机器学习和深度学习已经成为从业人员在人工智能时代必备的技术，被广泛应用于图像识别、自然语言理解、推荐系统、语音识别等多个领域，并取得了丰硕的成果。目前，很多高校的人工智能、软件工程、计算机应用等专业均已开设了机器学习和深度学习的课程，此外，为便于让学生掌握一些大数据的分析和可视化技术，有一些非计算机专业也开设了与机器学习相关的课程。同时，企业中的一些软件开发人员也想学习相关行业中机器学习和深度学习技术应用的真实案例，而不用过多关注机器学习和深度学习中的一些数学知识。但是，在市面上能够同时满足上述需求的参考书并不多，而《机器学习和深度学习:原理、算法、实战(使用Python和TensorFlow)》恰好是一本能满足高校学生及相关从业人员需求的机器学习和深度学习的参考书。
本书的作者是两位资深的行业专家并且拥有多年的企业培训经验，他们以案例式的编写方式由浅入深地讲解了机器学习和深度学习技术,让读者能够快速掌握机器学习和深度学习的原理及相关应用。在本书的翻译过程中，我们翻阅了大量资料，力求为读者献上-部贴近实际应用且通俗易懂的机器学习与深度学习方面的参考书。
目前，市面上有关机器学习的图书主要包括两类，分别是面向学术研究的介绍机器学习理论方面的图书和代码手册类的图书。面向学术研究的机器学习理论的图书介绍了在机器学习算法中涉及的数学推导与公式，但对数据的实际应用涉及得很少。对于没有良好的统计或数学方面理论基础的读者来说，很难理解该类图书的内容。这些涉及机器学习原理的图书介绍了数据科学从业人员所面临的现实挑战，却极少谈到机器学习方面的实践。代码手册类图书主要包含代码和相关文档，缺少编码的原因和执行具体任务的逻辑方面的内容。机器学习的学术研究和它如何在工业界使用之间是有一段距离的。因此,我们需要一本书能以机器学习理论为基础并包含与其相关的在工业界的实践，而且在这些实际案例中有符合逻辑的讲解。本书的宗旨是弥补上述两类图书的空白(学术研究与工业界应用之间的空白)。
节选自《机器学习和深度学习:原理、算法、实战(使用Python和TensorFlow)》前言
