【赠书第4期】机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用

文章目录

前言

1 机器学习基础知识

2 人工智能基础知识

3 机器学习和人工智能的实战案例

4 总结

5 推荐图书

6 粉丝福利

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前言

机器学习与人工智能是当前最热门的领域之一，也是未来发展的方向。随着科技的不断进步，越来越多的企业开始关注和投入机器学习和人工智能领域。本文将从实战的角度出发，介绍机器学习与人工智能的基础知识及应用案例。

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1 机器学习基础知识

什么是机器学习

机器学习是一种通过计算机程序对数据进行自动分析和学习的方法。它可以让机器在不需要进行明确编程的情况下，从数据中发现规律和模式，并通过这些规律和模式来进行预测和决策。

机器学习的分类

机器学习可以分为两大类：监督学习和无监督学习。监督学习是指根据给定数据集中的样本和输出来进行模型训练，使模型能够从新样本中预测出正确的输出。而无监督学习则是在没有给定输出的情况下对数据进行建模和分析，并从中发现出数据的内在结构和特征。

常用机器学习算法

常用的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林和深度学习等。

2 人工智能基础知识

什么是人工智能

人工智能是指通过计算机模拟人类智能和行为的方法和技术。它可以让机器具备像人类一样的认知能力、学习能力、决策能力和创新能力，并在人类无法胜任的特定任务中发挥作用。

人工智能的分类

人工智能可以分为三大类：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能是指只能在特定领域中执行特定任务的智能系统，如语音识别、图像识别等。强人工智能则是在多个领域中具备普遍智能的系统，能够进行自主思考和决策。而超人工智能则是超越人类智能的智能系统。

人工智能的应用

人工智能的应用非常广泛，涉及到各种行业和领域。例如，在医疗领域中，人工智能可以借助大数据和机器学习算法，对病例进行分析和预测，帮助医生提供更准确的诊断和治疗方案。在金融领域中，人工智能可以通过数据分析和机器学习算法，对风险进行预测和管理，帮助企业降低风险和成本。在智能家居中，人工智能可以通过语音识别和图像识别技术，为用户提供更智能的家居体验。

3 机器学习和人工智能的实战案例

谷歌的AlphaGo

AlphaGo 是谷歌开发的一款围棋人工智能程序，它基于强化学习算法，并通过大量的围棋数据进行训练和优化。在2016年，AlphaGo 战胜了围棋世界冠军李世石，成为了人工智能历史上的一次重要里程碑。

滴滴出行的智能交通管控

滴滴出行通过机器学习算法和大数据分析，对城市交通进行智能管控。它可以对城市交通流量进行实时监控和预测，并通过智能调度和路径优化，实现交通拥堵的有效缓解和优化。

腾讯的智能客服

腾讯通过自然语言处理和机器学习算法，开发了一款智能客服系统。它可以通过语音识别和图像识别技术，为用户提供智能的客服支持，并可以自动学习用户的需求和反馈，提高服务质量和用户满意度。

4 总结

机器学习和人工智能是当前最热门的领域之一，它们的发展将对我们的生活和工作产生深远的影响。通过深入了解和实践，我们可以更好地应用这些技术，并为未来的创新和发展提供更广阔的空间。

5 推荐图书

《机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用》

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信用卡公司如何检测欺诈行为？
航空公司如何通过机器学习对喷气发动机进行预测性维护？

自动驾驶汽车如何看周围的世界？
谷歌翻译如何把文字翻译为另一种语言？
面部识别系统如何工作？ 

内容简介

全书分为两部分共14章，介绍了如何用Scikit-Learn来构建机器学习模型以及如何用Keras和TensorFlow来构建神经网络。书中的内容和实例基于作者过去几年在全球各地开设企业内训课程的经历，阐述了如何借助于机器学习和深度学习来构建产品或服务，从而真正解决现实业务场景中的问题，比如监测热带雨林盗伐、文本情感分析以及预测机械设备的早期故障等。

本书适合相关工程师与软件开发人员阅读和参考，可以帮助他们快速入门并通过书中的操作实例迅速掌握机器学习和人工智能。

本书可以从以下几个方面为大家提供帮助

• 了解什么是机器学习和深度学习以及它们有哪些应用场景；
• 了解流行的机器学习算法如何工作及其使用场景；
• 结合 Python 语言，使用 Scikit-Learn 来构建机器学习模型以及使用 Keras 和 TensorFlow 来构建神经网络；
• 训练回归、二分类和多分类模型；
• 建面部识别模型和目标检测模型；
• 构建响应自然语言查询并将文本翻译成其他语言的语言模型；
• 使用 Azure 认知服务将 AI 集成到自己编写的应用中 。

关于作者

杰夫·普罗西斯（JeffProsise），资深工程师，热心于帮助工程师和软件开发人员用好人工智能和机器学习。作为 Wintellect 的联合创始人，他在微软培训过几干名开发人员，在一些全球软件大会上发表过演讲。此外，杰夫还效力于橡树岭国家实验室和劳伦斯利弗莫尔国家实验室，从事过高功率激光系统和聚变能研究。目前，杰夫在 Atmosera 担任首席学习官，致力于帮助客户在产品或服务中实际应用人工智能。

专业人士书评

这本书是学习和掌握机器学习和人工智能的权威指南，内容简洁而全面，提供的代码展示了理论如何付诸实践。
                                ——马克·罗西诺维奇（MarkRussinovich），Microsoft Azure首席技术官和技术院士

作者对自己多年积累的 AI/ML 知识和教学成果进行提炼，形成这样一本实用性强、通俗易懂的学习手册，可以供各个层次的从业人员参考和学习。
                                ——肯·缪斯（KenMuse），四届微软Azure MVP和GitHub高级DevOps架构师

我认识作者几十年，知道他总是有本事剥丝抽茧，把复杂的概念娓娓道来。本书也不例外。大量的例子、类比和彩图，大大增强了可读性，对初高级读者都很友好。
                                ——杰弗瑞·李希特（JeffreyRichter），微软软件架构师，《Windows核心编程》和《CLRviaC#》作者

本书可以成为 ML 和 Al 爱好者的首选。它与众不同：在科技快速采用机器学习的情况下，本书瞄准的是关键性的业务问题！对于新手和专业人士来说，这本书不可或缺！
                                ——里皮·迪帕克希·帕特奈克（LipiDeepaakshi Patnaik），ZetaSuite软件开发工程师

6 粉丝福利

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