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看完這算法好書(shū),才算真正懂了 AI

企業(yè)動(dòng)態(tài) 算法
學(xué)習(xí)一門(mén)新技術(shù)的時(shí)候,很多人會(huì)去讀讀官方文檔,看看視頻教程和一些demo代碼,最后做項(xiàng)目去熟悉。但如果想深入掌握的話,也許最好的方法是讀幾本經(jīng)得起時(shí)間推敲的好書(shū),了解它的原理,實(shí)現(xiàn)和設(shè)計(jì)理念。

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學(xué)習(xí)一門(mén)新技術(shù)的時(shí)候,很多人會(huì)去讀讀官方文檔,看看視頻教程和一些demo代碼,***做項(xiàng)目去熟悉。但如果想深入掌握的話,也許***的方法是讀幾本經(jīng)得起時(shí)間推敲的好書(shū),了解它的原理,實(shí)現(xiàn)和設(shè)計(jì)理念。

今天,阿里妹邀請(qǐng)多位阿里算法大牛,為大家推薦AI領(lǐng)域的經(jīng)典之作。這些書(shū),會(huì)加深你對(duì)AI技術(shù)的理解,也能讓你逐漸體會(huì)到這份事業(yè)的樂(lè)趣與價(jià)值所在。

推薦書(shū)籍:《Pattern Recognition and Machine Learning》

推薦者:永叔(資深算法專家)

推薦理由:這本書(shū)是我機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)的教材,作者Christpher M.Bishop是微軟Technical Fellow以及Directorof the Microsoft Research Lab的負(fù)責(zé)人,整本書(shū)700多頁(yè),基于貝葉斯的理論框架對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)多個(gè)重要方向都做了系統(tǒng)的介紹;目前這本書(shū)匯集的周邊資源比較豐富,從習(xí)題答案到具體代碼實(shí)現(xiàn),甚至美國(guó)一些名校的課件都有提供。

PRML是我書(shū)架上翻閱最多的書(shū)籍之一,適合多次通讀,里面對(duì)ML問(wèn)題本質(zhì)的闡述很清晰、干凈,用優(yōu)美去形容并不為過(guò);這本書(shū)不僅適合入門(mén),而且對(duì)于從事ML領(lǐng)域研究和應(yīng)用都有很多啟發(fā)。

推薦書(shū)籍:《Convex Optimization》

推薦者:永叔(資深算法專家)

推薦理由:很多機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題***都會(huì)歸結(jié)為一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題,讀博時(shí)我們學(xué)校的***化理論分為A和B,其中A更偏理論,采用袁亞湘老師編纂的***化理論,學(xué)起來(lái)非常吃力,雖然***考試成績(jī)不錯(cuò),但我當(dāng)時(shí)一直有一個(gè)問(wèn)題縈繞在腦海中,這東西怎么用?

剛工作時(shí)被分到機(jī)器學(xué)習(xí)模型組搞點(diǎn)擊率預(yù)估模型,我要自己手寫(xiě)實(shí)現(xiàn)百億樣本量級(jí)的淺層模型求解算法。當(dāng)我一頭霧水不知如何下手時(shí),我的mentor就給我推薦了這本書(shū)。作者Boyd是BFGS算法的提出者之一,功力十分深厚,這本書(shū)簡(jiǎn)直就是為工程師定制的,從問(wèn)題定義到求解,每讀完一章就可以順利的寫(xiě)出matlab或者python code實(shí)現(xiàn)。這本書(shū)我配合視頻教程使用,包括習(xí)題我讀了7個(gè)多月,收獲巨大。現(xiàn)在將這本書(shū)也推薦給大家,機(jī)器學(xué)習(xí)中用到的優(yōu)化算法套路全在里面了,是每一個(gè)想超脫調(diào)參、調(diào)包的工程師必備通關(guān)秘籍。

推薦書(shū)籍:《Deep Learning Fundamentals: An Introduction for Beginners》

推薦者:秋岷(資深數(shù)據(jù)技術(shù)專家)

推薦理由:本書(shū)比較適合初學(xué)者,對(duì)一些基本概念、基本數(shù)學(xué)知識(shí)解釋的比較清晰易懂,并且提供了一步一步的示例去構(gòu)建自己的深度學(xué)習(xí)模型。

推薦書(shū)籍:《Optimization in Operations Research》

推薦者:秋岷(資深數(shù)據(jù)技術(shù)專家)

推薦理由:這本書(shū)雖然和機(jī)器學(xué)習(xí)沒(méi)什么關(guān)系,主要是講優(yōu)化相關(guān)的理論,但實(shí)際上很多統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論就是建立在這些優(yōu)化論的基礎(chǔ)之上的。了解這些優(yōu)化知識(shí)對(duì)更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)的模型、原理是比較有幫助的。這本書(shū)比較適合初學(xué)者,對(duì)一些問(wèn)題和算法的原理解釋的比較透測(cè)、易懂,可以作為教材使用。

推薦書(shū)籍:《Artificial Intelligence: A Modern Approach》

推薦者:瑞溪(高級(jí)算法專家)

推薦理由:這本書(shū)全面地介紹了AI的各個(gè)領(lǐng)域,是我看過(guò)的對(duì)于AI介紹最全面的教材,同時(shí)該書(shū)在介紹各個(gè)領(lǐng)域時(shí)也有相當(dāng)?shù)纳疃龋抑v述清楚,邏輯嚴(yán)密,自成體系。既適合做AI教材,也適合作為關(guān)于AI的百科全書(shū)式的參考書(shū)。

推薦書(shū)籍:《Deep Learning in Natural Language Processing》

推薦者:于恒(算法專家)

推薦理由:本書(shū)適合有一定基礎(chǔ)的讀者學(xué)習(xí)。本書(shū)由語(yǔ)音識(shí)別泰斗鄧力老師和自然語(yǔ)言處理大牛劉洋老師合著,系統(tǒng)介紹深度學(xué)習(xí)在NLP常見(jiàn)問(wèn)題中的應(yīng)用,是目前對(duì)于此方面研究***、最全面的綜述。基于這些分析,對(duì)NLP未來(lái)發(fā)展的研究方向進(jìn)行了探討,包括神經(jīng)符號(hào)整合框架、基于記憶的模型、先驗(yàn)知識(shí)融合以及深度學(xué)習(xí)范式等。2018***力作,關(guān)注深度學(xué)習(xí)和自然領(lǐng)域處理的小伙伴不容錯(cuò)過(guò)。

推薦書(shū)籍:《機(jī)器學(xué)習(xí)》

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推薦者:染冉(算法專家)

推薦理由:該書(shū)是中國(guó)***機(jī)器學(xué)習(xí)專家周志華所著,書(shū)中大量以西瓜舉例,因此也被親切地稱為西瓜書(shū)。

本書(shū)從內(nèi)容上看,適合對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)處于不同階段的學(xué)習(xí)者,前3章介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí),4-9章介紹了常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和模型,這部分非常適合有一定計(jì)算機(jī)背景的本科生;10-16章介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)階知識(shí),適合研究生閱讀。

周老師擁有二十幾年的深厚學(xué)術(shù)功底,撰寫(xiě)本書(shū)卻并沒(méi)有掉書(shū)袋,文字通俗易懂,讀起來(lái)深入淺出,書(shū)中插入了很多故事樣例來(lái)說(shuō)明,尤為難得。另外從圖書(shū)的編排制作上來(lái)看,本書(shū)是方形的,每頁(yè)旁邊的留白適合做筆記。相比于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典圖書(shū)《Machine Learning》,本書(shū)沒(méi)有羅列大量艱深晦澀的公式推導(dǎo),讓人讀起來(lái)流暢通順,如沐春風(fēng)。本書(shū)全中文撰寫(xiě),非常適合中國(guó)讀者。

用書(shū)中的話來(lái)做一個(gè)總結(jié),西瓜書(shū)是一本“寫(xiě)給中國(guó)人看的機(jī)器學(xué)習(xí)教材”。

未來(lái)的社會(huì)是智能的社會(huì),布局好當(dāng)下的學(xué)習(xí),才能在未來(lái)游刃有余。

【本文為51CTO專欄作者“阿里巴巴官方技術(shù)”原創(chuàng)稿件,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系原作者】

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責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 51CTO專欄
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