告訴你一個(gè)不太光彩的秘密:在大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中，有一半的時(shí)間都花在清理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)上了。但還有更好的方法:針對(duì)表格數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，無(wú)需密集的特性工程，就能提供洞察和分析。學(xué)習(xí)使用少量的數(shù)據(jù)過(guò)濾、驗(yàn)證和清洗，就能解鎖深度學(xué)習(xí)性能的技能。《深度學(xué)習(xí)處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)》傳授面向表格數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的強(qiáng)
作為一門應(yīng)用型學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)植根于數(shù)學(xué)理論，落地于代碼實(shí)現(xiàn)。這就意味著，掌握公式推導(dǎo)和代碼編寫，方能更加深入地理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的內(nèi)在邏輯和運(yùn)行機(jī)制。本書在對(duì)全部機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類梳理的基礎(chǔ)之上，分別對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)單模型、監(jiān)督學(xué)習(xí)集成模型、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、概率模型四個(gè)大類共26個(gè)經(jīng)典算法進(jìn)行了細(xì)致的公式推導(dǎo)和代碼實(shí)現(xiàn)，旨在
《事件驅(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)》系統(tǒng)地描述了神經(jīng)形態(tài)工程領(lǐng)域的新技術(shù)，包括構(gòu)建完整的神經(jīng)形態(tài)芯片和解決制造多芯片可擴(kuò)展系統(tǒng)面臨的技術(shù)問(wèn)題�！妒录�(qū)動(dòng)神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)》主要內(nèi)容分為兩部分。分（第2-6章）描述了所構(gòu)建的AER通信體系結(jié)構(gòu)、AER傳感器和電子神經(jīng)模型，其中，第2-5章用樹狀圖描述了將架構(gòu)和電路關(guān)聯(lián)起來(lái)的歷史，并引導(dǎo)讀者
本書是一本創(chuàng)建真實(shí)世界智能系統(tǒng)的問(wèn)題解決指南。提供了一種包含概念、實(shí)踐、實(shí)際示例和代碼示例的綜合方法，教給讀者理解和解決機(jī)器學(xué)習(xí)不同問(wèn)題所需的重要技能。通過(guò)介紹Python機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)中的真實(shí)案例研究，教授成為一個(gè)成功的實(shí)踐者所必需的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。本書還側(cè)重于機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，以解決不同領(lǐng)域的真實(shí)世界案例，包括生
《Python深度學(xué)習(xí)（第2版）》系統(tǒng)地講解了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論知識(shí)，揭秘了各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和膠囊網(wǎng)絡(luò)背后的原理和實(shí)際應(yīng)用；講解了如何使用高性能的算法和常用的Python框架來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，以及如何解決計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域的問(wèn)題；還講解了生成模型
故事的主角露比是一個(gè)6歲的小女孩，她有一頭火紅色的熱情的頭發(fā)，天不怕地不怕，充滿想象力，喜歡各種冒險(xiǎn)。在“人工智能”的故事里，露比和她的好朋友茱莉亞帶著小機(jī)器人（AI）來(lái)到學(xué)校。在學(xué)習(xí)的過(guò)程中，同學(xué)們發(fā)現(xiàn)很多事情AI做得比人類更好，但也有很多事情是AI不會(huì)做的。小機(jī)器人在學(xué)校能學(xué)到什么呢？它會(huì)教給露比和她的同學(xué)什么樣的
本書第1章介紹聯(lián)邦學(xué)習(xí)的發(fā)展背景和歷程，以及金融業(yè)中數(shù)據(jù)共享的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。第2-5章介紹不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在聯(lián)邦學(xué)習(xí)模式下的實(shí)現(xiàn)，以及關(guān)鍵算法原理。第6章介紹聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源框架FATE的架構(gòu)和部署，以及在金融控股集團(tuán)內(nèi)大數(shù)據(jù)平臺(tái)上建立跨機(jī)構(gòu)統(tǒng)一數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的實(shí)施方案。第7章從建模者的角度展示了典型建模流程的實(shí)戰(zhàn)過(guò)程。
本書圍繞兩個(gè)奇點(diǎn)對(duì)人工智能展開了討論，即科技奇點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)奇點(diǎn)。首先，科技奇點(diǎn)部分介紹了從弱人工智能到強(qiáng)人工智能再到超智能的相關(guān)現(xiàn)狀、研究團(tuán)體、可能的突破點(diǎn)、未來(lái)趨勢(shì)。其次，經(jīng)濟(jì)奇點(diǎn)部分，首先回顧了自動(dòng)化的發(fā)展歷程，工業(yè)革命、石油、電力、信息革命。以及當(dāng)下這波人工智能革命的不同，對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)的沖擊，具體介紹了當(dāng)下自動(dòng)駕駛汽車
《人工智能與電氣應(yīng)用》系統(tǒng)地闡述了人工智能與電氣應(yīng)用的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用實(shí)踐�！度斯ぶ悄芘c電氣應(yīng)用》共分為五部分，分別為理論篇、基于人工智能的故障診斷技術(shù)、基于人工智能的模式識(shí)別和預(yù)測(cè)技術(shù)、基于人工智能的控制和優(yōu)化技術(shù)以及展望篇。部分介紹人工智能技術(shù)的理論基礎(chǔ)。第二部分介紹風(fēng)機(jī)葉片覆冰故障檢測(cè)技術(shù)、電網(wǎng)故障診斷技術(shù)、電力設(shè)
本書以人工智能理論和應(yīng)用智能為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)該人工智能理論領(lǐng)域內(nèi)經(jīng)典、且實(shí)用的算法進(jìn)行簡(jiǎn)明扼要的講解，力爭(zhēng)勾勒出人工智能領(lǐng)域算法形態(tài)和領(lǐng)域大致的知識(shí)架構(gòu)。迄今為止，人類距離實(shí)現(xiàn)廣義、且通用的類人智能，還有很遠(yuǎn)、很遠(yuǎn)的路；而且，目前人工智能理論的算法，往往是在具體行業(yè)或領(lǐng)域率先開花結(jié)果。為此，本書突出了應(yīng)用智能的實(shí)例講解，這
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