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最近、上海交通大学 ACM クラスの Yu Yong 教授のチームは、分厚い新書「実践機械学習」を出版しました。これは、機械学習を一度にわかりやすく説明しているため、技術者にとってはめったにない恩恵です。
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執るヤン・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 氏や 4Paradigm の創設者である Dai Wenyuan 氏がいます。MXNet の著者である Li Mu の著書『Learning Deep Learning by Hand』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、業界では中国の AI 人材向けの「黄埔軍事学校」として知られています。ACM クラスの創設者である Yu Yong 教授は、中国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。チューリング賞を授与する団体は ACM (Association for Computing Machinery) であり、ACM クラスの命名に Yu Yong 教授がどれほど大きな期待を寄せていたかがわかります。
ACMクラス講師：Yu Yong教授
「ハンズオン機械学習」の内容は、 ACM クラスの最前線の教育実践から得られています。この本の著者の 1 人である Zhang Weinan は、機械学習コースを教えた自身の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初稿を作成しました。
その後、主要クリエイティブチームの慎重な検討と手配のもと、機械学習分野におけるこの傑作がついに完成しました。この書籍のレッスン パックは現在予約販売中です。QR コードをスキャンしてアシスタント WeChat を追加すると、書籍パックを99 元の割引価格で購入できます。
02
機械学習を理解するには何を学ぶ必要がありますか?
「ハンズオン機械学習」は初心者向けの入門編として位置付けられており、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へと移行し、体系的に学習できるよう努めています。マスター機械学習の主な知識。
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教授に加えて、指導成果を書籍にまとめたZhang Weinan准教授もおり、強化学習の分野で多大な功績を残しています。 、データマイニング、ナレッジグラフ。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で問題解決を実践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 ネットワークなどを含む、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見つけて、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、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 モデルが別個の部分として含まれている理由は、原理とコードの観点から、学習者がパラメトリック 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、オートエンコーダなど、ラベルなしデータを処理するための教師なし学習方法について説明します。
教師なし学習については、学習者が教師あり学習との違いを完全に理解できるように、さまざまなタスクやさまざまな技術的な観点から説明されています。
何を学びたいかがわかったので、次にそれを学ぶ方法について話しましょう。
03
頭だけでなく手も使いましょう
「ハンズオン機械学習」の最大のハイライトは、実践的な練習のための愚かな体験環境を提供することです。クリエイティブ チームは、ACM クラスの実践的な結果を洗練し、学習者が学習を開始できるように理論とコードを組み合わせました。スムーズに。
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、および実行可能なコードが含まれています。学習者は自分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。
しかし、やはりゼロベースの導入ではなく、学習者は学習を開始する前に、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理統計の知識、もう 1 つという 2 つの基本的な能力を身につけておく必要があります。基本的な Python プログラミング能力: コードを理解し、デバッグして実行できる。
本書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。学習者は、この本で言及されている知識ポイントを自分で実践できます。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、機能がシンプルで変更が容易になるよう努めました。
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すべて Python 3 と 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。
例で使用する Python ツール ライブラリについて簡単に説明します。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います。学習者は観察結果をリアルタイムに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
実行出力
まだまだアイデアがいっぱいではないでしょうか？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ビデオコースを視聴する」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:学習者が主要な知識を復習するのに便利で、教師がレッスンを準備するのにも役立ちます。
授業後の演習:よく学習できた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。すべての問題を解けなければなりません。
学習コミュニティ: 3 人で旅行する場合、必ず先生が必要です。この本は、いつでもどこでもグループで学習し、仲間とコミュニケーションをとる方法を誰にでも提供します。
「ハンズオン機械学習」の内容は、書かれる前に ACM クラスによってテストされており、書籍内の原理説明、アルゴリズム説明、コード ケースはすべて、教育と学習の相互作用を通じて排除されていると言えます。この本は思考と実践の結晶です。
高度な教育成果がキャンパスから出て、機械学習の知識を業界に広めて普及させ、業界の発展を促進すると、大手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、それを sklearn 機械学習アルゴリズム ライブラリと組み合わせ、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
そして人工知能学部の学部長
本書は、上海交通大学 ACM クラスの機械学習コースノートから派生したもので、読者が機械学習の原理を統合し、深く理解し、実践的な能力を向上させることに重点を置いています。実用的な人工知能の人材の世代。
——Zhu Jun、清華大学コンピューター科学技術学部人工知能ボッシュ教授、IEEE フェロー
本書は、機械学習の中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、オンラインで実行できるコードも備えており、読者が実践的な演習を通じて機械学習テクノロジについての理解を深めるのに役立ちます。初心者でも業界の専門家でも、本書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、北京の著名な教師、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システムへの体系的な紹介を提供し、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での実行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、教育コースウェアは大学教師に役立ちます。レッスンの準備をする。この本は、業界の専門家が機械学習を独学で学習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。
——復旦大学現代言語研究所コンピュータ科学技術学部教授、黄玄京氏
インテリジェントなアップグレードは、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、このような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、明確なコードが含まれており、人工知能を深く理解し、実践的に実践したいすべての読者に強くお勧めします。
——Liu Tieyan 氏、Microsoft 特別主席研究員、Microsoft Research Scientific Intelligence Center アジア地域責任者、Microsoft Research Asia 副社長
上海交通大学の ACM クラスは、学生の強固な専門的基礎と実践的な実践能力を育成することに重点を置いています。Yu Yong 教師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の人材を育成するという上海交通大学 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。
——Tianqi Chen、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
04
機械学習を試すには、非明示的プログラミングをうまく活用する必要があります
基本的に、機械学習はアルゴリズムを研究する学問であり、これらのアルゴリズムの役割は、経験的データを使用して、非明示的プログラミングを通じて特定のタスクのパフォーマンス指標を向上させることです。
つまり、ここで難しいのは、アルゴリズムを理解しても、結果を元に戻すことができず、復元するのが難しいということです。明示的プログラミングはより直観的であり、問題に対する答えを直接提供します。たとえば、一連のデータを並べ替える場合は、クイック ソート アルゴリズムを実装します。
学習者にとって、機械学習を自分のビジネス分野にうまく適用したい場合は、考え方を変えて「一歩下がって」、明示的プログラミングから機械学習アルゴリズム プログラムの作成に切り替える必要があります。これが非明示的プログラミングの意味であり、さまざまなタスクにおいて、問題を解決するためのモデルがタスク自体のデータに基づいてトレーニングされます。
1-1 従来の機械学習の明示的プログラミングと非明示的プログラミング
「ハンズオン機械学習」は、学習者が機械学習を系統的に理解し、アルゴリズムの原理を理解し、非明示的プログラミングを使用して問題を解決する方法を学習するのに役立ちます。この本には、各アルゴリズムのすぐに使用できるサンプル コードが含まれているため、学習者はそれを簡単に拡張して実際の作業で使用できます。
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さあ、手元のタスクとデータを分析し、機械学習手法をすばやく使用して、インテリジェント時代の超個人になりましょう。
-終わり-