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?🏻作者簡介：Python學(xué)習(xí)者
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????????近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)方法憑借其理解海量數(shù)據(jù)和自主決策的能力，已在醫(yī)療保健、 機(jī)器人、生物學(xué)、物理學(xué)、大眾消費和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)等行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用。自從AlexNet模型在2012年ImageNet大賽被提出以來，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)迅猛發(fā)展，取得了一個又一個里程碑式的成就，深刻地影響了工業(yè)界、學(xué)術(shù)界和人們的生活。

????????如今，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能已經(jīng)成為信息領(lǐng)域最熱門的研究方向，在就業(yè)市場這些領(lǐng)域的工作也非常吸引人?？茖W(xué)的巨大飛躍通常來自精彩的想法和易用的工具，機(jī)器學(xué)習(xí)也不例外。

????????在實踐中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)需要理論和工具的結(jié)合。對于機(jī)器學(xué)習(xí)的入門讀者而言， 從理解原理概念到確定要安裝的軟件包都有一定的難度。許多在最開始嘗試機(jī)器學(xué)習(xí)的時候，會發(fā)現(xiàn)理解一個算法在干什么真的非常難。不僅僅是因為算法里各種繁雜的數(shù)學(xué)理論和難懂的符號，沒有實際的例子，光靠定義和推導(dǎo)來了解一個算法實在是很無聊。就連網(wǎng)絡(luò)上的相關(guān)的指導(dǎo)材料，能找到的通常都是各種公式以及晦澀難懂的解釋，很少有人能夠細(xì)致的將所有細(xì)節(jié)加以說明。

????????因此，《Python機(jī)器學(xué)習(xí)：基于PyTorch和Scikit-Learn》這本書的定位是把機(jī)器學(xué)習(xí)理論和工程實踐結(jié)合起來，從而降低讀者的閱讀門檻。從數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的基礎(chǔ)知識到最新的深度學(xué)習(xí)框架，本書每一章都提供了機(jī)器學(xué)習(xí)代碼示例，用于解決實際應(yīng)用中的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。

????????本書既介紹了了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基本原理， 也介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的工程實踐。本書的價值無可估量，同時也希望這本書能夠激勵讀者將機(jī)器學(xué)習(xí)用于自己的研究領(lǐng)域。

內(nèi)容簡介：

????????本書是一本全面介紹在PyTorch環(huán)境下學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的綜合指南，可以作為初學(xué)者的入門教程，也可以作為讀者開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)項目時的參考書。

????????本書講解清晰、示例生動，深入介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)知識，不僅提供了構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的說明，而且提供了構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型和解決實際問題的基本準(zhǔn)則。本書添加了基于PyTorch的深度學(xué)習(xí)內(nèi)容，介紹了新版Scikit-Learn。本書涵蓋了多種用于文本和圖像分類的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)方法，介紹了用于生成新數(shù)據(jù)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和用于訓(xùn)練智能體的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。最后，本書還介紹了深度學(xué)習(xí)的新動態(tài)，包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和用于自然語言處理（NLP）的大型transformer。無論是機(jī)器學(xué)習(xí)入門新手，還是計劃跟蹤機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)展的研發(fā)人員，都可以將本書作為使用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的不二之選。

學(xué)完本書，你將能夠：

• 探索機(jī)器從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”的框架、模型和方法。

• 使用Scikit-Learn實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，使用PyTorch實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)。

• 訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)分類器分類圖像、文本等數(shù)據(jù)。

• 構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、transformer及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

• 探索評估和優(yōu)化模型的最佳方法。

• 使用回歸分析預(yù)測連續(xù)目標(biāo)結(jié)果。

• 使用情感分析深入地挖掘文本和社交媒體數(shù)據(jù)。

作者簡介

塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）
獲密歇根州立大學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)在是威斯康星-麥迪遜大學(xué)統(tǒng)計學(xué)助理教授，從事機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)研究。他的研究方向是數(shù)據(jù)受限的小樣本學(xué)習(xí)和構(gòu)建預(yù)測有序目標(biāo)值的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他還是一位開源貢獻(xiàn)者，擔(dān)任Grid.ai的首席AI教育家，熱衷于傳播機(jī)器學(xué)習(xí)和AI領(lǐng)域知識。
劉玉溪（海登）[ Yuxi (Hayden) Liu ]
在谷歌公司擔(dān)任機(jī)器學(xué)習(xí)軟件工程師，曾擔(dān)任機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家。他是一系列機(jī)器學(xué)習(xí)書籍的作者。他的第一本書Python Machine Learning By Example在2017年和2018年亞馬遜同類產(chǎn)品中排名第一，已被翻譯成多種語言。
瓦希德·米爾賈利利（Vahid Mirjalili）
獲密歇根州立大學(xué)機(jī)械工程和計算機(jī)科學(xué)雙博士學(xué)位，是一名專注于計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的科研工作者。

????????作者Sebastian Raschka很擅長用易于理解的方式解釋復(fù)雜的方法和概念。隨著深度學(xué)習(xí)革命深入到各個領(lǐng)域，Sebastian Raschka和他的團(tuán)隊不斷升級、完善書的內(nèi)容，陸續(xù)出版了第2版和第3版。本書在前3個版本的基礎(chǔ)上新增了某些章節(jié)，包含了PyTorch相關(guān)的內(nèi)容，覆蓋了Transformer和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些是目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的前沿方法，在過去兩年中席卷了文本理解和分子結(jié)構(gòu)等領(lǐng)域。

????????作者擁有專業(yè)知識和解決實際問題的經(jīng)驗，因此出色地平衡了書中的理論知識和動手實踐內(nèi)容。Sebastian Raschka和Vahid Mirjalili在計算機(jī)視覺和計算生物學(xué)領(lǐng)域擁有豐富的科研經(jīng)驗。Yuxi Liu擅長解決機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的實際問題，例如將機(jī)器學(xué)習(xí)方法用于事件預(yù)測、推薦系統(tǒng)等。本書的作者都對教育有著滿腔熱忱，他們用淺顯易懂的語言編寫了本書以滿足讀者的需求。

PyTorch核心維護(hù)者親筆推薦

“我相信，你能感受到這本書對機(jī)器學(xué)習(xí)熱點的總結(jié)全面而徹底，對機(jī)器學(xué)習(xí)實現(xiàn)方法的解釋清晰而寶貴。我希望你能從這本書中獲得靈感，從而可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法解決實際問題?！?strong>—— Dmytro Dzhulgakov，PyTorch核心維護(hù)者　

?文末福利

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• 活動截止時間：2023-07-13?20:00:00
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?名單公布時間：2023-07-13?21:00:00???

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python深度学习“四大名著”之一全新PyTorch版的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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