机器学习百页书作者20年新作-《机器学习工程实战》免费分享

本书介绍

摘自以十一种语言出版的世界畅销书《百页机器学习书》，安德里·伯科夫（Andriy Burkov）撰写的这本新书是其中最完整的应用人工智能书。它充满了构建可扩展规模的可靠机器学习解决方案的最佳实践和设计模式。Andriy Burkov拥有博士学位。是AI方面的专家，并且是Gartner机器学习团队的负责人。本书基于Andriy自己在解决AI问题方面的15年经验以及行业领导者的出版经验。

这就是Google首席决策科学家Cassie Kozyrkov在前言中讲述的那本书：

几乎每个人都将这两种机器学习混合在一起。难怪如此多的企业因此而无法通过机器学习。似乎没有人告诉初学者，大多数机器学习课程和教科书都涉及机器学习研究-如何从头开始建造烤箱（以及微波炉，搅拌机，烤面包机，水壶……厨房水槽！），而不是如何烹饪和创新。与庞大的食谱。换句话说，如果你正在寻找机会来创建针对业务问题的基于ML的创新解决方案，那么你想要的是称为“应用机器学习”而不是“机器学习研究”的学科，因此大多数书籍都不适合你的需求。

    文末附本书最新免费下载地址。

当我于2016年创建Google的应用机器学习课程时，我的一万多名工程师和领导者都喜欢上Google的“应用机器学习”课程，我给它的结构与本书非常相似。这是因为按照正确的顺序进行操作对于应用空间至关重要。当你使用新发现的数据功能时，在完成其他步骤之前先解决某些步骤可能会导致从浪费的精力到破坏项目的kablooie。实际上，这本书和我的课程在目录上的相似之处，是本来让我读过这本书的。在一个明显的融合进化案例中，我在作者中看到一位同僚思想家由于缺乏应用机器学习的可用资源而陷入困境，而应用机器学习是工程学中最有潜力但又令人误解的领域之一，足以想做点什么。因此，如果你要关闭本书，那你将如何帮我一个忙，至少考虑一下为什么按这种方式排列目录。我保证，你将从中学到一些好东西。

那么，本书的其余部分是什么？机器学习相当于保险杠指南，可创新配方以大规模生产食品。既然你还没有读过这本书，我将用烹饪的方式来介绍：你需要弄清楚什么值得做/目标是什么（决策和产品管理），了解供应商和客户（领域的专业知识和业务敏锐度），如何大规模处理配料（数据工程和分析），如何快速尝试许多不同的配料设备组合以生成潜在的配方（原型阶段ML工程），如何检查配方的质量足以胜任（统计），如何将潜在的食谱有效地转化为数百万种菜肴（生产阶段ML工程），以及如何确保即使送货卡车为你带来的是一吨土豆而不是你订购的大米，菜肴也能保持一流水平（可靠性工程）。本书是少数几本对端到端流程的每个步骤提供观点的书之一。

亲爱的读者，现在是对我直言不讳的好时机。这本书是相当不错的。它是。真。但这并不完美。有时它会偷工减料-就像专业的机器学习工程师不会做的那样-尽管总的来说，它传达了正确的信息。而且，由于它涵盖了一个快速发展的最佳实践的领域，因此它不假装提供关于该主题的最后一句话。但是，即使它非常草率，它仍然值得一读。鉴于目前几乎没有关于应用机器学习的全面指南，因此对这些主题的连贯介绍很有价值。我很高兴这一个在这里！

如果你打算使用机器学习来大规模解决业务问题，我很高兴你能接触到这本书。

本书目录

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