描述
- ▌跳出俗套、耳目一新 ▌本書跳脫出俗套，真正從初學者角度為我們呈現了一幅人工智慧的技術畫卷，令人耳目一新。
▌未來AI、平易近人 ▌
Al 是未來，它將重塑每個行業和領域，對於這種迎面而來的宏大變化，是臨淵羡魚還是退而結網？如果你是後者，這是一本輕鬆打開 Al 世界的入門書，書中反覆強調機器學習是非常平易近人的技術，希望大家用來解決自己工作，甚至是生活中的具體問題。
▌實戰講解、深入淺出 ▌
本書的「實戰案例」講解得都很細膩、透徹，期待本書把機器學習技術推入「尋常百姓家」。對於線性回歸、邏輯回歸和神經網路等內容循序漸進、層層深入的理論剖析，作者用靈活的方法詮釋深奧的理論，在內容深度上也拿捏合宜。此外，本書的整合學習和強化學習部分也很精彩，簡明扼要且重點突出，概念介紹特點鮮明。
▌易讀易懂、脈絡清晰 ▌
本書深入淺出，切入點與市面上已有的人工智慧和機器學習書迴然不同，十分易讀易懂。全書結構嚴謹、脈絡清晰，讓讀者可以輕鬆進入機器學習的殿堂。
作者簡介
黄佳
新加坡埃森哲公司高級顧問，人工智慧專家，機器學習和雲端運算高級工程師。電腦世界獎學金獲得者，新加坡政府獎學金獲得者。黃佳先生IT從業近20年，參與過公共事業、醫療、金融等多領域大型人工智慧專案，對政府、企業和事業單位的資料智慧化專案如何成功有著非常深刻的思考和洞見。
目錄
引子 Al 菜鳥的挑戰--100 天上線智慧預警系統
01 機器學習快速上手路徑—唯有實戰
02 數學和Python 基礎知識—一天搞定
03 線性回歸—預測網店的銷售額
04 邏輯回歸—給病患和鳶尾花分類
05 深度神經網路—找出可能流失的客戶
06 卷積神經網路—辨識狗狗的圖型
07 循環神經網路—鑑定留言及探索系外行星
08 經典演算法「寶刀未老」
09 整合學習「笑傲江湖」
10 監督學習之外—其他類型的機器學習
11 強化學習實戰—咖哥的冰湖挑戰
A 尾聲-- 如何實現機器學習中的知識遷移及持續性的學習
B 練習答案
序
這是一個充滿變革與挑戰的時代。今天的體系和風向在明天就有可能突然調
轉，而一場流行疾病的到來，可以一夜之間改變整個社會的生存方式。
然而，風險與機遇共存。任風雲變幻，人類的恒常議題仍然是如何在充滿挑
戰的環境中生存與發展，繼續前行。新的發展和突破性的變革，將由科技的
不斷創新，尤其是日益成熟的5G 通訊、大數據和人工智慧技術所驅動。萬
物互聯，人們足不出戶，就可以與家人和同事無障礙溝通；出門則能隨時隨
地接收雲端資訊、享受雲音樂和雲影視；我們刷臉購物，而機器人為我們送
餐、送貨、或提供清潔、消毒服務。這一切，不再是科幻電影，而已逐步成
為了現實。因此，未來可期！
在此背景之下，人工智慧（Artificial Intelligence，AI）及其關鍵技術機器學
習，成了當前IT 領域毋庸置疑的熱點。
■ 眾多電腦和其他理工科專業的在校大學生積極學習人工智慧技術，希望日
後從事相關的工作。很多高校開設了人工智慧學院，以培養更多人工智慧領域的人才。
■ 大量的程式師、專案經理等 IT 從業人員，也開始涉獵機器學習，參與相關專案。
這股熱潮的出現，並不是單純地「炒作熱點」，而是時代的必然，是「自然選擇」的結果。因為機器學習的應用範圍的確廣泛，具體技術已經“落地」各行各業。尤其是「互聯網大廠」的諸多產品，背後都有海量資料。而大數據的背後，核心競爭力必然是機器學習。機器學習以大數據為基礎，發現資
料背後的規律，優化產品的性能，可解決很多日常問題，也可為戰略決策提
供方向。從淘寶的商品推薦系統，到大規模疾病的防控，從Google 的搜索結
果，再到電腦視覺和自然語言處理，都離不開機器學習的身影。所以，時代要發展（時代無論如何都會進一步發展，而且還會是爆發式的發展），機器學習技術要更廣泛地應用，就需要越來越多的人掌握機器學習知識，參與其相關的專案和應用的領域。目前，優秀的機器學習人才還遠不能滿足市場的需求。人才的匱乏，可以說在某種程度上制約著技術應用的速度和品質。
因此，拿起這本書的您，應該是希望瞭解機器學習的知識，抑或已經決定選
擇機器學習技術作為專攻方向。然而問題是只有基本的IT 知識或實戰經驗尚
不豐富的學生或職業人士，該如何輕鬆且快捷地領會機器學習內涵、掌握基
本機器學習知識、精通機器學習演算法，從而擁有在人工智慧領域進一步深
耕的能力？這就是本書所力求解決的問題的關鍵之處。
機器學習書籍很多，其中的知識點也多，體系龐大繁雜，對於初學者來說，
一不小心就會被淹沒在浩瀚的知識海洋中，覺得學習難以繼續。本書給出了
一個機器學習入門路線圖，從一個零基礎的初學者( 主角小冰) 的視角出發，
讓讀者跟著她一步一步向前，循序漸進地學習知識；老師咖哥將即時解答其
各種疑問，手把手地幫忙掃清路途中的障礙，輕鬆地把大家引入機器學習的
知識殿堂。
本書還有以下特色。
■ 本書針對的是入門級的讀者，學起來非常簡單，讀起來風格輕鬆，還略有幽默，一掃機器學習給人帶來的晦澀難懂、都是高深演算法的印象。其實入門機器學習，並不一定馬上就需要研究艱深的演算法，那樣只會把初學者嚇跑。
■ 雖然本書行文風格是輕鬆幽默的，但是內容很實用，非常強調實戰。書中
的案例大多源自真實項目，不僅接地氣，還便於動手操作。
■ 覆蓋面廣，包括機器學習、深度學習和強化學習的基礎內容。
■ 呈現的形式靈活。所有機器學習內容在書中都以課程、對話、答疑和練習的形式呈現。
本書的具體內容包括以下部分。
■ 機器學習的基本原理。
■ 機器學習相關的數學和 Python 基礎知識。
■ 機器學習演算法及實戰案例。
■ 深度學習原理及實戰案例。
■ 強化學習演算法及簡單實戰。
