发表于2024-11-25
比尔·盖茨年度荐书!《终ji算法》近20年人工智能领域具轰动性的著作!揭秘机器学习的终ji逻辑,全景勾勒人工智能的商业未来。《乔布斯传》作者沃尔特·艾萨克森、图灵奖得主朱迪亚·珀尔、中国大数据领航人车品觉、今日头条首席算法架构师曹欢欢 倾力推荐!
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如果你先想了解人工智能,那么推荐佩德罗·多明戈斯所著的《终ji算法》,非常值得一读。——比尔·盖茨
购物网站用算法来为你推荐商品,点评网站用算法来帮你选择餐馆,GPS系统用算法来帮你选择zui佳路线,公司用算法来选择求职者……
当机器zui终学会如何学习时,将会发生什么?
不同于传统算法,现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”,它们通过学习我们琐碎的数据,来执行任务;它们甚至在我们还没提出要求,就能完成我们想做的事。
什么是终ji算法?
机器学习五大学派,每个学派都有自己的主算法,能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点,就有可能找到一种“终ji算法”,该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识,这也必将创造新的人类文明。
你为什么必须了解终ji算法?
不论你身处什么行业、做什么工作,了解终ji算法都将带给你崭新的科学世界观,预测以后的科技发展,布局未来,占位未来!
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在《终ji算法》中,全球著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗·多明戈斯,为我们揭开了算法的神秘面纱,让我们一窥谷歌以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想,解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务,并提出了“终ji算法”的设想,探讨了终ji算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、以及想走在变革前沿的人来说,这是一本必不可少的思想指南。
“如果这种终ji算法存在,那么它将可以通过数据获得世界上过去、现在、未来的所有知识。这个算法的发明将会是科学史上伟大的进步之一。”
佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos),美国华盛顿大学计算机科学教授,加州大学欧文分校信息与计算机科学博士,在机器学习与数据挖掘方面著有200多部专业著作和数百篇论文。国际机器学习学会联合创始人,《机器学习》杂志编委会成员,JAIR前副主编。美国人工智能协会院士(AAAI Fellow,国际人工智能界的zui高荣誉),荣获SIGKDD创新大奖(数据科学领域的zui高奖项)、斯隆奖(Sloan Fellowship)、美国国家科学基金会成就奖(NSF CAREER Award)、富布赖特奖学金、IBM学院奖以及多个顶ji论文奖项。
推荐序
序
第yi章 机器学习革命
学习算法入门
为何商业拥护机器学习
给科学方法增压
10 亿个比尔·克林顿
学习算法与国家安全
我们将走向何方
第二章 终ji算法
来自神经科学的论证
来自进化论的论证
来自物理学的论证
来自统计学的论证
来自计算机科学的论证
机器学习算法与知识工程师
天鹅咬了机器人
终ji算法是狐狸,还是刺猬
我们正面临什么危机
新的万有理论
未达标准的终ji算法候选项
机器学习的五大学派
第三章 符号学派:休谟的归纳问题
约不约
“天下没有免费的午餐”定理
对知识泵进行预设
如何征服世界
在无知与幻觉之间
你能信任的准确度
归纳是逆向的演绎
掌握治愈癌症的方法
20 问游戏
符号学派
第四章 联结学派:大脑如何学习
感知器的兴盛与衰亡
物理学家用玻璃制作大脑
世界上zui重要的曲线
攀登超空间里的高峰
感知器的复仇
一个完整的细胞模型
大脑的更深处
第五章 进化学派:自然的学习算法
达尔文的算法
探索:利用困境
程序的适者生存法则
性有何用
先天与后天
谁学得zui快,谁就会赢
第六章 贝叶斯学派:在贝叶斯教堂里
统治世界的定理
所有模型都是错的,但有些却有用
从《尤金·奥涅金》到Siri
所有东西都有关联,但不是直接关联
推理问题
掌握贝叶斯学派的方法
马尔可夫权衡证据
逻辑与概率:一对不幸的组合
第七章 类推学派:像什么就是什么
完美另一半
维数灾难
空中蛇灾
爬上梯子
起床啦
第八章 无师自通
物以类聚,人以群分
发现数据的形状
拥护享乐主义的机器人
熟能生巧
学会关联
第九章 解开迷惑
万里挑一
终ji算法之城
马尔科夫逻辑网络
从休谟到你的家用机器人
行星尺度机器学习
医生马上来看你
第十章 建立在机器学习之上的世界
性、谎言和机器学习
数码镜子
充满模型的社会
分享与否?方式、地点如何?
神经网络抢了我的工作
战争不属于人类
谷歌+终ji算法=天网?
进化的第二部分
后 记
致 谢
延伸阅读
序
你也许不知道,但机器学习就在你身边。当你把查询信息输入搜索引擎时,它确定该向你显示哪些搜索结果(包括显示哪些广告)。当你打开邮箱时,大部分垃圾邮件你无法看到,因为计算机已经把这些垃圾邮件过滤了。登录ya马逊网站购买一本书,或登录网飞(Netflix)公司网站观看视频,机器学习系统会推荐一些你可能喜欢的产品。脸书(Facebook)利用机器学习决定该向你展示哪些更新,推特(Twitter)也同样会决定显示哪些文章。你使用计算机的任何时候,都有可能涉及机器学习。
传统上认为,让计算机完成某件事情的唯yi方法(从把两个数相加到驾驶飞机),就是非常详细地记录某个算法并解释其如何运行。但机器学习算法就不一样:通过从数据中推断,它们自己会弄明白做事方法。掌握的数据越多,它们的工作就越顺利。现在我们不用给计算机编程,它们自己给自己编程。
机器学习不仅存在于网络空间,它还存在于你每天的生活中:从你醒来到入睡,每时每刻无所不在。
早上7 点你的收音机闹钟响起,播放的是你之前从未听过的歌曲,但你的确很喜欢这首歌。Pandora 电台(可免费根据你的喜好播放歌曲)的优势在于,根据你听的音乐,电台掌握了你的品位,就像你自己的radio jock 账号一样。这些歌曲本身可能借助机器学习来播放。接下来你吃早餐,阅读早报。早报在几个小时前印好,利用学习算法,印刷过程经过仔细调整,以免报纸出现折痕。你房间的温度刚刚好,电费明显少了很多,因为你安装了Nest智能温控器。
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