零基礎入門的機器學習圖鑑

{{ _getLangText('m_detailInformation_goodsAuthorText') }}秋庭伸也,寺田學,杉山阿聖
{{ _getLangText('m_detailInformation_goodsPublisherText') }}采實文化事業股份有限公司
2020年12月01日
ISBN:9789865072414
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★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★

與其害怕被AI取代,

不如學會機器學習,讓AI為你所用!


★ 日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1


.針對各類機器學習,全圖像化Step by Step,一看就懂的機器學習入門書

.詳解各種機器學習演算法的概念和用途,學會如何選對演算法

.所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼,讓你現學現用


【什麼是機器學習?】

人工智慧(AI)、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分,但多數人對這些專有名詞一知半解,甚至有些誤解,實現 AI 的方法包羅萬象,但機器學習是實現AI最普及的方法, 有些人誤以為深度學習就是AI,但事實上深度學習也是種機器學習。


機器學習顧名思義,就是電腦會透過演算法,根據問題或環境自動學習,並運用學習結果來解決問題。


【機器學習的應用觸及各領域】

機器學習可以應用在各種領域,包括:

自動駕駛、文書處理、資料分析、自動翻譯、醫療診斷、預測天氣⋯⋯


近年來,電腦因為價格降低,讓機器學習普及,不再是高深的技術,讓非理科出身的文科人也能容易學習,運用在工作上。

由於機器學習有許多種類,因此懂得如何選擇最適合的演算法,才能讓精準解決問題,事半功倍。


【2大類 ╳ 17種演算法,弄懂機器學習的邏輯與概念】

◎ 9種監督式學習:將問題的答案輸入電腦,讓電腦自己學習,像是過濾垃圾郵件

.問題分類(分類):邏輯迴歸、單純貝氏分類器

.找出特徵關連性(迴歸):線性迴歸、正規化

.分類且找出關連性:支援向量機、Kernel法、隨機森林、類神經網路、kNN


◎ 8種無監督式學習:提供電腦問題與特徵,讓電腦自行分類,例如找出有車的照片

.選擇特徵與數量(降維): PCA、LSA、NMF、LDA、LLE、t-SNE

.特徵分類(分群):k-means分群法、高斯混合分布


【Python是時下最熱門的程式語言】

在學習機器學習的演算法時,Python是最容易上手,適用於各作業系統,也完全免費的程式語言軟體,與機器學習及統計相關的函式庫也非常豐富。

本書的所有範例程式碼都是使用Python語法編寫,因此本書還附有Python基礎教學。


本書用一張圖帶你掌握機器學習的整體輪廓,學會機器學習的基礎知識和概念,了解在學習機器學習的演算法時最重要的處理過程,幫你學會如何精準選對演算法,只要掌握每一種演算法的性質,相信就能學會實際操作機器學習,解決生活和工作上的問題,讓AI為你所用!