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本書是一本人工智能應(yīng)用方法論的書，從技術(shù)原理、項(xiàng)目實(shí)踐到商業(yè)戰(zhàn)略再到實(shí)踐課，逐層放開視野。

部分首先圍繞機(jī)器為何學(xué)習(xí)和機(jī)器怎樣學(xué)習(xí)展開，樹立機(jī)器學(xué)習(xí)的基本觀念，認(rèn)識大數(shù)據(jù)對機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的價值，啟發(fā)對產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的思考；然后聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)原理和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，詳述假設(shè) 目標(biāo) 尋解的學(xué)習(xí)框架，探討模型如何變強(qiáng)，以及建模的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。第二部分以電商促銷策略中的模型、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和視覺搜索，以及知識圖譜和對話機(jī)器人為案例，展示從業(yè)務(wù)分析到系統(tǒng)建模的全過程，這是應(yīng)用技術(shù)的項(xiàng)目級實(shí)踐。第三部分站在行業(yè)和商業(yè)的視角審視技術(shù)，以應(yīng)用技術(shù)為出發(fā)點(diǎn)，構(gòu)建一個成功的商業(yè)模式，是應(yīng)用技術(shù)的商業(yè)實(shí)踐。第四部分的實(shí)踐以數(shù)值預(yù)測、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理領(lǐng)域的經(jīng)典任務(wù)房價預(yù)測、手寫數(shù)字識別和語義相似度計(jì)算為例，結(jié)合產(chǎn)業(yè)應(yīng)用案例，便于讀者更深刻地體會本書介紹的方法論。

本書既有對技術(shù)原理的思考，也有對商業(yè)應(yīng)用的總結(jié)；既有簡潔的數(shù)學(xué)公式，也有有趣的哲學(xué)思考。本書不追求講解機(jī)器學(xué)習(xí)原理的每個細(xì)節(jié)，而是通過系統(tǒng)化思考讓讀者輕松掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)和應(yīng)用方法論。

以機(jī)器學(xué)習(xí)原理為基礎(chǔ)，面向智能化轉(zhuǎn)型企業(yè)， 探討AI業(yè)務(wù)創(chuàng)新和商業(yè)布局

本書特色：

• 內(nèi)容深入淺出，系統(tǒng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識：本書從大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系入手，深入淺出地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的建模思想和經(jīng)典算法。
• 內(nèi)容涉及從技術(shù)到商業(yè)，更具實(shí)踐性：本書以電商平臺促銷、圖像檢索、知識圖譜和對話機(jī)器人為例，深度剖析了AI技術(shù)與這些業(yè)務(wù)結(jié)合的方法，讓讀者身臨其境地感知AI技術(shù)對產(chǎn)業(yè)智能化升級的影響。
• 理論結(jié)合實(shí)踐，代碼簡單易用：本書實(shí)踐案例采用飛槳動態(tài)圖編程，代碼簡潔易用，適合新手用戶入門。
• 配套免費(fèi)的AI Studio在線課程：內(nèi)容源自在線課程機(jī)器學(xué)習(xí)的思考故事，由作者本人授課，包括30小時的視頻課程和可在線運(yùn)行的實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目，目前已有超過2萬人在線學(xué)習(xí)。

前言
近年，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展及普及，與其相關(guān)的各種觀點(diǎn)和書籍不斷涌現(xiàn)。作為一名多年從事人工智能研究及實(shí)踐的行業(yè)工作者，我有很多朋友和客戶來找我討論，甚至爭論各種問題。其中，有些人將人工智能看作解決未來一切問題的鑰匙，而有些人則視人工智能為空中樓閣，認(rèn)為它概念炒作大于實(shí)際意義。對此，我個人的看法是，人工智能確實(shí)是未來技術(shù)重要的發(fā)展方向之一，隨著其技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟，它也必將成為人類新的文明之光，深入社會、工作、生活的各個角落。但實(shí)事求是地講，受各種客觀條件制約，人工智能技術(shù)確實(shí)還有很多不盡如人意之處，其中如何與產(chǎn)業(yè)進(jìn)行有效融合并獲得預(yù)期的應(yīng)用效果，已成為人工智能商業(yè)化落地的關(guān)鍵問題之一。目前，市面上有很多優(yōu)秀的書籍針對這一問題開展了見仁見智的論述并給出了不少解決方案，我個人的研究是將其大致歸為三類。
類是算法理論類書籍。這類書籍通常由學(xué)術(shù)巨擘執(zhí)筆，專業(yè)又詳盡地介紹算法原理。多數(shù)應(yīng)用研發(fā)的從業(yè)者會感覺這類書閱讀難度較高，且與關(guān)注的應(yīng)用距離較遠(yuǎn)。
第二類是平臺工具介紹類書籍。這類書籍中有大量的實(shí)踐案例，甚至是源代碼。這類書有術(shù)缺道，雖然可以幫助任務(wù)明確的工程師實(shí)現(xiàn)模型，但不能幫助他們分析業(yè)務(wù)并找到業(yè)務(wù)中的應(yīng)用場景，從而準(zhǔn)確拆解出建模問題。
第三類是產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述類書籍。閱讀此類書籍可以縱覽大局，快速掌握人工智能在各個領(lǐng)域的激動人心的發(fā)展概況。然而宏觀知識并不是實(shí)操的方法論，雖然能夠激發(fā)讀者投身人工智能浪潮的熱情，但無法提供具體領(lǐng)域應(yīng)用技術(shù)的方法論。
綜上，解決人工智能的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，既不缺宏觀理念，也不缺實(shí)用工具和基礎(chǔ)理論，唯獨(dú)欠缺應(yīng)用技術(shù)的方法論，即如何以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)進(jìn)行商業(yè)布局和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。對于從事人工智能應(yīng)用的企業(yè)，不能只有技術(shù)人員懂模型，業(yè)務(wù)人員和管理者也需要深入掌握人工智能，才能不斷挖掘應(yīng)用場景并高效完成實(shí)現(xiàn)方案。
我在工作中曾經(jīng)遇到過不少這類企業(yè)案例：高管在認(rèn)識到人工智能在各行業(yè)的發(fā)展前景后決定戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，但他們沒有精力去設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)的具體方案；一線研發(fā)工程師雖熟悉各種平臺及工具，但無法設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)的重構(gòu)方案。而承上啟下的企業(yè)中層，則承接了人工智能重構(gòu)業(yè)務(wù)模式的設(shè)計(jì)重任，這包含了從產(chǎn)業(yè)鏈的視角設(shè)計(jì)商業(yè)模式從業(yè)務(wù)流程的視角設(shè)計(jì)系統(tǒng)方案以及從整體系統(tǒng)的視角拆解建模任務(wù)三個層面的工作。但可惜的是，總結(jié)人工智能應(yīng)用方法論的圖書在市面上鳳毛麟角。正因?yàn)榍猩眢w會到人工智能應(yīng)用的方法論和深度內(nèi)容缺位，所以我決定通過自己這些年在人工智能領(lǐng)域的一些從業(yè)經(jīng)歷及所感所得，寫一本人工智能應(yīng)用方法論的書，希望這本書能夠?qū)ζ髽I(yè)客戶，特別是企業(yè)的業(yè)務(wù)和技術(shù)中層有所幫助。
本書的個特點(diǎn)是通過深入淺出的敘述與讀者進(jìn)行溝通。雖然本書中也不乏一些基礎(chǔ)原理和定義的介紹，但我更希望通過輕松的語言、簡潔的數(shù)學(xué)公式和有趣的哲學(xué)思考，將我對技術(shù)原理的思考及對商業(yè)應(yīng)用的總結(jié)向大家娓娓道來。
請?jiān)徫业娜涡浴Ｔ谖覄庸P之前，很多朋友給了許多建議：

你要寫能讓讀者快速上手的案例，好把代碼貼出來，講解平臺工具的使用。
你要多講的技術(shù)進(jìn)展和項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)，讓做類似項(xiàng)目的讀者可以參考。
你要多做宏觀市場的展望，激勵各行各業(yè)的讀者加入人工智能的大潮。

如果朋友們只是期望這些，本書可能要讓大家失望了。我進(jìn)行創(chuàng)作的動力來自所思所感所得。在周末的午后，泡一杯茶，靜靜地想，靜靜地寫，仿佛整個世界都慢了下來。目標(biāo)回歸純粹，把一件事情想通透的愉悅感，與更多人一起分享時的滿足感，讓人沉迷。如果作者只為了迎合市場而不享受過程，寫出的文字也難以持久。朋友們的建議很好，的確也是市場迫切需要的。如何使用工具并不重要，重要的是理解原理和本質(zhì)；技術(shù)和市場判斷是否并不重要，重要的是永不過時的思考方法；激動人心的宏觀展望并不重要，重要的是能謀劃業(yè)務(wù)的應(yīng)用方法論。
別失望，任性并不意味著本書不能成為暢銷書。本書彌補(bǔ)了當(dāng)前人工智能圖書市場的空白，我在書中對市場需求的判斷與朋友們不同。近些年，雖然人工智能技術(shù)發(fā)展得很快，但其在各行業(yè)應(yīng)用落地的速度還沒有達(dá)到預(yù)期，阻礙推廣的關(guān)鍵在于應(yīng)用方法論的缺失。
《道德經(jīng)》開篇名句名可名，非常名的一種解釋是我們能夠定義事物，但不能用一套永恒不變的概念來定義事物。我深以為然。不要輕易給自己和自己的作品下定義，因?yàn)槿祟惿鐣枰叨鹊姆止f(xié)作，但不同人和組織之間存在極大的信息不對稱。為了高效管理，人們給出各種定義和評判標(biāo)準(zhǔn)，用于快速構(gòu)建人類對彼此的認(rèn)知，但如果一個人將這些定義嚴(yán)絲合縫地套在自己頭上，不敢越雷池一步，這是極其可悲的。在職業(yè)發(fā)展初期，嚴(yán)格符合職業(yè)定義的人會取得更快的發(fā)展，因?yàn)樗乃信下殬I(yè)的評判標(biāo)準(zhǔn)。但在職業(yè)發(fā)展后期，標(biāo)準(zhǔn)化的發(fā)展反而會造成瓶頸。經(jīng)濟(jì)學(xué)提醒我們，標(biāo)準(zhǔn)意味著供給充足，供給充足意味著價格低廉。高階人才之所以稀少，是因?yàn)樗麄兪蔷邆涠喾N能力的復(fù)合型人才，每個人都不一樣。類似地，本書可能與市場上大部分人工智能圖書不同，體態(tài)不那么標(biāo)準(zhǔn)。
本書的第二個特點(diǎn)是以角色轉(zhuǎn)換的方式寫思考，以激發(fā)讀者獨(dú)立思考的能力。從業(yè)多年，我深刻體會到獨(dú)立思考能力對企業(yè)發(fā)展的重要性，原因在于只有獨(dú)立思考才能避免人云亦云，才能發(fā)現(xiàn)被其他人忽視或遺漏的事物，而這是企業(yè)好戰(zhàn)略的充要條件。什么才是好戰(zhàn)略呢？我認(rèn)為，好戰(zhàn)略不是取得所有人的認(rèn)同，而是執(zhí)行后取得成功或預(yù)期效果，這才能證明好戰(zhàn)略的超前性。正確的戰(zhàn)略可以讓公司在開展業(yè)務(wù)時事半功倍，就如大家常說的方向遠(yuǎn)比努力重要，方向錯了，停止便是進(jìn)步。在本書中，我希望把自己鍛煉獨(dú)立思考能力的經(jīng)驗(yàn)分享給大家。培養(yǎng)獨(dú)立思考能力不用特殊訓(xùn)練，在日常學(xué)習(xí)中就可以鍛煉。例如，課本和論文已經(jīng)告訴我們每個知識概念的含義，每個技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方案，我們也可以重造輪子站在知識和技術(shù)創(chuàng)造者的視角思考其當(dāng)初的思考流程，以及是否有更好的總結(jié)方式。本書中一些知識點(diǎn)的講解也采用了這種方式，即按照自己的理解和思考重新介紹一些傳統(tǒng)概念，所以有些讀者可能開始會不太適應(yīng)本書的風(fēng)格。但我個人的體會是，堅(jiān)持這種學(xué)習(xí)新知識的方法有利于透徹地理解知識，并可以提高獨(dú)立思考的能力。
本書的第三個特點(diǎn)是以故事或者案例為載體傳遞知識內(nèi)核。我經(jīng)常聽一些朋友說，書上內(nèi)容明明都看了，但總有一些知識點(diǎn)理解不到位，導(dǎo)致實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)各種問題。我通過觀察發(fā)現(xiàn)，這可能與知識的表述方式有關(guān)。眾所周知，為了保證科學(xué)知識的嚴(yán)謹(jǐn)性與高效性，大部分科學(xué)類論文或書籍都會使用大量專業(yè)術(shù)語和表達(dá)方式，這就給一些讀者帶來了一定的閱讀難度。特別是在當(dāng)下，如果期望將科研成果轉(zhuǎn)化成產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，則需要各類職能人員的參與，如果這些非專業(yè)讀者不能理解，又如何能高效地落地呢？因此，為了讓更多行業(yè)非專業(yè)人士能在閱讀本書的過程中有所收獲，我決定以故事的形式闡述對技術(shù)原理的思考，希望通過這種更輕松易懂的語言和形式，分享與普及人工智能的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
閱讀本書需要兩類前置知識：一類是微積分、線性代數(shù)和概率論，有助于更好地理解技術(shù)原理部分；另外一類是經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)和商業(yè)戰(zhàn)略，有助于在閱讀后半部分的應(yīng)用案例和產(chǎn)業(yè)思考時產(chǎn)生更多的共鳴。
本書分為四個部分，從原理與思考、應(yīng)用與方法到商業(yè)與戰(zhàn)略，再到工具與實(shí)踐，逐層放開視野。

部分包括第1~4章。第1章圍繞機(jī)器為何能學(xué)習(xí)和機(jī)器是怎樣學(xué)習(xí)的這兩個基本問題展開，樹立機(jī)器學(xué)習(xí)的基本觀念，并概述大數(shù)據(jù)對機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的價值，以及有關(guān)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的思考。
第2~4章聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)原理和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，包含如下三個主題，這部分是應(yīng)用技術(shù)的內(nèi)核（層）。第2章再度展開第1章討論的機(jī)器為何能學(xué)習(xí)和機(jī)器是怎樣學(xué)習(xí)的，詳述假設(shè)＋目標(biāo)＋尋解的學(xué)習(xí)框架，揭示模型過擬合和欠擬合的兩難，探討解決過擬合的正則化與校驗(yàn)等方法。第3章探討如何構(gòu)建強(qiáng)大的模型，包括非線性變換、多模型組合，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)。第4章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的建模實(shí)踐，即在基本原理之外，進(jìn)行實(shí)際建模時繞不過去的外圍工作，包括業(yè)務(wù)建模、樣本處理、特征工程、模型評估四方面的內(nèi)容。
第二部分包括第5~7章，借助三個業(yè)務(wù)背景完整的案例，展示從業(yè)務(wù)分析到系統(tǒng)建模的全過程，這部分是應(yīng)用技術(shù)的項(xiàng)目級實(shí)踐（第二層）。
第5章介紹電商平臺促銷策略中的模型，以及傳統(tǒng)上以運(yùn)營驅(qū)動的業(yè)務(wù)如何與模型深度結(jié)合來創(chuàng)新。建模的難度不僅體現(xiàn)在如何在各大比賽中實(shí)現(xiàn)百尺竿頭更進(jìn)一步的效果，更體現(xiàn)在如何在一種前所未見的業(yè)務(wù)環(huán)境下準(zhǔn)確地挖掘和定義建模問題。第6章講解計(jì)算機(jī)視覺及其應(yīng)用產(chǎn)品的構(gòu)建，澄清學(xué)術(shù)判斷和工業(yè)實(shí)踐的不同，展示技術(shù)選型的重要性，以及如何在不完美的技術(shù)現(xiàn)狀下設(shè)計(jì)可用的產(chǎn)品。第7章以知識圖譜和對話機(jī)器人為案例，介紹除深度學(xué)習(xí)之外的一些人工智能算法，并以時下熱門的領(lǐng)域展示分析產(chǎn)業(yè)和判斷趨勢的方法。技術(shù)人員需要具備商業(yè)眼光和頭腦，才能推動技術(shù)，改造行業(yè)。
成功的業(yè)務(wù)不僅需要模型，還需要全局思考，只有跳出技術(shù)，才能真正做好技術(shù)。
第三部分包括第8~10章，站在行業(yè)和商業(yè)的視角審視技術(shù)，以應(yīng)用技術(shù)為出發(fā)點(diǎn)，構(gòu)建一個成功的商業(yè)模式。這部分是應(yīng)用技術(shù)的商業(yè)實(shí)踐（第三層）。
人類社會前進(jìn)的原始驅(qū)動力是科技進(jìn)步，這也是多數(shù)商業(yè)創(chuàng)新的起源。第8章以區(qū)塊鏈技術(shù)和應(yīng)用為例，探討認(rèn)知新技術(shù)并布局業(yè)務(wù)的方法。以區(qū)塊鏈為例，是為了讓讀者體會一下，對于一項(xiàng)尚不了解的新技術(shù)，應(yīng)如何分析技術(shù)本質(zhì)，乃至規(guī)劃業(yè)務(wù)布局。第9章以醫(yī)療行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯和技術(shù)應(yīng)用為例，探討如何洞察行業(yè)中的應(yīng)用場景，以及為技術(shù)應(yīng)用找到研究商業(yè)模式的路徑。第10章首先介紹從技術(shù)發(fā)展到商業(yè)的技能，包括對技術(shù)壁壘的認(rèn)知和技術(shù)投資方法；后，總結(jié)了人工智能的產(chǎn)業(yè)展望和技術(shù)應(yīng)用方法。
第四部分包含第11章。機(jī)器學(xué)習(xí)是一門實(shí)踐學(xué)科，為了避免紙上得來終覺淺，在本書后一部分安排了4次實(shí)踐課內(nèi)容。次實(shí)踐課以房價預(yù)測的數(shù)值預(yù)測任務(wù)為案例，使讀者親身體會模型的三要素：假設(shè)、目標(biāo)和尋解。第二次實(shí)踐課以手寫數(shù)字識別的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)為案例，全面展示從一個基礎(chǔ)版本模型，優(yōu)化到理想版本模型的過程，以鞏固這部分所學(xué)的理論知識。第三次實(shí)踐課以語義相似度計(jì)算的自然語言處理任務(wù)為案例，認(rèn)知深度學(xué)習(xí)模型的重要附屬產(chǎn)物：向量表示。后一次實(shí)踐課會布置行業(yè)應(yīng)用作業(yè)，并向讀者展示許多往屆學(xué)員的精彩成果，啟發(fā)讀者挖掘自己所處行業(yè)的應(yīng)用場景。
我的本著作《大數(shù)據(jù)分析的道與術(shù)》出版后，一個不熟的朋友突然對我說：讀了你的書，好像與你一起經(jīng)歷了很多事，也逐漸熟悉了你。這讓我意識到寫作可以使人擺脫孤獨(dú)，認(rèn)識更多的朋友，真好。
本書的創(chuàng)作歷經(jīng)近2年，近100個周末，在此特別感謝我的妻子的理解和支持，并細(xì)心地幫我完成了本書的初次編輯與校對。本書也贈給我的女兒彤彤，她的出生帶給我無窮的歡樂和激勵。
此外，我還要特別感謝飛槳的吳甜女士、馬艷軍博士和于佃海架構(gòu)師在本書的創(chuàng)作過程中給予的指導(dǎo)，感謝飛槳教材編寫組的安夢濤、張翰迪、汪慶輝、張亞嫻等為本書貢獻(xiàn)的簡潔易用的實(shí)踐代碼，感謝吳蕾為本書進(jìn)行細(xì)致的校對和溝通工作。此外還要感謝通過微信、郵件、培訓(xùn)等方式與我交流過的深度學(xué)習(xí)開發(fā)者和企業(yè)伙伴，與你們的每一次溝通和討論都讓我受益匪淺，并讓我更堅(jiān)信，中國的AI未來可期。
后要特別感謝愿意通過本書與我結(jié)緣的每一位讀者，縱使你我并不相識，但通過知識和思想的分享與交流，我們突破了時空的限制，成為志同道合的朋友。


謹(jǐn)以此書獻(xiàn)給我愛的家人們。
特別感謝妻子一如既往地鼓勵和支持，以及女兒彤彤的出生給予我的巨大喜悅與快樂！

畢然 專注于機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)分析、商業(yè)戰(zhàn)略等領(lǐng)域，出品過大數(shù)據(jù)分析的道與術(shù)零基礎(chǔ)實(shí)踐深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的思考故事如何系統(tǒng)化地分析業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略等系列課程，其中前2個課程著有同名書籍，本書為第3個課程的配套書籍。

前言
部分　原理與思考
第1章　機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù) 2
1.1　機(jī)器為何能學(xué)習(xí) 2
1.1.1　人類為何能學(xué)習(xí) 2
1.1.2　從個案學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) 3
1.1.3　統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)是否可信 5
1.2　機(jī)器是怎樣學(xué)習(xí)的 9
1.2.1　機(jī)器學(xué)習(xí)的框架：假設(shè)＋目標(biāo)＋尋解 9
1.2.2　如何在機(jī)器學(xué)習(xí)場景中應(yīng)用大數(shù)定律 14
1.2.3　大數(shù)據(jù)對機(jī)器學(xué)習(xí)的意義 17
1.2.4　小結(jié) 20
1.3　跨上人工智能的戰(zhàn)車 20
1.3.1　大數(shù)據(jù)的概念及價值 20
1.3.2　企業(yè)為何要搭上人工智能的戰(zhàn)車 24
1.3.3　企業(yè)如何搭上人工智能的戰(zhàn)車 27
1.3.4　人工智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)的建設(shè) 38
第2章　機(jī)器學(xué)習(xí)框架的深入探討 40
2.1　機(jī)器為何能學(xué)習(xí)（續(xù)）：故事結(jié)束了嗎？我們需要更多的
　　模型嗎 40
2.1.1　牛頓第二定律的遺留問題 40
2.1.2　新的需求場景 43
2.1.3　不同的目標(biāo) 49
2.1.4　不同的尋解 54
2.1.5　小結(jié)與回顧 60
2.2　重要權(quán)衡與過擬合 62
2.2.1　重要權(quán)衡的四張面孔 62
2.2.2　過擬合的成因和防控 68
2.2.3　小結(jié)與回顧 77
第3章　從線性函數(shù)到非線性函數(shù)，如何構(gòu)建強(qiáng)大的模型 78
3.1　從線性函數(shù)到非線性函數(shù) 78
3.1.1　線性模型的不足 78
3.1.2　怎樣擴(kuò)展假設(shè)空間 79
3.2　核函數(shù)方法 82
3.2.1　正則化的另一種理解與SVM模型 82
3.2.2　核函數(shù)的思路 86
3.3　多模型組合的方法 88
3.3.1　組合模型的兩個好處 88
3.3.2　實(shí)現(xiàn)組合模型的兩個步驟和方法 89
3.3.3　裝袋方式 91
3.3.4　提升方式 92
3.3.5　切分方式 93
3.3.6　小結(jié) 96
3.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) 97
3.4.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的模型思路 97
3.4.2　組建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 98
3.4.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化 99
3.4.4　非線性變換函數(shù)的選擇 102
3.4.5　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇 104
3.4.6　深度學(xué)習(xí)得到發(fā)展的前提及其具備的優(yōu)勢 107
3.4.7　深度學(xué)習(xí)的重要衍生功能 111
第4章　機(jī)器學(xué)習(xí)的建模實(shí)踐 122
4.1　業(yè)務(wù)建模 122
4.1.1　如何做好業(yè)務(wù)建模 122
4.1.2　案例：兩個不同的排序模型 124
4.2　特征工程 128
4.2.1　特征工程的定義 128
4.2.2　信息可以存儲在特征中，也可以存儲在模型中 129
4.2.3　特征工程案例 131
4.2.4　特征的類型和維度 135
4.2.5　特征存在缺失或錯誤值時怎么辦 137
4.2.6　特征降維和選擇 137
4.3　樣本處理 140
4.3.1　訓(xùn)練樣本的基本概念 140
4.3.2　訓(xùn)練樣本的常見問題及其解決方案 141
4.4　模型評估 151
4.4.1　業(yè)務(wù)目標(biāo)的評估 151
4.4.2　模型目標(biāo)的評估 155
4.5　小結(jié) 170
第二部分　應(yīng)用與方法
第5章　電商平臺促銷策略模型 174
5.1　業(yè)務(wù)背景 174
5.1.1　互聯(lián)網(wǎng)的盈利模式 174
5.1.2　廣告定價機(jī)制 175
5.2　傳統(tǒng)的促銷方案 176
5.2.1　問題1：如何選擇促銷時機(jī) 177
5.2.2　問題2：如何為店鋪制定廣告消費(fèi)任務(wù) 179
5.2.3　問題3：如何設(shè)置優(yōu)惠定價模型 182
5.3　基于競爭傳播的顛覆創(chuàng)新 190
5.3.1　顛覆創(chuàng)新的思考 190
5.3.2　競爭傳播模型 192
5.3.3　種子集合篩選算法 197
5.4　小結(jié) 198
第6章　計(jì)算機(jī)視覺及其應(yīng)用產(chǎn)品的構(gòu)建 199
6.1　計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)品的問題背景 199
6.2　圖像的特征表示 200
6.2.1　SIFT特征 201
6.2.2　CNN模型與特征 205
6.2.3　實(shí)現(xiàn)高速計(jì)算的方法：特征降維 221
6.3　視覺產(chǎn)品的構(gòu)建案例 223
6.3.1　如何在海量數(shù)據(jù)中尋找匹配的圖像 223
6.3.2　如何識別和理解圖像中的實(shí)體信息 223
6.3.3　其他計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域常見任務(wù) 233
6.4　計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)分析 236
6.4.1　計(jì)算機(jī)視覺在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用 237
6.4.2　計(jì)算機(jī)視覺在傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用 243
6.5　小結(jié) 245
第7章　知識圖譜和對話機(jī)器人 248
7.1　知識圖譜技術(shù) 248
7.1.1　兩類信息 248
7.1.2　人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程 248
7.1.3　什么是知識圖譜 250
7.1.4　知識圖譜的應(yīng)用場景 251
7.2　基于知識的人機(jī)交互 253
7.2.1　基于領(lǐng)域知識優(yōu)化人機(jī)交互策略 253
7.2.2　領(lǐng)域知識的挖掘 257
7.3　對話機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)分析與技術(shù)方案 266
7.3.1　技術(shù)流派與實(shí)現(xiàn)方案 266
7.3.2　技術(shù)應(yīng)用兩大方向 268
7.3.3　技術(shù)實(shí)現(xiàn) 276
7.3.4　應(yīng)用MDP和Q-learning算法的案例 283
第三部分　商業(yè)與戰(zhàn)略
第8章　認(rèn)知新技術(shù)：區(qū)塊鏈 290
8.1　從創(chuàng)造者的視角理解技術(shù) 290
8.1.1　貨幣的本質(zhì)是什么 292
8.1.2　如何記賬 293
8.1.3　如何保證賬本的真實(shí)性 294
8.1.4　如何保證賬本的安全性 294
8.1.5　如何實(shí)現(xiàn)分布式存儲的數(shù)據(jù)同步 295
8.1.6　如何解決記賬的動力 297
8.2　用抽象邏輯梳理應(yīng)用場景 298
8.2.1　鏈圈應(yīng)用的內(nèi)在邏輯 298
8.2.2　區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的案例 299
8.2.3　區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的三個阻礙 303
8.2.4　鏈圈應(yīng)用的總結(jié) 306
8.3　幣圈應(yīng)用思想的精要 306
8.3.1　為什么要發(fā)幣 306
8.3.2　為何幣會值錢 307
8.3.3　如何設(shè)計(jì)發(fā)幣 309
8.4　從商業(yè)本質(zhì)來制定戰(zhàn)略 310
第9章　醫(yī)療行業(yè)的技術(shù)布局和應(yīng)用思考 314
9.1　謀劃行業(yè)中的技術(shù)應(yīng)用 314
9.2　互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺 315
9.2.1　多種醫(yī)藥流通業(yè)態(tài)逐漸融合 315
9.2.2　互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺與商業(yè)保險的合作模式 316
9.3　醫(yī)療行業(yè)的技術(shù)應(yīng)用分析 317
9.3.1　互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 318
9.3.2　區(qū)塊鏈應(yīng)用 321
9.3.3　IT軟件和云計(jì)算應(yīng)用 326
9.3.4　人工智能應(yīng)用 330
9.3.5　科技企業(yè)進(jìn)入傳統(tǒng)行業(yè)落地AI技術(shù) 336
9.4　思考技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用的方法論 338
第10章　從技術(shù)到商業(yè)的思考 340
10.1　主題回顧 340
10.2　從技術(shù)到商業(yè)的思維模式轉(zhuǎn)變 341
10.2.1　戰(zhàn)略壁壘的重要性 341
10.2.2　常見的戰(zhàn)略壁壘 342
10.3　新型壁壘：平臺模式的解析 346
10.3.1　平臺模式的典型案例：Steam游戲平臺 346
10.3.2　互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以整合C端平臺供應(yīng)鏈的
　　　 模式切入B端服務(wù)市場 348
10.3.3　互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)賦能生態(tài)伙伴的方法論 352
10.4　技術(shù)投資與采購的方法論 358
10.4.1　層面1：梳理業(yè)務(wù)所需的技術(shù)全景 358
10.4.2　層面2：梳理具體技術(shù)方向的內(nèi)部邏輯 359
10.4.3　層面3：分析具備能力的候選企業(yè) 361
10.4.4　案例：短視頻C端賽道的業(yè)務(wù) 362
10.5　人工智能的產(chǎn)業(yè)展望 364
10.5.1　人工智能未來的發(fā)展 364
10.5.2　人工智能應(yīng)用的方法論 367
10.5.3　人工智能的企業(yè)市場分析 368
10.6　企業(yè)的組織能力： 《創(chuàng)新者的窘境》中的理論 370
10.7　人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的職業(yè)前景 372
第四部分　工具與實(shí)踐
第11章　實(shí)踐課 374
11.1　實(shí)踐課1：基于深度學(xué)習(xí)框架飛槳完成房價
　　　 預(yù)測任務(wù) 374
11.1.1　深度學(xué)習(xí)框架 374
11.1.2　飛槳產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)開源開放平臺 375
11.1.3　使用飛槳構(gòu)建波士頓房價預(yù)測模型 383
11.2　實(shí)踐課2：手寫數(shù)字識別 384
11.3　實(shí)踐課3：詞向量和語義相似度 388
11.4　實(shí)踐課4：畢業(yè)設(shè)計(jì) 395
11.4.1　畢業(yè)設(shè)計(jì)作業(yè) 395
11.4.2　往屆學(xué)員優(yōu)秀作品展示 396