署、服务和持续监控等环节。Metaflow专注于构建生产流程,更适合具有深厚工程和DevOps技能的大型专业数据科学团队。本书的目标读者为数据科学家、机器学习工程师、IT 技术人员和MLOps工程师。数据科学家在人工智能和算法方面非常精通,但软件开发能力通常不足。他们渴望有一套方法论和工具来促进从构建到部署的迭代过程,从而落实自己的想法。数据科学家不在意在一个 孤岛 。上开展数据挖掘和分析工作,他们更希望能够在离线、实时和批处理等场景中落实项目。IT技术人员对机器学习算法理论和模型细节并不了解,他们渴望本书能够提供一个机器学习流程的全貌,便于他们进行任务编排。此外,一些
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概率图模型原理与应用(第2版) 中国海洋大学数学科学学院许艳教授作序推荐,概率机器学习和人工智能可解释性领域不可多得的主题著作。随书赠送附录、词汇表、缩略语、符号、参考文献,获取地址见书封底二维码。
《概率图模型原理与应用:第2版》反映了PGM的理论基础与进展。取材精炼,层次分明,是一-本很好的关于PGM的专业书籍。同时结合了大量的案例分析与代码算例,使得初学者能快速掌握前沿的PGM理论。本书的翻译与出版能进一步推进国内 人工智能算法领域的研究与应用。本书对想了解PGM理论的研究者、开发者、决策者和使用者来讲,都是一部很好的参考书。
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本书是敏捷技术教练和代码重构布道者Christian Clausen基于多年工作积累的实践经验编写而成,并且由世界级软件开发大师、设计模式和敏捷开发先驱Robert C. Martin (后辈程序员尊称其为 Bob大叔 )作序。Bob大叔在代码整洁方面为晚辈程序员奉献了3本代码整洁著作。本书是跟随Bob大叔脚步,站在巨人肩上,集大成写就的。它以代码 示例对比方式对好代码和坏代码进行识别,从重构、函数封装、类型设计、代码融合、数据维护等方面对程序员面临的问题进行深度分析。此外从编译器、注释及代码重构时机和方法等方面提出了一些策略和准则,教你在遇到问题时如何修复和改进低效代码,让你的代码变得优雅、易读和易维护。本书可作为对编程感兴趣的相关人员、程序员、计算机科学家和工程师的修炼宝典,是程序员提升自己的职业素养不可不读的经典著作。
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AI可解释性(Python语言版) 通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。
《AI可解释性(Python语言版)》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论,从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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R 4编程入门与数据科学实战(数据科学与大数据技术) 一本使读者“能在日常生活中使用统计学”的书,讲述如何将R语言与统计学结合并应用。
《R 4编程入门与数据科学实战》的两名作者均为从事编程以及教育方面的专家,他们用详尽的语言,以初学者的角度进行知识点的讲解,每个细节都手把手教学,以让读者悉数掌握所有知识点,在每章的结尾都安排理论与实操相结合的习题。与同类书籍相比,除了内容详细,本书用心的一-点是尽可能地避免运用生僻的专业术语,如果无法避免则会追加详细的解释,以便读者理解领会。 《R 4编程入门与数据科学实战》的开头部分对主程序、运行环境以及相关程序包的安装做详细介绍,除了介绍本书学习相关的程序包,还延伸介绍- -些其他的功能极为强大的程序包,以供读者了解。此外,可圈可点的是,本书针对不同的操作系统,详细讲解了每-一步的操作过程。后续则从简单的数据导入导出开始构建使用基础,并形成相应的知识框架。 R语言在此处主要用来进行数据的
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