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大演算

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 整體來說有解釋到每一套機器學習...
轉載自博客來  極力推薦  2018/07/13
整體來說有解釋到每一套機器學習的經典之處,並且循序漸進探討近代機器學習的由來,算是相當不錯的一本書,相比網路查到的中文資料來講已經有抓到其原理與目的。縱然此書有翻譯不足之處,至少也比大學教授講解得清楚明白,不像大學教授講解數學公式一樣,把學生搞得唏哩糊塗,本書只用簡潔扼要的句子清...
大演算:機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來,創造新紀元的文明?
$ 380 ~ 558
大演算:機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來,創造新紀元的文明?
作者:佩德羅.多明戈斯Pedro Domingos / 譯者:張正苓,胡玉城 
出版社:三采文化(股)
出版日期:2016-08-04
語言:繁體中文   規格:精裝 / 528 / 14.8x21 / 黑白
點我評分 6 則評論 比價11 查價格、看簡介
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活
圖書名稱:大演算:機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來,創造新紀元的文明?

★亞馬遜AI與機器學習類暢銷榜 第1名
★亞馬遜數學與統計類暢銷榜 第1名
★亞馬遜資訊理論類暢銷榜 第1名
★CNN、《新科學人》、《經濟學人》、《柯克斯書評》等多家媒體推薦報導
★比爾.蓋茲年度選書!

揭開大數據、人工智慧、機器學習的祕密,
打造人類文明史上最強大的科技——終極演算法!

有一個終極演算法,可以解開宇宙所有的祕密,
現在大家都在競爭,誰能最先解開它!

.機器學習是什麼?大演算又是什麼?
.大演算如何運作與發展,機器可以預測什麼?
.我們可以信任機器學過的東西嗎?
.商業、政治為什麼要擁抱機器學習?
.不只商業與政治,醫學與科學界也亟需機器學習,包含DNA解碼、癌症藥品開發等。
.你擔心人類會被大演算所取代嗎?可以避免嗎?該如何做?

華盛頓大學電腦工程系教授佩德羅.多明戈斯(Pedro Domingos)破解了一個在機器學習領域中長久以來的瓶頸,
成功把機器學習、哲學與人工智慧結合起來,這個突破性研究還登上了《新科學人》(New Scientist)雜誌的封面故事。

他指出,機器學習有五大思想學派,每個學派有主要的演算法,能幫我們解決特定的問題──
.符號理論學派:將學習視為是逆向演繹法,從哲學、心理學和邏輯思路方面取得概念
.類神經網路學派:導傳遞演算法可以模擬人腦思考行為,是受到神經科學和物理學的啟發
.演化論學派:遺傳程式規劃會在電腦上模擬演化,澈底運用遺傳基因和演化生物學理論
.貝氏定理學派:相信學習是機率推理的形式,是根據統計學的理論
.類比推理學派:支持向量機從相似度判斷進行推論學習,並受到心理學和數學的影響

多明戈斯認為,如果有人可以成功整合這些演算法的優點,
就能發展出「終極演算法」,便可以從大數據與人工智慧中,
獲得世界上過去、現在與未來的所有知識,將創造新紀元的文明。

站在大數據與文明終將合一的浪潮上,
終極演算法將帶領我們,望見未來。

【為什麼你必須知道大演算?】

◎如果你是一般市民或決策人士
讓你了解大演算的來龍去脈,從隱私到未來的工作與機器人戰爭的倫理,
你將會看到真正的問題在哪裡,並思考如何看待這些問題。

◎如果你要把機器學習運用在工作上
不管你在哪個行業、什麼職業別,機器學習能幫你省下人工編寫程式的費用,
避免資訊系統僵化,並預測未來你會面臨的科技發展,
甚至讓你成為精準的市場分析家、解讀大數據的科學家。

◎如果你是科學家或工程師
過去的數學和現有資訊學習與數據分析,不會讓你有任何改變。
機器學習將讓你具備非線性分析,帶給你嶄新的科學世界觀,有所突破。

◎如果你是機器學習專家
雖然你應該很熟悉機器學習,但本書仍會提供給你許多新的想法、機器學習發展史上有價值的資訊、有用案例與類似的情境,
甚至提供給你機器學習的嶄新觀點,啟迪你全新的思考方向。

◎如果你是任何學齡階段的學生
目前世界各地極度缺乏機器學習專家,這是現在也是未來最受關注的領域。
未來,不只局限現有的資訊工程、電機工程等相關科系,
無論是醫學、醫工、生物科技、行銷、電商、社會、心理、哲學、教育、財經等各科系,
機器學習終將與這些領域整合,現在了解大演算,你就不會被趨勢潮流所淘汰。

作者簡介:

佩德羅.多明戈斯(Pedro Domingos)

電腦工程博士,現任華盛頓大學電腦工程系教授,該系是全美前十大電腦工程名校。他初試啼聲聞名圈內是兩度在資料採礦大會上獲得最佳論文,並在此後成為該領域的意見領袖。他在專業領域內獲獎無數,還包含美國國家科學職業成就奬,他也是史丹佛大學及麻省理工學院客座教授。

他最有名的功績是破解了一個在機器學習領域中長久以來的瓶頸,成功把機器學習、哲學與人工智慧結合起來。這個突破性的研究還曾經登上著名的《新科學人》(New Scientist)雜誌的封面故事。

他在華盛頓大學開設的機器學習課程,一向都是該校最受歡迎的課程之一。

電腦工程學術背景的他,卻不是個嚴肅學究,他擅長公開演說,傳達機器學習與大數據的相關知識,經常受邀公開演講。他對寫作非常有興趣,曾經鑽研過寫作課,師承《辛德勒的名單》作者湯瑪斯.肯納利。

除了電腦科技的學術論文,他也經常撰寫音樂技術相關的專欄文章。因為他年輕時代曾經是個搖滾樂團的鍵盤手。該樂團還曾經與EMI簽約,經常四處表演,當時他除了是鍵盤手,還是負責接受媒體採訪的人。他離開樂團,是因為要專心攻讀電腦科學博士,他很早就對機器學習興趣濃厚,因為他認為,這是最後會統治世界的一種關鍵技術。

張正苓

淡江大學資訊管理所碩士畢業。

曾擔任美國CNET財經版即時新聞翻譯、美國宏碁大觀園矽谷時報新聞編譯、東森寬頻數位內容副理、美國華爾街財經系列書編譯。

胡玉城

政治大學傳播學院EMA碩士畢業。

曾擔任工商時報科技記者與召集人、科技島副總編輯、中時分類廣告副總經理、美國矽谷時報執行副總編輯、東森寬頻副總經理、太平洋寬頻副總經理、美國休士頓城市電通共同創辦人與美國阿肯色WoConn總經理。

現任美國矽谷天使交易所、美國馬里蘭紅點行動支付 ReeDot Inc.共同創辦人。

著有暢談類神經網路與華爾街股市總覽等相關書籍。

審訂者

成大資工系特聘教授兼系主任

謝孫源

臺灣大學資訊工程系博士,現為成功大學資訊工程系特聘教授兼系主任。

主要研究領域為演算法設計與分析及其應用。他曾榮獲行政院國科會97年度傑出研究獎、科技部104年度傑出研究獎、中華民國資訊學會李國鼎穿石獎、中國電機工程師學會傑出電機工程教授獎、中國工程師學會傑出工程教授獎、第十三屆有庠科技論文獎(資通訊領域)、中華民國102年資訊月傑出資訊人才獎、並獲選為英國皇家資訊學會會士。

謝教授並貢獻其所學於資訊教育上,曾於2003及2016擔任國際資訊奧林匹亞競賽國家隊指導教授,指導國手參加國際資訊奧林匹亞競賽榮獲佳績。

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「大至預測變化萬千的商業潮流的走向,到小至預知是否能成功約到心儀對象,都屬於《大演算》的範疇。本書作者以極盡生動活潑的闡述及例子,與讀者分享如何將機器學習演算法應用於日常...
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章節試閱
機器學習的革命

我們生活在演算法的時代。只有一、兩代人之前,提到演算法(algorithm )這個詞,對大多數人來說,腦袋會是一片空白。時至今日,演算法已儼然普及在文明的各個角落。它們被融入日常生活中,不只存在於智慧手機、筆記型電腦裡,而且普及在汽車、房屋、電器,以及玩具中,就連你的銀行也是一個龐大複雜的演算法,讓人們可以到處輕易的使用銀行服務。演算法可以安排航班,然後駕駛飛機;演算法還可以運營工廠、貿易與貨物路線配送、現金收入,以及保存紀錄。如果每個演算法戛然停止運作,那絕對就像我們所知的世界末日一樣。...
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推薦序
【推薦序】 大演算顛覆世界,也顛覆我的看法

──前臺灣微軟合作夥伴技術支援顧問 林泰宏

1997年,IBM的深藍電腦擊敗了世界西洋棋冠軍,震撼了整個業界。媒體大肆報導。伴隨而來的是另一股恐慌性的思維──電腦會不會有一天取代人腦,甚至統治了人類?20年過去了,我們都還在為生活而忙碌工作。別說電腦統治人類,它連讓我早一點下班都很勉強了。

2016年,Google Alphago擊敗了世界圍棋冠軍,用的不再是超級電腦的運算能力。取而代之的,是大數據的分析能力、雲端的運算能力和機器學習。機器學習是一個廣泛的名詞,意思是讓電腦透過...
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作者序
【前言】 機器學習早已融入你我的生活

你可能不自覺,但其實機器學習(machine learning)早已融入你我的生活中。當你在搜尋引擎輸入一項查詢時,機器學習幫你找出有意義的查詢結果,還有相關的廣告。當你下載電子郵件時,多虧有機器學習的篩選,讓你看不到大部分的垃圾郵件。當你到亞馬遜網路商店(Amazon.com)購買書,或在全球最大線上影音服務平臺Netflix(網飛)觀看一部影片時,機器學習系統會幫你推薦一些你可能會喜歡的建議。就連臉書(Facebook)也運用機器學習來決定,幫你篩選所關心的好友資訊;而推特(Twitter)對於推文(...
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目錄
【好評推薦】
【推薦序】 大演算顛覆世界,也顛覆我的看法/林泰宏
【推薦序】 從5萬呎的高空鳥瞰機器學習,望見未來/陳明義
【推薦序】 讓我們站在巨量資料的肩膀上,看得更高更遠/趙坤茂
【推薦序】 想跟上資訊革命時代的多變世界,本書是你的敲門磚/張宗堯
【推薦序】 大演算,是飽覽大數據與機器學習的最佳指南/謝孫源
【前言】 機器學習早已融入你我的生活

第1章 機器學習的革命
進入機器學習的世界/企業為何擁抱機器學習?
增加科學方法的馬力/十億個比爾.柯林頓
一則透過傳統攻防,二則透過網路之戰
我...
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商品資料
  • 作者: 佩德羅.多明戈斯 譯者: 張正苓、胡玉城
  • 出版社: 三采文化股份有限公司 出版日期:2016-08-05 ISBN/ISSN:9789863426677
  • 語言:繁體中文 裝訂方式:精裝 頁數:528頁 開數:14.8㎝(W)×21㎝(H)
  • 類別: 中文書> 科學> 應用科學
圖書評論 -   評分:    
 整體來說有解釋到每一套機器學習...
轉載自博客來  極力推薦  2018/07/13
整體來說有解釋到每一套機器學習的經典之處,並且循序漸進探討近代機器學習的由來,算是相當不錯的一本書,相比網路查到的中文資料來講已經有抓到其原理與目的。縱然此書有翻譯不足之處,至少也比大學教授講解得清楚明白,不像大學教授講解數學公式一樣,把學生搞得唏哩糊塗,本書只用簡潔扼要的句子清楚描述演算法之目的與原理。有時候我真的是不懂,亞洲教師相比歐美差距真的有如此甚大嗎?讀了那麼多年書,竟然會連自己的專業都沒辦法用簡明扼要的語句講解給學生聽,真是感嘆。
 期待愈高,失望愈深。 全...
轉載自博客來  很差  2017/10/15
期待愈高,失望愈深。

全書極力推崇機器學習是未來的趨勢,不斷強調其重要性及如何改變這個世界,但了無新意。唯一值得一提的是作者將機器學習分成五個學派(符號理論、類神經網路、演化論、貝氏定理、類比推理)。這是一種新的分類,但可惜的是未解釋為何要這麼分及各學派間的關係。
 就我看到的前幾章,不少地方翻譯...
轉載自博客來  很差  2017/03/22
就我看到的前幾章,不少地方翻譯錯誤,真是令人詫異不解。
舉兩個例子,
中譯本P137,zero point 286 zeros followed by 1,譯文...(0.280000001)。
真是離譜!應該是0.000000000...1,小數點後面有286個0最後一個1。
中譯本p140第二段落,譯文和原文意思完全相反!
But in machine learning, preconceived notions are indispensable; you can't learn without them. 譯者翻成:"在機器學習領域,先入為主的觀念影響甚鉅,只有排除偏見才可能進行學習。" 原文的意思是,沒有這些先入為主的觀念,你是無法學習的! !
 不知道是翻譯的問題,讀起來非常...
轉載自博客來  較差  2016/11/20
不知道是翻譯的問題,讀起來非常不順,有些詞句前後矛盾,邊看都要邊google阿阿~
 因為翻譯品質不佳,不能忠實傳達...
轉載自博客來  較差  2016/10/08
因為翻譯品質不佳,不能忠實傳達原文口語化的含義,更糟的是在解說作法的地方翻譯錯誤,導致讀者無法確實了解各家學派的演算法。
 原本對這本書的期待是大的,期待...
轉載自博客來  尚可  2016/10/01
原本對這本書的期待是大的,期待他能開啟機器學習的大門,
但不知道是翻譯還是原本內容就有些晦澀,看完知道了幾大學派的優缺,
還有所謂想要統整各大學派的「大演算」。
感覺比較多力氣在述說能做什麼,而不是為什麼能這樣做。
所以看完就過去了,總感覺少了些什麼,稍嫌可惜
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