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学習生態パートナー：上海交通大学ACMクラス
最近、上海交通大学 ACM クラスの Yu Yong 教授の強力なチームが、新しい分厚い本「実践的機械学習」を出版しました。これは、機械学習を一度に理解できるため、技術者にとってはまれな恩恵です。
上海交通大学のACMクラスはどれくらい厳しいですか？著名な卒業生を見てください。
科学研究の分野では、スタンフォード大学で教鞭をとるヤン・ディイー氏やカーネギーメロン大学で教鞭をとるチェン・ティアンチー氏がおり、彼は XGBoost の作者であり、TVM の創始者でもあります。企業の世界では、Yitu Technology の共同創設者である Lin Chenxi 氏と 4Paradigm の創設者である Dai Wenyuan 氏が挙げられます。MXNet の著者である Li Mu の著書『Learning Deep Learning by Hands』は、多くの技術者にとって必読の古典です。
したがって、ACM クラスは、業界の中国の AI 人材向けの「黄埔軍事学校」の称号を享受しています。ACM クラスの創設者である Yu Yong 教授は、中国でのチューリング賞受賞者の育成に熱心に取り組んできました。チューリング賞の発行団体は ACM (Association for Computing Machinery) であり、Yu Yong 教授が ACM クラスの命名にどれほど大きな期待を寄せていたかがわかります。
ACM 校長: Yu Yong 教授
「ハンズオン機械学習」の内容は、 ACM クラスの第一線の教育実践に基づいています。この本の著者の 1 人である Zhang Weinan は、機械学習コースの指導経験と学生からのフィードバックに基づいて、理論的知識と実践コードを体系的に整理して最初の草稿を作成しました。
そして、メインクリエイティブチームの慎重な検討と手配のもと、この機械学習分野の傑作がついに完成しました。
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機械学習を理解するために何を学ぶべきか
「ハンズオン機械学習」は、初心者の入門ガイドとして位置づけており、内容設定としては、基本的な理論アルゴリズムの説明から始まり、徐々に教師あり学習モデル、教師なし学習モデルの議論に入り、理解できるよう努めています。機械学習を体系的に習得するための学習者、コア知識。
この本の主なクリエイティブチームは3人の著者で構成されており、主任講師のYu Yong教授、指導成果を書籍にまとめたZhang Weinan准教授に加え、強化学習、データ解析の分野で多大な功績を残しているマイニング、ナレッジ マッピング。著者のZhao Hanyeは、強化学習と機械学習についても深い研究をしています。
このような強力な技術チームは、業界で本書の信頼できるベンチマークを設定しました。
本書の主要な 4 つの部分の内容を以下に説明します。
機械学習の基礎
基本的な部分では、主に学習者が中心となる概念と原則を理解するのに役立ち、KNN (K 最近傍アルゴリズム) と線形回帰という 2 つの最も基本的なアルゴリズムについて説明します。これら 2 つのアルゴリズムに基づいて、機械学習の基本的な考え方と実験原理について説明します。
コンテンツのこの部分をしっかりと理解すると、ほとんどの機械学習シナリオを開始して問題を解決できるようになります。
パラメトリックモデル
このパートでは主に、ロジスティック回帰、双線形モデル、ニューラル ネットワークと多層パーセプトロン、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワークなど、教師あり学習タスクのパラメトリック モデルについて説明します。
これらの方法の共通の特徴は、主にデータの損失関数に基づいてモデル パラメーターの勾配を計算し、モデルを更新することです。
ノンパラメトリックモデル
このパートでは、サポート ベクター マシン、デシジョン ツリー、アンサンブル学習、勾配ブースティング デシジョン ツリーなどの教師あり学習のノンパラメトリック モデルに焦点を当てます。
ノンパラメトリック モデルを別個の部分として取り上げる理由は、学習者が原理とコードの観点からパラメトリック モデルとの違い、利点、欠点をよりよく理解できるようにするためです。
教師なしモデル
このセクションでは、K 平均法クラスタリング、主成分分析、確率的グラフィカル モデル、EM アルゴリズム、オートエンコーダーなどを含む、ラベルなしデータの教師なし学習方法について説明します。
学習者が教師あり学習との違いを十分に理解できるように、教師なし学習についてさまざまなタスクとさまざまな技術的観点について説明します。
何を学ぶべきかがわかったので、次に学び方について話しましょう。
03
頭と手を使いましょう
「ハンズオン機械学習」の最大のハイライトは、実践的な実践のための愚かな体験環境を提供することです。メインのクリエイティブチームは、理論とコードを組み合わせて ACM クラスの実践的な結果を洗練させ、学習者が次のことを行うことができます。スムーズに始められます。
この本には、機械学習の概念定義、理論分析、アルゴリズム プロセスと実行可能なコードが含まれています。学習者は自身の学習状況に応じて読みたいコンテンツを柔軟に選択できます。
ただし、結局のところ、ゼロベースの入力ではなく、学習者は、その前に、行列演算、確率分布、数値解析手法などを含む数学的概念と数学的統計の知識という2 つの基本的な能力を備えている必要があります。基本的な Python プログラミング能力があり、コードを理解してデバッグできる。
この本の豊富な技術事例では、基本的なアルゴリズム、教師あり学習のパラメトリックおよびノンパラメトリック モデル、教師なしモデルをカバーしています。この本で言及されている知識ポイントについては、学習者が自分で実践することができます。メインのクリエイティブ チームはコード サンプルを慎重に選択し、簡潔な機能と簡単な変更を追求しました。
すべてのサンプルコードは章ごとに分類され、ipynb 形式で生成されており、学習者はhttps://github.com/boyu-ai/Hands-on-MLからダウンロードできます。
この本で提供されているコードは、Python 3 および PyTorch フレームワークに基づいて実装されており、ipynb 形式をサポートするオンラインまたはローカル ツールで実行できます。
例で使用される Python ツール ライブラリには簡単な説明があり、各サンプル コードには学習者が設定できる変数が含まれており、学習者は観察結果をリアルタイムで変更して実行できます。
以下は、Visual Studio Code 環境で KNN アルゴリズムを実行する例です。
コードエリア
出力を実行する
もっと言うことはありますか？他にも驚くべきリッチメディア学習教材がありますので、見てみましょう。
オンライン教育ビデオ:メインのクリエイティブ チームが慎重にビデオ コースを録画しました。視聴方法：本の中に「QRコードをスキャンして動画講座を視聴する」というアイコンが表示されたら、すぐに携帯電話を手に取り、QRコードをスキャンしてください。
PPT コースウェアのサポート:学習者にとって主要な知識を復習するのに便利で、教師にとっても授業を準備するのに役立ちます。
放課後の演習:よく学んだかどうかを確認します。中途半端な教師になってはいけません。質問ができなければなりません。
「ハンズオン機械学習」の内容は、書かれる前に ACM クラスの教育テストに合格しています。本の原理説明、アルゴリズムの説明、コード ケースはすべて、教育と学習の間の相互作用にあります。この本は思考と実践の結晶であると述べました。
高度な教育成果がキャンパスの外に出て、機械学習の知識を業界に広め、普及させ、業界の発展を促進すると、リーダーからも賞賛を集めます。
この本は、機械学習の基本概念から始まり、sklearn 機械学習アルゴリズム ライブラリと組み合わせて、多数の例とコードで読者を機械学習の世界に導きます。
——周志華氏、南京大学コンピューター科学技術学部長
人工知能学部長
本書は、上海交通大学 ACM クラスの機械学習コースの配布資料から派生したもので、読者が機械学習の原理を習得し、実践能力を向上させることに重点を置いており、新世代の人材を育成するための稀有な良書です。人工知能の戦闘能力。
——Jun Zhu 氏、ボッシュ人工知能教授、IEEE フェロー、清華大学コンピューター科学技術学部
本書は、機械学習の核となる概念と代表的な手法を中心に紹介する、包括的かつ体系的な機械学習の教科書です。この本は、ニューラル ネットワークやアンサンブル学習などの古典的な機械学習理論をカバーするだけでなく、読者が実践的な戦闘を通じて機械学習テクニックの理解を強化するのに役立つ、オンラインで実行できるコードも提供します。初心者でも業界関係者でも、この本から貴重なヘルプとガイダンスを得ることができます。
——李文新、北京大学コンピューターサイエンス学部教授、北京の有名な教師、北京大学コンピューター実験教育センター所長
この本の形式は斬新で豊かです。紙の本は機械学習の知識体系を体系的に紹介し、理論的解釈のビデオ コースは難しい知識ポイントをより徹底的に説明し、コードはオンライン操作と変更をサポートし、演習は読者が学習効果をテストして定着させるのに役立ち、教育用コースウェアは大学教師が授業を準備するのに役立ちます。本書は、業界の人々が機械学習を独学するための体系的な学習リソースを提供するだけでなく、大学の教師や学生が実践的な学習を通じて機械学習の指導と学習を完了するのにも役立ちます。
——復旦大学コンピュータ科学技術学部および現代言語研究所教授、黄玄京氏
インテリジェント アップグレードは、現代の企業がデジタル変革後に登るべき新たなはしごとなっています。そのためには、専門知識を備えた人工知能人材が多数必要であり、人工知能の理論とアルゴリズムを深く理解するだけでなく、実際の応用シナリオにおける課題に対処できる実践的な能力も備えていなければなりません。本書は、こうした実践的な人工知能の人材を育成するために書かれたもので、詳細な内容、豊富な例、明確なコードを備えており、人工知能を深く理解し、実戦を行いたいすべての読者に強くお勧めします。
——Liu Tieyan マイクロソフト特別主席研究員、マイクロソフト リサーチ科学インテリジェンス センター アジア地域ディレクター、マイクロソフト リサーチ アジア副社長
上海交通大学の ACM クラスは、学生の確かな専門的基礎と実践的な能力を育成することに重点を置いています。Yu Yong 氏のチームによって書かれたこの本は、人工知能の基本モジュールにおける人材育成における上海交通大学 ACM クラスのユニークなコンセプトを具体化したものであり、すべての読者にお勧めします。
——Chen Tianqi、カーネギーメロン大学機械学習学部およびコンピューターサイエンス学部助教授
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最後に、読者の皆様の継続的なサポートに感謝するため、Datawhale の「ハンズオン機械学習」を 5 冊送信するのが古いルールです。コメント エリアにメッセージを残した読者と、上位 5 件の「いいね」を付けた読者です。本を直接送ります。