机器学习在线:解析阿里云机器学习平台 杨旭 9787121318696 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨旭 著

图书标签:

• 机器学习
• 阿里云
• 人工智能
• 数据科学
• Python
• 云计算
• 算法
• 实践
• 平台
• 杨旭

店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121318696

商品编码：20222997116

包装：平装-胶订

出版时间：2017-08-01

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基本信息

书名:机器学习在线:解析阿里云机器学习平台

定价：79.00元

售价：45.03元,便宜33.97元,折扣57

作者:杨旭

出版社：电子工业出版社

出版日期：2017-08-01

ISBN：9787121318696

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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《机器学习在线：解析阿里云机器学习平台》以机器学习中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。

内容提要

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以机器学习中的典型案例为主线，条分缕析梳理阿里云的平台功能，讲解如何用阿里云的机器学习平台来实现各类应用，包括商家作弊检测、生存预测、信用风险预测、用户购买行为预测等，并完整地介绍了机器学习的基本原理与实践技巧。

目录

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作者介绍

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2004年获南开大学数学博士学位；随后在南开大学信息学院从事博士后研究工作；2006年加入微软亚洲研究院，进行符号计算、大规模矩阵计算及机器学习算法研究；2010年加入，从事大数据相关的统计和机器学习算法研发。著有《重构大数据统计》。

文摘

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序言

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《精通AI：人工智能算法与应用实践》 内容概要 《精通AI：人工智能算法与应用实践》是一本面向广大AI爱好者、开发者、数据科学家以及希望深入了解人工智能技术并将其应用于实际业务的专业人士的深度技术书籍。本书旨在系统性地讲解人工智能的核心算法原理，并结合丰富的实战案例，引导读者掌握从数据预处理、模型构建到部署优化的完整AI开发流程。全书聚焦于当前主流的AI技术，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等关键领域，力求为读者构建一个扎实而全面的AI知识体系。 核心技术与算法解析 本书的首部分将从机器学习的基础概念出发，深入剖析监督学习、无监督学习和强化学习的理论基石。读者将详细了解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升等经典监督学习算法的数学原理、优缺点及适用场景。对于无监督学习，本书将重点讲解聚类算法（如K-Means、DBSCAN）和降维技术（如PCA、t-SNE），阐述它们如何帮助我们发现数据中的潜在结构和模式。强化学习部分，则会介绍马尔可夫决策过程（MDP）、Q-Learning、SARSA以及深度强化学习（DRL）的初步概念，为理解更复杂的智能体行为提供基础。 随着AI技术的飞速发展，深度学习已成为不可或缺的核心驱动力。本书的第二部分将全面而细致地介绍深度学习的各项关键技术。从多层感知机（MLP）的构建，到卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的强大应用，再到循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在序列数据处理中的关键作用。本书将不仅讲解这些模型的架构和工作原理，还会深入探讨激活函数、损失函数、优化器（如SGD、Adam）、正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）以及模型评估与调优的关键策略。此外，对于近年来兴起的Transformer模型及其在自然语言处理（NLP）领域的革命性影响，本书也将给予详尽的阐述，包括其自注意力机制（Self-Attention）的设计理念和实际应用。 自然语言处理（NLP） 本书的第三部分将聚焦于自然语言处理（NLP）这一AI的重要分支。读者将学习如何处理和理解文本数据，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等基础任务。本书将详细介绍词向量模型（如Word2Vec、GloVe、FastText）的原理与应用，以及如何利用这些技术捕捉词语之间的语义关系。在此基础上，将进一步探讨文本分类、情感分析、机器翻译、文本生成、问答系统等高级NLP任务的实现方法。通过对经典NLP模型（如RNN、LSTM）和基于Transformer的模型（如BERT、GPT系列）的深入讲解，读者将能够掌握构建强大NLP应用的完整流程。 计算机视觉（CV） 第四部分将深入探讨计算机视觉（CV）领域。本书将从图像的表示与处理入手，介绍边缘检测、特征提取（如SIFT、SURF）等基本技术。然后，重点讲解卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的广泛应用。读者将学习如何使用LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典CNN架构，并了解其演进过程和核心创新。此外，本书还将涵盖目标检测算法（如R-CNN系列、YOLO、SSD）和图像分割技术（如U-Net）的原理与实现。通过丰富的实例，读者将能够理解如何构建高效的计算机视觉系统，以识别、理解和分析图像内容。 模型部署与优化 掌握算法原理和模型构建只是AI应用的第一步，如何将模型高效地部署到生产环境中并持续优化，是决定AI项目成败的关键。本书的第五部分将重点关注模型部署与优化。读者将学习模型服务化的技术，了解如何利用RESTful API、gRPC等协议将训练好的模型封装成可供调用的服务。此外，本书还将介绍模型压缩技术（如量化、剪枝）和模型推理加速框架（如TensorRT、OpenVINO），以提高模型在资源受限环境下的运行效率。对于模型性能的监控、A/B测试、在线学习和持续集成/持续部署（CI/CD）等 MLOps（Machine Learning Operations）相关概念，本书也将进行介绍，帮助读者构建健壮且可维护的AI生产流水线。 实战案例与应用场景 《精通AI：人工智能算法与应用实践》的最大亮点在于其丰富的实战案例。本书的每一章节都会结合实际问题，演示如何应用所学的算法和技术来解决问题。例如，在讲解监督学习时，会以房价预测或客户流失预测为例；在介绍深度学习和计算机视觉时，会以图像识别、人脸检测或自动驾驶感知系统为例；在讨论NLP时，会以智能客服、舆情分析或内容推荐为例。这些案例不仅能帮助读者巩固理论知识，更能让他们直观地理解AI技术在各行各业的落地价值，激发其创新思维，为解决实际业务挑战提供灵感。 目标读者 AI初学者与爱好者： 希望系统学习AI基础理论和核心算法，打下坚实基础。 软件工程师与开发者： 期望将AI技术融入现有应用或开发新的AI驱动产品。 数据科学家与分析师： 想要深入理解AI模型的工作原理，提升模型构建与调优能力。 在校学生： 学习人工智能相关课程，寻求理论与实践相结合的学习资料。 对AI应用感兴趣的企业决策者和产品经理： 希望了解AI的潜力，为业务发展规划AI战略。 本书的价值 《精通AI：人工智能算法与应用实践》不仅仅是一本技术手册，更是一本能够激发读者创造力、赋能读者解决实际问题的指南。本书力求用清晰易懂的语言，结合严谨的数学推导和生动的代码示例，带领读者循序渐进地掌握AI的核心技术。通过本书的学习，读者将能够： 构建坚实的AI理论基础： 深刻理解主流AI算法的数学原理和逻辑。 掌握AI模型的设计与实现： 能够独立构建、训练和评估各类AI模型。 提升AI应用的实战能力： 能够将AI技术应用于实际业务场景，解决复杂问题。 跟进AI技术发展前沿： 了解最新的AI研究成果和技术趋势。 为职业发展奠定基础： 成为一名具备竞争力的人工智能专业人才。 本书的编写团队由多位在AI领域拥有丰富理论研究和项目实践经验的专家组成，他们将多年积累的宝贵经验倾注于本书之中，确保内容的权威性、前沿性和实用性。希望本书能够成为您探索人工智能世界的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名给我一种“专业指导”的感觉。我一直认为，想要真正掌握一项技术，仅仅了解理论是不够的，还需要有与之匹配的工具和平台。阿里云机器学习平台在我看来，就是这样一个能够承载和实现机器学习想法的强大工具。我特别期待书中能够深入解析平台的核心组件和工作流程，比如它如何进行分布式训练，如何管理实验，如何进行模型评估和版本控制等等。我希望能从中学习到如何更有效地利用这个平台来处理真实世界中的数据，并构建出高性能的机器学习模型。我期望这本书能够为我提供一套清晰的学习路径，让我能够循序渐进地掌握平台的使用技巧，最终能够独立完成复杂的机器学习项目，而不是停留在浅尝辄止的层面。

评分☆☆☆☆☆

作为一名还在学习探索阶段的从业者，我一直在寻找能够真正帮助我“落地”知识的书籍。市面上关于机器学习的理论书籍很多，但真正能够结合具体平台，提供实践指导的却相对较少。当我看到这本书的书名时，脑海中立刻闪过无数个关于“如何用”的疑问。我非常希望这本书能够详细介绍阿里云机器学习平台的各项能力，例如数据准备、特征工程、模型选择、训练优化以及最终的模型部署和监控等环节。我想了解，它是否能提供一些详细的操作截图和代码示例，让我能够跟着书中的步骤一步步完成一个完整的机器学习项目。我更希望它能够分享一些在使用该平台时可能会遇到的常见问题及其解决方案，这对于初学者来说至关重要，可以大大缩短摸索的时间。

评分☆☆☆☆☆

我的阅读习惯偏向于实用主义，我总是希望我所阅读的技术书籍能够直接解决我在实践中遇到的问题。这本书的书名“机器学习在线：解析阿里云机器学习平台”正好契合了我的需求。我非常好奇，它将如何“解析”这个平台，是否会从最基础的概念讲起，然后逐步深入到高级功能？我希望能看到书中能够提供一些关于平台在实际业务场景中的应用案例，例如在推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域的成功实践。我期待它能够帮助我理解，如何将我们日常工作中遇到的数据问题，通过这个平台转化为可行的机器学习解决方案。我希望它不仅仅是一本介绍功能的书，更是一本能够激发我思考、帮助我解决实际问题的“操作手册”。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对“解析”这个词有着很高的期待。在我的认知里，解析意味着剥丝抽茧，将复杂的事物分解成易于理解的部分。而“阿里云机器学习平台”这个具体的技术名词，又让我对它的实用性充满了好奇。我之前尝试过一些开源的机器学习框架，虽然学到了不少东西，但总觉得离实际的应用场景还有一段距离，尤其是当涉及到大规模数据处理和模型部署时，会感到力不从心。这本书如果能够深入浅出地讲解阿里云机器学习平台的架构、核心功能以及使用流程，那对我来说将是巨大的福音。我尤其关心它是否能提供一些案例分析，比如如何用这个平台解决实际业务问题，甚至是不同行业是如何利用这个平台来提升效率和创新的。我很想知道，书中的内容是否能帮助我打通“理论到实践”的最后一公里，让我能够更自信地在工作中应用机器学习技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，采用了一种简洁而又现代的风格，主色调是科技蓝，点缀着流动的线条，仿佛预示着数据在平台中的脉络。当拿到手里时，它的重量和纸质都给我一种扎实的感觉，封面的字体清晰，书名和作者信息排版得当，给人一种专业且值得信赖的印象。我是一个对机器学习领域抱有浓厚兴趣的普通读者，平日里也会关注一些技术动态，但对于实际操作，尤其是如何将理论转化为实践，还存在一些模糊的地方。最近听闻阿里云在机器学习平台方面有着不错的表现，所以看到这本书的书名，立刻就被吸引了。我脑海中浮现的，是它能够像一个经验丰富的向导，带着我一步步走进这个复杂而迷人的世界。我期待书中能够清晰地讲解如何利用这个平台来构建、训练和部署机器学习模型，那些我曾经在各种文章和课程中学到的理论，能否在这里找到一个具体、可视化的落地之处？我希望它能不仅仅是理论的堆砌，而是能够提供切实可行的操作指南，让我能够真正“上手”去感受机器学习的魅力。