荐书丨深度学习核心技术与实践

百家 作者:程序人生 2018-03-16 04:37:32

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融汇ML|DL核心算法

贯通计算机视觉|语音识别|自然语言处理应用


• 在深度学习流行之前的传统机器学习年代,我们认为“人工”更多强调的是特征工程之难,需要机器学习从业者不断分析数据,挖掘新的特征。

• 在深度学习流行的这几年,我们认为这句话依然成立,只是“人工”更多地强调人工标注,因为深度学习需要大量的标注数据。当然,也有人反驳说不需要标注,用户的使用历史天然就是标注。实际上,这可以理解为一种众筹标注。

• 在深度学习发展的未来,我们希望这句话不再成立,期待无监督模型取得更长足的进步,使得“人工”智能变为真正的智能。

《深度学习核心技术与实践》


主要内容

本书主要介绍深度学习的核心算法,以及在计算机视觉、语音识别、自然语言处理中的相关应用。作者们都是业界一线的深度学习从业者,所以书中所写内容和业界联系紧密,所涵盖的深度学习相关知识点比较全面。本书主要讲解原理,较少贴代码。


作者简介

猿辅导应用研究团队成立于2014年年中,一直从事深度学习在教育领域的应用和研究工作。团队成员均毕业于北京大学、清华大学、上海交大、中科院、香港大学等知名高校,大多数拥有硕士或博士学位。研究方向涵盖了图像识别、语音识别、自然语言理解、数据挖掘、深度学习等领域。团队成功运用深度学习技术,从零开始打造出活跃用户过亿的拍照搜题APP——小猿搜题,开源了分布式机器学习系统ytk-learn和分布式通信系统ytk-mp4j。此外,团队自主研发的一系列成果均成功应用到猿辅导公司的产品中。包括:速算应用中的在线手写识别、古诗词背诵中的语音识别、英语口语智能批改、英文手写拍照识别和英语作文智能批改等技术。


编辑推荐

√ 来自一直盛产人工智能黑科技的神秘之师,他们也是开源分布式系统ytk-learn和ytk-mp4j的作者。

√ 用一线工程视角,透过关键概念、模型、算法原理和实践经验,为入坑者破解深度学习“炼金术”。

√ 算法、代码容易获取,结合产品需求落地机器学习才是难题,本书旨在让算法真正在团队扎根长大。

√ 胸怀全局、了如指掌才能在实践中少走弯路,用理论滋养创新能力,这也是本书导向的至臻境界。

本书写给谁看

适合深度学习从业人士或者相关研究生作为参考资料,也可以作为入门教程来大致了解深度学习的相关前沿技术。


媒体评论

本书的作者之一邓澍军博士和夏龙是我的老同事,几年前我们在网易有道共事时,他俩就开始了孜孜不倦的机器学习“修炼”之旅,读经典专著和论文,研读代码,推动机器学习技术和公司业务结合,这股劲头一直延续到他们加入猿辅导创业。今天,他们把自己对深度学习方法的心得体会、落地的第一手经验凝集在《深度学习核心技术与实践》这本书里,即使是我这种自认为经验很丰富的人,也从这本书中学到了很多不曾了解的知识。

——北京一流科技有限公司创始人 袁进辉(老师木)


这本书的不少作者都是我的前同事。从书中我看到了熟悉的务实、钻研、追求实际效果的风格。在深度学习被称为“炼金术”的当前,本书通过第一线的视角,既包含工程实践所需的关键概念、模型和算法原理,也有多年实践经验的总结。本书内容深入浅出,干货满满,是一本不可多得的入门和实践参考书。

——网易有道首席科学家 段亦涛


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《深度学习核心技术与实践》


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