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深入浅出Embedding:原理解析与应用实践 版权信息
- ISBN:9787111680642
- 条形码:9787111680642 ; 978-7-111-68064-2
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践 本书特色
适读人群 :所有从事人工智能技术领域的研究者和开发者。【免费获取】配套代码+数据+共读实战营+作者答疑群 告别拖延症,14天掌握Embedding(社区领读10天+5个作业+4天实战) 获取方式: 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词:Embedding (1)作者背景资深:作者是有20余年从业经验的AI技术专家和高级数据科学家。 (2)豪华专家阵容:黄铁军(中国人工智能学会会士/北京智源人工智能研究院院长)、周明(创新工场首席科学家/中国计算机学会副理事长)。 (3)内容系统全面:系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化。 (4)注重实操:详细列举和分析Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践。 (5)学习门槛低:秉承复杂问题简单化原则,避免艰涩难懂数学公式,尽可能采用可视化的表达方式,内容循序渐进。
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践 内容简介
【免费获取】配套代码+数据+共读实战营+作者答疑群 告别拖延症,14天掌握Embedding(社区领读10天+5个作业+4天实战) 获取方式: 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词:Embedding 这是一本系统、全面、理论与实践相结合的Embedding技术指南,由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写,得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。 在内容方面,本书理论与实操兼顾,一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化,一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践;在写作方式上,秉承复杂问题简单化的原则,尽量避免复杂的数学公式,尽量采用可视化的表达方式,旨在降低本书的学习门槛,让读者能看得完、学得会。 全书一共16章,分为两个部分: 第1部分(第1~9章)Embedding理论知识 主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术,如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等,重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。 第二部分(第10 ~16章)Embedding应用实例 通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用,包括如何使用Embedding提升传统机器学习性,如何把Embedding技术应用到推荐系统中,如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践 目录
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践 作者简介
吴茂贵 资深大数据和人工智能技术专家,在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习等领域工作超过20年。在基于Spark、TensorFlow、PyTorch、Keras等的机器学习和深度学习方面有大量的工程实践实践,对Embedding有深入研究。 著有《深度实践Spark机器学习》《Python深度学习:基于TensorFlow》《Python深度学习:基于Pytorch》等多部著作,广受读者好评。 王红星 高级数据科学家,任职于博世(中国)投资有限公司苏州分公司,负责BOSCH数据湖,数据分析与人工智能相关的产品与服务的设计和开发。在大数据、机器学习、人工智能方面有丰富的实践经验。
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