機器學習｜工作現場的評估、導入與實作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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本書是專為想要將機器學習實際應用在工作上的讀者所寫的書，說明如何在職場上應用機器學習與資料分析的工具。

　　透過本書，您可以瞭解：
　　．如何啓動機器學習的專案
　　．如何讓機器學習與現存的係統互動
　　．如何收集機器學習的資料
　　．如何建立假設與分析
　　．機器學習的基礎知識
　　．分門彆類介紹機器學習演算法的各種特徵
　　．以阻絕垃圾郵件的範例說明如何評估離綫預測模型的方法
　　．如何在機器學習的分類工作收集正確資料的方法
　　．使用統計學的檢定、因果推論、A/B測試驗證方案效果

好的，以下是一本關於“深度學習在自然語言處理中的應用與前沿”的圖書簡介，旨在詳細闡述其內容，且不提及您提到的那本關於機器學習工作實踐的書籍： --- 書名：《深度學習驅動的自然語言處理：從基礎模型到前沿範式》 書籍簡介 本書是一部全麵而深入的指南，旨在為讀者係統性地構建基於深度學習的自然語言處理（NLP）知識體係。我們聚焦於當前NLP領域最核心、最活躍的技術範式，從基礎的詞嵌入技術到復雜的大型語言模型（LLMs）的架構與調優，為研究人員、工程師以及對NLP有濃厚興趣的實踐者提供瞭一條清晰的學習路徑。 第一部分：NLP的深度學習基石 本書伊始，我們首先夯實深度學習在文本數據處理中的基礎。不同於傳統的統計方法，深度學習的核心優勢在於其強大的特徵學習能力。我們詳盡介紹瞭詞嵌入（Word Embeddings）的演進曆程，從早期的Word2Vec和GloVe，到更具上下文感知的FastText。重點分析瞭這些嚮量錶示如何捕捉詞匯的語義和句法關係，以及它們在下遊任務中的初始化作用。 接著，我們深入探討瞭循環神經網絡（RNN）及其變體在序列建模中的關鍵作用。雖然RNN在處理長距離依賴方麵存在梯度消失/爆炸問題，但理解其結構是通往更復雜模型的基礎。我們詳細剖析瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製，包括輸入門、遺忘門和輸齣門如何協同工作，以維持和更新序列信息流。 第二部分：注意力機製與Transformer架構的革命 自然語言處理的下一次飛躍源於注意力機製（Attention Mechanism）的引入。本部分將這一核心概念作為轉摺點，細緻講解瞭自注意力（Self-Attention）如何允許模型在處理句子時，動態地權衡輸入序列中不同詞語的重要性。我們不僅展示瞭注意力機製的數學公式，更重要的是闡釋瞭其在捕捉復雜語境依賴方麵的直觀優勢。 隨後，我們將焦點完全轉嚮Transformer架構。Transformer的提齣徹底摒棄瞭循環結構，完全依賴於並行化的注意力計算。我們將Transformer的編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）結構進行拆解，詳細分析瞭多頭注意力（Multi-Head Attention）、位置編碼（Positional Encoding）以及前饋網絡（Feed-Forward Networks）在整個係統中的角色。對於Transformer的並行計算能力和高效性，本書提供瞭深入的技術剖析。 第三部分：預訓練語言模型的時代 基於Transformer架構，預訓練語言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）成為瞭現代NLP的代名詞。本部分係統介紹瞭當前主流的預訓練範式。 我們首先迴顧瞭BERT傢族（如RoBERTa、ALBERT）的雙嚮編碼器結構，重點解釋瞭掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）等預訓練任務是如何教會模型理解深層上下文信息的。接著，我們轉嚮以GPT係列為代錶的單嚮（自迴歸）解碼器模型，探討其如何擅長文本生成任務。對於T5等Encoder-Decoder統一框架的模型，我們也進行瞭詳細介紹，強調瞭“文本到文本”（Text-to-Text）範式的強大通用性。 本書不僅關注模型的結構，更重視其實踐應用。我們深入探討瞭微調（Fine-tuning）的策略，包括全量微調與參數高效微調（PEFT）技術，如LoRA和Prefix Tuning，以應對在資源受限情況下對特定任務進行模型適配的需求。 第四部分：大型語言模型（LLMs）的深入探索與挑戰 隨著模型規模的爆炸式增長，LLMs帶來瞭前所未有的能力，但也引入瞭新的工程與理論挑戰。本部分專注於這些前沿領域。 我們探討瞭LLMs的湧現能力（Emergent Abilities），並分析瞭上下文學習（In-Context Learning, ICL）的機製，即模型僅通過提示（Prompt）就能執行新任務的能力。針對ICL，本書詳細介紹瞭提示工程（Prompt Engineering）的藝術與科學，包括零樣本（Zero-shot）、少樣本（Few-shot）提示的設計原則，以及更復雜的思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）提示策略如何引導模型進行逐步推理。 在模型部署與安全方麵，本書也提供瞭寶貴的見解。內容涵蓋瞭模型蒸餾（Distillation）以減小模型尺寸、量化技術（Quantization）以加速推理，以及關鍵的對齊（Alignment）技術，例如基於人類反饋的強化學習（RLHF），確保模型輸齣的安全性和忠實度。 第五部分：前沿應用與未來展望 最後，本書將理論與實踐相結閤，涵蓋瞭多個關鍵的NLP應用場景，如機器翻譯（NMT）、文本摘要（Summarization）、情感分析（Sentiment Analysis）以及知識抽取（Knowledge Extraction）。我們還前瞻性地探討瞭多模態NLP（如文本與圖像的結閤）的發展方嚮，並討論瞭當前LLMs在可解釋性、偏見與公平性方麵亟待解決的研究難題。 總結 《深度學習驅動的自然語言處理：從基礎模型到前沿範式》不僅是一本教科書，更是一份指導工程師和研究人員駕馭當前NLP技術浪潮的實戰地圖。通過嚴謹的理論闡述和對最新研究成果的整閤，讀者將能夠紮實掌握從基礎概念到最尖端LLM技術的全貌，為未來在自然語言處理領域取得創新成果奠定堅實的基礎。

作者簡介

有賀康顕

　　曆任電機製造商的研究所、食譜服務的公司後，目前任職於Cloudera服務，擔任現場數據工程師負責應用資料與支援機器學習。
　　．twitter.com/chezou
　　．www.slideshare.net/chezou
　　．chezo.uno/

中山心太

　　曆任電話公司的研究所、社群遊戲的公司、以機器學習進行網頁行銷的公司、自由職業者之後，創立Next Int公司至今。除瞭開發自傢公司的服務之外，也受理遊戲開發企劃與機器學習的委託案件。

　　從事機器學習、遊戲設計、商業設計、新事業企劃這類工作，是知識廣而不深的高級雜工。
　　．twitter.com/tokoroten
　　．www.slideshare.net/TokorotenNakayama
　　．medium.com/@tokoroten/

西林孝

　　目前是名軟體工程師。曆任獨立軟體供應商之後，目前任職於VOYAGE GROUP股票有限公司，負責開發網路廣告寄送服務的廣告寄送邏輯。
　　．hagino3000.blogspot.jp/
　　．speakerdeck.com/hagino3000
　　．twitter.com/hagino3000

第一章 推動機器學習專案的方法
1.1 機器學習都如何應用？
1.2 機器學習專案的流程
1.3 係統實際常見的機器學習問題與處理方法
1.4 如何成功打造機器學習的係統？

第二章 機器學習的功能
2.1 該選擇何種演算法？
2.2 分類
2.3 迴歸
2.4 集群、降維
2.5 其他

第三章 評估學習結果
3.1 分類的評估矩陣
3.2 迴歸的評估
3.3 將機器學習嵌入係統的A/B測試

第四章 在係統嵌入機器學習
4.1 讓機器學習嵌入係統的流程
4.2 係統設計
4.3 曆程設計

第五章 收集學習所需的資源
5.1 取得學習所需的資源的方法
5.2 使用公開的資料集或模型製作訓練資料
5.3 開發者自行建立訓練資料
5.4 請同事或朋友輸入資料，藉此建立訓練資料
5.5 透過群眾外包的方式建立訓練資料
5.6 在服務建立由使用者輸入的機製

第六章 效果驗證
6.1 效果驗證的概要
6.2 假設檢定的框架
6.3 假設檢定的注意事項
6.4 因果效果的推測
6.5 A/B 測試

第七章 打造電影推薦係統
7.1 劇本
7.2 進一步瞭解推薦係統
7.3 觀察MovieLens 的資料傾嚮
7.4 建置推薦係統
7.5 本章總結

第八章 Kickstarter的分析、不使用機器學習的選項
8.1 調查Kickstarter 的API
8.2 製作Kickstarter 的網路爬蟲
8.3 將JSON 資料轉換成CSV
8.4 在Excel 稍微瀏覽內容
8.5 利用樞紐分析錶從各角度分析
8.6 觀察目標金額達成卻取消的專案
8.7 觀察各國情況
8.8 製作報錶
8.9 今後預定事項
8.10 本章總結

第九章 利用Uplift Modeling 有效分配行銷資源
9.1 Uplift Modeling 的四象限
9.2 相當於A/B測試強化版的Uplift Modeling的概要
9.3 製作Uplift Modeling 所需的資料集
9.4 使用兩個預測模組的Uplift Modeling
9.5 Upift Modeling的評估方法AUUC
9.6 於實務問題的應用
9.7 如何於正式環境使用Uplift Modeling？

序

　　機械學習在軟體工程師之間，已是每天都會齣現的詞匯。放眼全世界，也常聽到「人工智慧會搶走工作」、「不懂機器學習可不行」這類說法。會齣現這種說法，是因為電腦打敗職業圍棋棋士，人們開始對人工智慧抱著莫大期待的緣故。在機器學習方麵，處理大量資料的硬體持續進化，透過開源軟體使用最新演算法的Framework或函式庫的普及，也讓機器學習造成更大的影響。

　　隨著人們對機器學習的期待日益高漲，也有越來越多人希望我們「指導機械學習」。可喜的是，現在已有許多介紹機器學習Framework使用方法與撰寫方法的書籍或雜誌，原本不懂機械學習的軟體工程師也能更輕鬆地投入機械學習的世界。若能透過本書按部就班地學會這項解決問題的工具，那真的是作者無上的榮幸。

评分☆☆☆☆☆

我們公司最近一直想推動數字化轉型，裏麵繞不開的就是數據分析和機器學習。雖然管理層一直強調要擁抱新技術，但底下執行的我們，總覺得很多東西都是“概念”，不知道怎麼把這些“概念”變成實際的生産力。尤其是機器學習，感覺就像是潘多拉的盒子，一旦打開，裏麵有無數的東西，我們到底該從哪裏開始？這本《機器學習｜工作現場的評估、導入與實作》的書名，聽起來就很務實，特彆是“評估”和“導入”這兩個詞，對我來說非常有吸引力。我希望能從這本書裏找到一些關於如何“評估”一個業務場景是否適閤引入機器學習的框架或工具，而不是憑空想象。比如，它會不會教我們怎麼判斷數據是否足夠，數據質量是否達標，以及預期的投入和産齣比？更重要的是，“導入”的部分，我希望它能提供一些關於如何將機器學習模型整閤進現有IT架構的指導，包括技術選型、部署流程、甚至是團隊協作的建議。我不太懂復雜的算法，但我懂業務流程，懂技術實現。如果這本書能連接起這兩者，告訴我機器學習如何在“工作現場”産生實際的價值，比如提升效率、降低成本、或者創造新的服務，那對我來說就是一本寶藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一位對科技充滿好奇的上班族，但說實話，機器學習對我來說一直是個有點遙不可及的概念，感覺像是那些科技公司裏的大牛們纔玩得轉的東西。雖然平時會看新聞，知道AI有多火，但具體要怎麼應用，在我的工作場景裏有沒有用，我完全沒有概念。這本《機器學習｜工作現場的評估、導入與實作》正好抓住瞭我這個痛點。我非常想瞭解，究竟哪些“工作現場”的問題，是可以利用機器學習來解決的？是不是像是在零售業，可以用它來預測顧客的購買偏好，從而精準地推送商品；或者在物流業，可以用它來優化配送路綫，節省時間和燃料？這本書會不會提供一些具體的案例分析，讓我能看到機器學習是如何從一個抽象的概念，變成解決實際問題的工具？我特彆期待的是“實作”的部分，這並不意味著我要自己去寫代碼，而是希望它能告訴我，作為一名普通使用者，或者是一個項目經理，我需要瞭解哪些關鍵點，纔能有效地推動一個機器學習項目的落地。有沒有關於項目管理的建議？如何與技術團隊溝通？如何衡量項目的成效？這些實際操作層麵的東西，對我來說比深入的算法原理更重要。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，所謂的新技術，最終還是要落到“能用”、“好用”、“有用”這幾個字上。《機器學習｜工作現場的評估、導入與實作》這個書名，恰恰點齣瞭我最關心的幾個麵嚮。作為一個長期在企業一綫摸爬滾打的人，我深知一個再好的技術，如果不能順利“導入”到現有的工作流程中，或者不能被一綫員工有效地“實作”齣來，那終究隻是空中樓閣。所以，我非常期待這本書能提供一套係統性的方法論，來指導企業如何從“評估”一個項目可行性開始，到“導入”技術，再到最終的“實作”應用。它會不會探討在實際操作中可能遇到的各種挑戰，比如數據隱私、倫理問題、技術人纔的缺乏，以及如何剋服這些障礙？我特彆想知道，它會不會有一些不同行業、不同規模企業的案例，能夠展現機器學習在實際工作場景中的多樣化應用，並且強調這些應用是如何為企業帶來可衡量的價值。我不需要知道那些復雜的模型細節，我需要知道的是，如何纔能讓機器學習真正地成為提升工作效率、優化決策、甚至創造新商業模式的強大助力。這本書能不能讓我看到一條清晰的路徑，讓我們這些企業裏的普通一員，也能理解並參與到這場機器學習的浪潮中來？

评分☆☆☆☆☆

機器學習這東西，老早就聽說過瞭，感覺是很厲害的科技，好像能讓電腦自己變聰明，做一些我們做不來的事情。最近工作上常常聽到同事們在討論AI、機器學習，有些項目也開始嘗試引入，但坦白說，我一直覺得它離我們這些一綫作業人員有點遠，像是高高在上的理論，不接地氣。這次看到這本《機器學習｜工作現場的評估、導入與實作》，書名就點齣瞭“工作現場”這幾個字，讓我眼前一亮！我真的很想知道，到底要怎麼把機器學習這些厲害的技術，實際用到我們每天麵對的那些瑣碎、重復但又很重要的事情上？比如，是不是可以通過機器學習來預測設備什麼時候會齣故障，這樣我們就能提前維修，避免生産停滯？或者，能不能用它來優化我們的排班，讓人力配置更有效率，減少不必要的加班？書中會不會舉一些我們製造業、服務業，甚至是IT業的實際案例，告訴我怎麼評估哪些問題適閤用機器學習去解決，又怎麼一步一步把它導入到我們現有的流程裏？我最怕的就是那些空泛的理論，這本書如果能告訴我“怎麼做”，而不是“為什麼這麼做”，那就太棒瞭！希望能從書中看到一些可以直接套用的方法論，甚至是操作指南，讓我這個對機器學習一竅不通的小人物，也能有點眉目，不再隻是聽彆人講“AI多厲害”而自己卻摸不著頭腦。

评分☆☆☆☆☆

最近真的被機器學習這幾個字轟炸得有點暈頭轉嚮，感覺好像不談點AI、不瞭解點機器學習，就要被時代淘汰瞭。但問題是，市麵上關於機器學習的書籍，要麼是純理論的數學公式堆疊，看得我頭昏眼花；要麼就是講一些高級的算法模型，感覺離我一個普通的應用開發者還是太遙遠。我比較關心的是，能不能找到一本真正能幫助我“落地”的書？這本《機器學習｜工作現場的評估、導入與實作》的標題聽起來就很對我的胃口。我希望能看到，作者是怎麼一步步帶領讀者，從一個實際的工作場景齣發，去思考“我遇到的這個問題，是否適閤用機器學習來解決？”、“如果要解決，我需要準備哪些數據？數據質量如何？”，甚至是如何“把機器學習的模型部署到我的現有係統裏，並且能夠持續地監測和優化它”。我不需要知道Transformer模型背後精妙的數學推導，但我需要知道，如何利用已有的工具和框架，把一個機器學習的想法變成實際可用的功能。這本書會不會提供一些關於數據預處理、特徵工程的實用技巧？有沒有講到一些常用的機器學習庫，比如scikit-learn或者TensorFlow、PyTorch的簡單應用方法？我最怕的就是買瞭書，看完之後還是不知道從何下手，感覺自己還是那個菜鳥。希望這本書能給我指一條明路，讓我這個想從“應用者”變成“實踐者”的程序員，也能有所收獲。