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擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)新書

來(lái)源：機(jī)器之心時(shí)間：2023-06-24 00:40:38

(資料圖)

機(jī)器之心報(bào)道

編輯：陳萍

與以往不同，《Machine Learning Q and AI》這本書更側(cè)重于解釋概念，而不是動(dòng)手編碼。

近年來(lái)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的快速發(fā)展，研究人員和從業(yè)者一直在努力跟上關(guān)于 AI 領(lǐng)域的概念和技術(shù)相關(guān)信息。與此同時(shí)，了解人工智能和深度學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展對(duì)于使用這些技術(shù)的專業(yè)人士和組織來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。

考慮到這一點(diǎn)，機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 研究員 Sebastian Raschka 最近出了一本新書，書籍名為《Machine Learning Q and AI》。Sebastian 表示這本書是從去年夏天開始撰寫的，閱讀該書，可以擴(kuò)展你的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)，即便你是經(jīng)驗(yàn)豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員和從業(yè)者也會(huì)學(xué)到一些新的東西。

這本書涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 中的 30 個(gè)關(guān)鍵概念，涉及的主題包括：

解釋多 GPU 訓(xùn)練范例；

微調(diào) Transformer；

編碼器和解碼器風(fēng)格的 LLM。

此外，該書適用于已經(jīng)熟練掌握機(jī)器學(xué)習(xí)并渴望學(xué)習(xí)新知識(shí)的人，換句話說(shuō)，這本書是為那些有初級(jí)或中級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)背景的人準(zhǔn)備的。值得注意的是，這本書沒(méi)有晦澀的數(shù)學(xué)公式和代碼，當(dāng)你閱讀時(shí)也無(wú)需解決任何證明，非常輕松的就能學(xué)到知識(shí)。

書籍地址：/machine-learning-q-and-ai/

不過(guò)需要注意的是，本書不是完全免費(fèi)的，只有部分章節(jié)免費(fèi)獲得。

本書共分為五個(gè)章節(jié)：

第一章涵蓋深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)相關(guān)問(wèn)題，這些問(wèn)題并不限定于特定的子領(lǐng)域。例如，本章討論了監(jiān)督學(xué)習(xí)的替代方案和減少過(guò)度擬合的技術(shù)。

第二章主要介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)。涵蓋參數(shù)數(shù)量、全連接和卷積層、以及用于視覺(jué) Transformers 的大型訓(xùn)練集。

第三章涵蓋與文本有關(guān)的各種主題，包括用于文本的數(shù)據(jù)增強(qiáng)、自注意力、編碼器和解碼器風(fēng)格 Transformers、微調(diào)預(yù)訓(xùn)練 Transformers、如何評(píng)估生成語(yǔ)言模型。

第四章介紹關(guān)于 AI 的生產(chǎn)、實(shí)際和部署場(chǎng)景，內(nèi)容涵蓋無(wú)狀態(tài)和有狀態(tài)訓(xùn)練、以數(shù)據(jù)為中心的 AI、加速推理等。

第五章主要介紹預(yù)測(cè)性能和模型評(píng)估，例如，更改損失函數(shù)、設(shè)置 k-fold 交叉驗(yàn)證以及處理有限的標(biāo)記數(shù)據(jù)。

書籍目錄：

作者介紹

個(gè)人主頁(yè)：/

Sebastian Raschka 是一名機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究員，對(duì)教育有著強(qiáng)烈的熱情。作為 Lightning AI 的首席 AI 教育家，他讓關(guān)于 AI 和深度學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容更加容易獲得，并教人們?nèi)绾未笠?guī)模利用這些技術(shù)。

在全身心投入 Lightning AI 之前，Sebastian 曾在威斯康星大學(xué)麥迪遜分校擔(dān)任統(tǒng)計(jì)學(xué)助理教授，專門研究深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)，你可以在他的網(wǎng)站上找到更多關(guān)于他的研究。此外，Sebastian 熱衷于開源軟件，十多年來(lái)一直是一個(gè)充滿熱情的開源貢獻(xiàn)者。他提出的方法現(xiàn)已成功應(yīng)用于 Kaggle 等機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽。在空閑時(shí)間，Sebastian 還會(huì)研究運(yùn)動(dòng)型預(yù)測(cè)模型。

除了編寫代碼，Sebastian 還喜歡寫作，并撰寫了暢銷書《Python Machine Learning》（《Python 機(jī)器學(xué)習(xí)》）和《Machine Learning with PyTorch and ScikitLearn》。

除此以外，Sebastian 還喜歡研究數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和 Python，他也非常愿意幫助人們開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案，而無(wú)需任何機(jī)器學(xué)習(xí)背景。

?THE END

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