荐书丨带你一站式了解深度学习算法

随着机器智能的进步，人类预测技能的价值将会降低。原因在于机器预测比人工预测更为低价和优质，正如机器算数肯定比人力算数更为迅速准确。然而，这却并不像许多专家预言的意味着人类工作的末日，因为人类判断技能的价值将得以凸显。用经济学语言表述就是，判断是预测的互补品，因此当预测的成本降低，对判断的需求就会增大。

当年互联网的大潮席卷一切时，数字通信技术被认为将颠覆商业、改变一切。之后的移动互联网也在某种程度上被认为将颠覆商业。经济学家总体上并没有被当时的互联网泡沫所忽悠。

现如今，有关人工智能的报道铺天盖地，有昔日“新经济”泡沫之势。这一次，基本的经济学原理和框架就足以帮助我们理解和预测这一技术形态对商业产生的影响。技术革命往往会使某些重要活动的成本降低，比如说通信或搜索信息等活动。究其实质，人工智能或者机器智能（Machine Intelligence）是一项预测技术，因此它的经济影响将围绕降低预测成本这个中心来展开。

对于已经身处这个大潮中的开发者、架构师、数据分析人员等，只能去拥抱这项技术。深度学习并不是一项凭空冒出来的技术，它在机器学习之上做了很多优化。本质上所有的有监督学习都是在探讨怎样无限地逼近目标函数（强化学习另外讨论），而深度网络就是让机器代替人类提取特征的工作变得更有可能真正实现。在经济学家的眼里，现阶段人工智能的本质是从预测（或分类问题）开始，我想通过几个实际的例子来和大家聊聊这个话题；另一方面，我的团队在工作中积累了一些实际经验，我们也希望能将这些经验贡献出来，如果能在某种程度上对读者有所帮助那就最好不过了。以上两点，促成了本书的诞生。

本期荐书推荐理由

《深度学习算法实践》以一位软件工程师在工作遇到的问题为主线，阐述了如何从软件工程的思维向算法思维转变，以及深度学习算法的概念与实践：比如在哪些场景下需要运用深度学习算法、如何将深度学习算法应用到任务中、提高工作效率？不仅如此，作者还结合程序员在工作中经常面临的产品需求，详细阐述了应该怎样从算法的角度来看待、分解需求，并结合经典的任务对深度学习算法做了清晰的分析：

如何用RNN和CNN结合来提取深度文本特征？

如何开始写一个Chatbot？

如何在Chatbot中应用深度学习？

强化学习为什么这么强大，它是万能的吗？

强化学习可以用在什么地方？

对于图形领域的深度网络来说，是否有通用的提高模型精度的方法？

如何利用深度学习来预测股票的趋势？

YouTube是如何推荐影片的，我们如何将YouTube的深度学习经验应用在推荐系统中……  这些经典的应用案例，能让有志于学习深度学习的读者，快速地理解核心所在，并顺利地上手实践。

图书作者

吴岸城

致力于深度学习在文本、图像领域的应用。曾中兴通讯、亚信联创担任研发经理、技术经理等职务，现任菱歌科技首席算法科学家一职。

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