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大演算

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佩德羅.多明戈斯
三采
張正苓,胡玉城
2016-8-1
528
620
平装
9789863426677

图书标签: 人工智能  算法  AI  计算机  未来  哲学  akb  CS   


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发表于2024-11-05

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图书描述

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。

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著者简介

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。


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非常出色的一本关于人工智能的科普读物,没有泛泛而谈,是该领域真正有深度的一本书,能学到东西。作者本来就是教授算法的顶尖教授,对讲解内容安排自有精妙之处,而且循序渐进娓娓道来,颇体谅没有基础读者的阅读感受。唯有大师才可做到深入浅出,既能交代清楚关键概念让读者建立一个完整认知框架,又对推演过程和细节有必要交代,让读者能搞明白其中的逻辑关系,知其然且知其所以然。虽然对专业内容还是不能完全读懂,基础实在太薄弱,但对于人工智能以及算法认知通过这本书阅读无疑是又上一层楼的,特别是对于专业领域的认知。这或许是这本书最大的好处,与泛泛而谈人工智能之作截然不同,这本书难读之处恰恰是其最有价值部分,只看读者耐心和决心,如能反复体会领域则必有大收获。

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读后感

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1) 一本关于机器学习的科普著作,最适合IT学生、研究者和从业者阅读;非IT读者可能比较烧脑。 (2) 最有价值的部分是系统讲解了机器学习五大流派(符号学派、联结学派、进化学派、贝叶斯学派、类推学派)的基本思想和原理、主算法,以及发展的脉络. 这不简单。 (3) 作者以探求...  

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在深度学习出现突破之前,其实我不太相信会出现什么机器智能。那些让人惊艳的产品都不过是人脑智慧的某种包装,背后的力量还是人。比如: - Google 神奇的 PageRank 算法可以把网页按搜索词的相关性排序展现。但它最初并不是突破了什么语意理解,本质上只是把对网页质量的评判...  

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2016年李世石与阿尔法狗的人机大战牵动全世界的目光,最终李世石的落败,也让世人对今天的人工智能有了更多的期待。 人类对人工智能总有天然殷切的向往。许多人爱科幻,爱科幻中那些超现实的智能。美剧《疑犯追踪》中就曾虚构出一个令人向往的超级人工智能系统——“机器”...  

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《终极算法》太喜欢这本书了,从第一次翻开就不想停下来休息。连续两天终于读完,作者的理性光辉,犹如黑夜里的一束光。 作者多明戈斯做了一个大胆的假设,就是融合各种机器学习算法的优势,找到一种可以解决所有应用问题的通用算法,即,终极算法。这本书就是作者研究的解题思...  

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上周参加一个会议,资料袋中放了一本《终极算法》,似乎是最近的热门畅销,出门时就顺手带上,在飞机上翻看。译者大概是文科生,看来胆子挺大:“与,或,非”翻译成“且,或,非”(页4),切!微分、积分翻译成“分化”和“整合”(页11),“NP完全问题”加了编者注(页42)...  

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