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這是一本場景式的機器學習實踐書，筆者努力做到「授人以漁，而非授人以魚」。理論方面從人工智慧(AI)與機器學習(ML)的基本要素講起，逐步展開有監督學習、無監督學習、強化學習這三大類模型的應用場景與演算法原理；實踐方面通過金融預測、醫療診斷概率模型、月球登陸器、圖像識別、寫詩機器人、中國象棋博弈等案例啟發讀者將機器學習應用在各行各業里，其中后三個案例使用了深度學習技術。
本書試圖用通俗的語言講解涵蓋演算法模型的機器學習，主要內容包括機器學習通用概念、三個基本科學計算工具、有監督學習、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網路、自然語言處理、深度學習、強化學習、模型遷移等。在深入淺出地解析模型與演算法之後，介紹使用Python相關工具進行開發的方法、解析經典案例，使讀者做到「能理解、能設計、能編碼、能調試」，沒有任何專業基礎的讀者在學習本書後也能夠上手設計與開發機器學習產品。本書內容深入淺出、實例典型，適合對機器學習感興趣的產品設計、技術管理、數據分析、軟體開發或學生讀者。閱讀本書既能了解當前工業界的主流機器學習與深度學習開發工具的使用方法，又能從戰略方面掌握如何將人工智慧技術應用到自己的企業與產品中。
作者：劉長龍，思維與行動兼備的80后，享受萌生新想法後邊開發邊思考的創新過程。上海交大碩士畢業后最初任職于上海電信，負責賬務與支付系統的開發與實施；之後加入Honeywell負責多個自動化控制產品服務開發、主導了霍尼韋爾中國智能家居在雲與大數據上的創新；現在作為思科的工程師在企業內主持多次機器學習技術分享，實現智能文本分析系統、聊天機器人自然語言處理等產品創新；2018年在思科主辦，騰訊、網易、諾基亞等共同參與的敏捷與人工智慧峰會上擔任機器學習演算法演講嘉賓。
