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商品插圖

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內容簡介

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《zhong極算法：機器學習和人工智能如何重塑世界》

我們生活在一個算法的時代——購物網站用算法來為你推薦商品，點評網站用算法來幫你選擇餐館，GPS係統用算法來幫你選擇zui佳路綫，刷卡機用算法來幫你支付，公司用算法來選擇求職者……

不同於傳統算法，現在悄然主導我們生活的是“機器學習”，即機器在通過主動學習數據，來完成任務。機器學習可謂當今zui重要、zui神秘、zui具革命性的領域之一。它是實現人工智能的zui重要方式。在《zhong極算法》中，全球ding尖的算法問題專傢、機器學習領域的先驅人物佩德羅·多明戈斯，di一次為我們揭開瞭算法的神秘麵紗，讓我們一窺榖歌、ya馬遜以及你的智能手機背後的機器學習原理。他闡釋瞭機器學習的五大思想，解釋瞭它們如何將神經科學、心理學、物理、統計學等等領域的理論轉變為算法並為你服務。他認為，我們通過所有人工智能技術所尋找的是一種zhong極算法——能通過數據學習任何東西的算法，並探討瞭zhong極算法對未來商業、科學、社會以及對每個人的意義。

 

《算法時代》

世界上的一切事物都可以被簡化成一個公式嗎？數字可以告訴我們誰是zui適閤我們的另一半，而且能和我們白頭偕老嗎？算法可以準確預測電影的票房收入，並且讓電影更賣座嗎？程序軟件能預知誰將要實施犯罪，並且精確到案發時間嗎？這些事聽起來都像是科幻小說中的情節，但事實上，它們僅是日益被復雜算法和神經網絡主宰的人類世界的“冰山一角”。

毋庸置疑，我們已經進入瞭“算法時代”。每天，算法都會對展示在我們眼前的信息進行分類、篩選與取捨。我們看到的榖歌搜索結果，臉譜網上顯示的好友信息，以及ya馬遜給我們提供的個性化購買建議等，都是算法作用的結果。算法正在以各種各樣的方式，影響著我們生活的方方麵麵，包括我們喜愛的電影與我們的愛情觀，以及我們望而生畏的警察、律師和法官。

書中，作者帶領讀者展開瞭一次算法和公式世界的探索之旅：探尋我們如何開始相信數據的力量；嚮我們介紹數學傢、人工智能專傢和矽榖的創業傢們，他們塑造瞭這個勇敢的新世界；最後，作者啓發我們進行深度思考，在數據解決瞭許多復雜的問題但同時也導緻瞭許多棘手問題的情況下，人類應該如何在算法時代生存下去。

算法正在促使我們看待生活、看待宇宙乃至看待一切事物的方式發生深刻的變化。如果你對人工智能、數學、計算機技術和算法感興趣，這本書就非常適閤你閱讀。

《人工智能：改變世界，重建未來》

為何隻能在有限範圍使用的弱人工智能突然變得聰明起來？擁有人類的創造力、復製人類的思維……人工智能究竟能走多遠？
從無所不知的語音助手到復製人類思維的虛擬替身，這本書將人工智能發展曆史上一個個有趣的故事串聯起來，並梳理瞭計算機之父艾倫?圖靈、深度學習鼻祖傑夫?辛頓等眾多對人工智能的發展起到重要作用的曆史人物，把科幻與真實交錯、古老與現代並存的人工智能立體地展現在我們麵前，多角度地描繪瞭人工智能時代的精彩，同時也提齣人工智能時代來臨人類的應對之策。

作者簡介

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佩德羅?多明戈斯（Pedro Domingos），華盛頓大學計算機科學教授，加州大學埃爾文分校信息與計算機科學博士，在機器學習與數據挖掘方麵著有200多部專業著作和數百篇論文。國際機器學習學會聯閤創始人，《機器學習》雜誌編委會成員，JAIR前副主編。榮獲SIGKDD創新大奬（數據科學領域的zui高奬項）。被授予AAAI Fellow（國際人工智能學會AAAI是國際人工智能領域zui*威的學術組織，Fellow是該學會給予會員的zui高榮譽）、Sloan Fellowship、美國國傢科學基金會成就奬（NSF CAREER Award）、富布賴特奬學金、IBM學院奬(IBM Faculty Award)，以及多個ding級論文奬項。

  盧剋?多梅爾，著名科技記者，紀錄片和電影製片人，與世界上很多大型科技公司都有閤作。經常為《連綫》、《衛報》、《快公司》等媒體撰寫科技類文章。曾齣版《算法時代》《蘋果革命》等著作

目錄

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序
第一章 機器學習革命
學習算法入門
為何商業擁護機器學習
給科學方法增壓
10 億個比爾·剋林頓
學習算法與國傢安全
我們將走嚮何方

第二章 zhong極算法
來自神經科學的論證
來自進化論的論證
來自物理學的論證
來自統計學的論證
來自計算機科學的論證
機器學習算法與知識工程師
天鵝咬瞭機器人
zhong極算法是狐狸，還是刺蝟
我們正麵臨什麼危機
新的萬有理論
未達標準的zhong極算法候選項
機器學習的五大學派

第三章 符號學派：休謨的歸納問題
約不約
“天下沒有免費的午餐”定理
對知識泵進行預設
如何徵服世界
在無知與幻覺之間
你能信任的準確度
歸納是逆嚮的演繹
掌握治愈癌癥的方法
20 問遊戲
符號學派

第四章 聯結學派：大腦如何學習
感知器的興盛與衰亡
物理學傢用玻璃製作大腦
世界上zui重要的麯綫
攀登超空間裏的高峰
感知器的復仇
一個完整的細胞模型
大腦的更深處

第五章 進化學派：自然的學習算法
達爾文的算法
探索：利用睏境
程序的適者生存法則
性有何用
先天與後天
誰學得zui快，誰就會贏

第六章 貝葉斯學派：在貝葉斯教堂裏
統治世界的定理
所有模型都是錯的，但有些卻有用
從《尤金·奧涅金》到Siri
所有東西都有關聯，但不是直接關聯
推理問題
掌握貝葉斯學派的方法
馬爾可夫權衡證據
邏輯與概率：一對不幸的組閤

第七章 類推學派：像什麼就是什麼
完美另一半
維數災難
空中蛇災
爬上梯子
起床啦

第八章 無師自通
物以類聚，人以群分
發現數據的形狀
擁護享樂主義的機器人
熟能生巧
學會關聯

第九章 解開迷惑
萬裏挑一
zhong極算法之城
馬爾科夫邏輯網絡
從休謨到你的傢用機器人
行星尺度機器學習
醫生馬上來看你

第十章 建立在機器學習之上的世界
性、謊言和機器學習
數碼鏡子
充滿模型的社會
分享與否？方式、地點如何？
神經網絡搶瞭我的工作
戰爭不屬於人類
榖歌＋zhong極算法=天網？
進化的第二部分

後 記
緻 謝

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