機器學習入門|從玻爾茲曼機械學習到深度學習

機器學習入門|從玻爾茲曼機械學習到深度學習

作者: 大関真之 許郁文
出版社: 碁峰資訊
出版在: 2018-04-17
ISBN-13: 9789864767779
ISBN-10: 9864767771
總頁數: 240 頁





內容描述


用最親切的方式,告訴你機器學習到底是在學什麼
 
.日本IT技術書部門大賞2018年得獎作品
.以輕鬆有趣的對話方式進行,沒有艱澀難懂的文字
.用生活化的譬喻解說機器學習的原理
.簡單易懂的插圖解說,非專業人士也能藉由本書理解機器學習
 
機器學習正處於不斷演化的階段,本書將其中的玻爾茲曼機械學習與深度學習。所謂的玻爾茲曼機械學習是欣賞各種圖片,記憶世上風景的技術。即使是有點模糊或部分被遮住的圖片,人類也能立刻了解圖片的內容。這是因為人類能斟酌過去的經驗與現在的狀況,了解圖片的內容,現在已經能讓電腦搭載這種技術了。應用這種基本技術的就是玻爾茲曼機械學習,也就是在電腦打造睛與腦部記憶的構造。深度學習則是在這項技術加上腦部判斷能力,讓電腦根據周遭的情況做出這個是這樣,那個是之前看過的那個的判斷技術。


目錄大綱


第1章|什麼都不懂的鏡子
1.1 魔鏡與皇后
1.2 試著機械學習
Column  機械學習是什麼?
1.3 根據資料學習
Column  機械的自主學習
 
第2章|美麗的祕訣
2.1 魔鏡的答案
Column  數學的必要性
2.2 挑戰迴歸問題
Column  機械也跟人類一樣?
2.3 代表美麗的函數
Column  機械也有老師
 
第3章|挑戰最佳化問題
3.1 皇后全力衝刺!
Column  從演算法多學一點
3.2 模型的極限
Column  訓練資料與測試資料
3.3 建立新的特徵值 
Column  如何建立困難的函數?
3.4 神經網路
Column  大腦的資訊處理機構
 
第4章|挑戰深度學習
4.1 推桿推不動了?
Column  深度學習的風潮
4.2 注意過擬合
Column  機械學習就是與過擬合戰鬥
4.3 批次學習與在線學習
Column  隨機梯度下降法的復活
 
第5章|預測未來
5.1 識別的鏡子
5.2 尋找分界線
Column  支持向量機的泛化能力
5.3 原本就能分離嗎?
Column  扭曲空間的核心函數
5.4 填補資料的缺漏 
Column  資料的本質
5.5 掌握資料的本質
Column  稀疏性與人類的直覺
 
第6章|映出美麗的鏡子
6.1 珍貴的圖片資料
Column  利用磁鐵進行機械學習?
6.2 玻爾茲曼機械學習的影像處理
Column  機械學習與統計力學
6.3 能辨識更複雜的特徵嗎?
Column  變分原理
6.4 使用隱藏變數,打造多元世界
Column  採樣專用機器登場
6.5 複雜資料的真面目
Column  辛頓先生的意志力
 
第7章|只找出臉部的美麗度
7.1 知道世上所有事情的魔鏡
7.2 魔鏡啊魔鏡、魔鏡先生




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