大演算 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025
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係教授，該係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，還包含美國國傢科學職業成就奬，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瞭一個在機器學習領域中長久以來的瓶頸，成功把機器學習、哲學與人工智慧結閤起來。這個突破性的研究還曾經登上著名的《新科學人》（New Scientist）雜誌的封麵故事。
他在華盛頓大學開設的機器學習課程，一嚮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。
除瞭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，經常四處錶演，當時他除瞭是鍵盤手，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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- CS
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，
現在大傢都在競爭，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？
．不隻商業與政治，醫學與科學界也亟需機器學習，包含DNA解碼、癌癥藥品開發等。
．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係教授佩德羅．多明戈斯（Pedro Domingos）破解瞭一個在機器學習領域中長久以來的瓶頸，成功把機器學習、哲學與人工智慧結閤起來，這個突破性研究還登上瞭《新科學人》（New Scientist）雜誌的封麵故事。
他指齣，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：將學習視為是逆嚮演繹法，從哲學、心理學和邏輯思路方麵取得概念
．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：支持嚮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閤這些演算法的優點，
就能發展齣「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閤一的浪潮上，
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
讓你瞭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，
避免資訊係統僵化，並預測未來你會麵臨的科技發展，
甚至讓你成為精準的市場分析傢、解讀大數據的科學傢。
◎如果你是科學傢或工程師
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傢
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嚮。
◎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傢，這是現在也是未來最受關注的領域。
未來，不隻局限現有的資訊工程、電機工程等相關科係，
無論是醫學、醫工、生物科技、行銷、電商、社會、心理、哲學、教育、財經等各科係，
機器學習終將與這些領域整閤，現在瞭解大演算，你就不會被趨勢潮流所淘汰。
具體描述
讀後感
DT时代，数据、算力、算法三架马车中，其实算法的历史最为久远。 就拿如今在人工智能领域风头强劲的深度学习算法来说，其中的算法基础如神经网络、反向传播、玻尔兹曼机等，都是获得2018年图灵奖的深度学习三巨头，在上个世界80年代，就提出来了。近40年来，计算机科学的发展以...
評分本书的主要内容分为三个部分： 第一部分：以各种角度论证“终极算法”何以成为可能（从这个角度来说，整本书只是在提出问题，提出了一些对内行有启发性的观点，虽然发现有价值的问题和提出假设确实是解决问题的前提，但仍属于阐释可能性的范围内）； 第二部分：介绍了机器学习...
評分人工智能的五大流派及对应的主算法概要介绍。细致原理还需要看对应专著。符号学派，决策树，感觉中规中矩，优点是生成的规则直观可理解；类推学派，最近邻等算法，基于距离或相似的定义，主要问题维度灾难；进化学派，遗传算法没啥体会；贝叶斯学派，贝叶斯定理号称统治世界的...
評分DT时代，数据、算力、算法三架马车中，其实算法的历史最为久远。 就拿如今在人工智能领域风头强劲的深度学习算法来说，其中的算法基础如神经网络、反向传播、玻尔兹曼机等，都是获得2018年图灵奖的深度学习三巨头，在上个世界80年代，就提出来了。近40年来，计算机科学的发展以...
評分用戶評價
非常齣色的一本關於人工智能的科普讀物，沒有泛泛而談，是該領域真正有深度的一本書，能學到東西。作者本來就是教授算法的頂尖教授，對講解內容安排自有精妙之處，而且循序漸進娓娓道來，頗體諒沒有基礎讀者的閱讀感受。唯有大師纔可做到深入淺齣，既能交代清楚關鍵概念讓讀者建立一個完整認知框架，又對推演過程和細節有必要交代，讓讀者能搞明白其中的邏輯關係，知其然且知其所以然。雖然對專業內容還是不能完全讀懂，基礎實在太薄弱，但對於人工智能以及算法認知通過這本書閱讀無疑是又上一層樓的，特彆是對於專業領域的認知。這或許是這本書最大的好處，與泛泛而談人工智能之作截然不同，這本書難讀之處恰恰是其最有價值部分，隻看讀者耐心和決心，如能反復體會領域則必有大收獲。
评分非常齣色的一本關於人工智能的科普讀物，沒有泛泛而談，是該領域真正有深度的一本書，能學到東西。作者本來就是教授算法的頂尖教授，對講解內容安排自有精妙之處，而且循序漸進娓娓道來，頗體諒沒有基礎讀者的閱讀感受。唯有大師纔可做到深入淺齣，既能交代清楚關鍵概念讓讀者建立一個完整認知框架，又對推演過程和細節有必要交代，讓讀者能搞明白其中的邏輯關係，知其然且知其所以然。雖然對專業內容還是不能完全讀懂，基礎實在太薄弱，但對於人工智能以及算法認知通過這本書閱讀無疑是又上一層樓的，特彆是對於專業領域的認知。這或許是這本書最大的好處，與泛泛而談人工智能之作截然不同，這本書難讀之處恰恰是其最有價值部分，隻看讀者耐心和決心，如能反復體會領域則必有大收獲。
评分翻譯品質不佳且有誤。
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