Uczenie Maszynowe W Akcji. Alan T. Norman

o tym, jak ono działa. Dlatego właśnie napisałem tę książkę. Obecny obraz informacji na temat uczenia maszynowego jest podzielony.

      Po pierwsze, istnieją wyjaśnienia dla ogółu społeczeństwa, które przygłuszają koncepcje. Te wyjaśnienia sprawiają, że uczenie maszynowe wydaje się czymś, co może zrozumieć tylko ekspert.

      Po drugie, istnieją dokumenty techniczne pisane przez ekspertów dla ekspertów. Wykluczają one ogół społeczeństwa żargonem i złożonością. Oczywiście, napisanie i wykonanie algorytmu uczenia maszynowego jest ogromnym wyczynem technicznym, a te techniczne wyjaśnienia są ważne. Jednak w obecnej literaturze na temat uczenia maszynowego istnieje pewna dziura.

      A co z laikiem, który naprawdę chce zrozumieć tę technologiczną rewolucję, niekoniecznie po to, by pisać kod, ale po to, by mieć pojęcie o zmianach zachodzących wokół niego? Zrozumienie podstawowych pojęć uczenia maszynowego nie powinno być ograniczone do jakiejś technologicznej elity. Te zmiany będą dotyczyć nas wszystkich. Mają one konsekwencje etyczne i ważne jest, aby społeczeństwo wiedziało o wszystkich korzyściach i wadach uczenia maszynowego.

      Dlatego właśnie napisałem tę książkę. Jeśli brzmi to dla Ciebie interesująco, mam nadzieję, że Ci się spodoba..

Ta książka nie jest o programowaniu algorytmów uczenia maszynowego

      Jeśli ten manifest wstępu nie był wystarczająco jasny: to nie jest książka o kodowaniu. Nie jest ona przeznaczona dla informatyków, którzy chcą się dowiedzieć, jak tworzyć algorytmy uczenia maszynowego.

      Po pierwsze, nie mam prawie żadnych kwalifikacji do napisania takiej książki. Ludzie spędzają lata ucząc się zawiłości pisania algorytmów i trenowania sieci. Istnieją całe programy doktoranckie, które badają krawędzie pola, czerpiąc z algebry liniowej i statystyki predyktywnej. Jeśli zanurzysz się głęboko w szczegóły uczenia maszynowego i pokochasz je na tyle, by zrobić doktorat, możesz z łatwością dojść do zarabiania 300.000-600.000$ dolarów, pracując dla dużej firmy technologicznej. To jest jak rzadkie i cenne są te umiejętności.

      Ja nie mam takich kwalifikacji i myślę, że to dobrze. Jeśli sięgnąłeś po tę książkę, oznacza to, że jesteś początkującym zainteresowanym uczeniem maszynowym. Prawdopodobnie nie jesteś techniczny, a jeśli jesteś, to szukasz książki, która pozwoli Ci zacząć od podstawowych pojęć. Jako autor tekstów o technologii, ciągle uczę się o technologiach. Jestem studentem uczenia maszynowego i pamiętam, jak to jest być początkującym. Mogę pomóc wyjaśnić podstawowe koncepcje w sposób, który jest łatwy do zrozumienia. Po przeczytaniu tej książki będziesz miał solidne podstawy, które ułatwią Ci przejście do bardziej zaawansowanej książki, jeśli będziesz chciał dowiedzieć się więcej.

      Jeśli jednak czujesz, że już rozumiesz podstawowe zasady lub naprawdę potrzebujesz książki, która nauczy Cię jak napisać i wytrenować algorytm uczenia maszynowego, to prawdopodobnie nie jest to książka dla Ciebie.

Przewodnik dla laika

      Prawdziwym celem tej książki jest bycie łatwym do czytania wprowadzeniem do uczenia maszynowego. Moim celem jest napisanie książki, którą każdy mógłby przeczytać, pozostając wiernym zasadom uczenia maszynowego i nie upraszczając pojęć. Jestem przekonany o inteligencji moich czytelników i nie uważam, że książka dla początkujących musi koniecznie być poświęcona złożoności i niuansom. To powiedziawszy, nie jest to duża książka, i nigdzie nie jest w pełni wyczerpująca. Osoby zainteresowane tematem będą chciały zagłębić się bardziej w inne książki i badania.

      W tej książce przyjrzymy się podstawowym pojęciom i rodzajom uczenia maszynowego. Zbadamy, jak one działają. Następnie zbadamy kwestie zbiorów danych, pisania i trenowania algorytmów. Na koniec poznamy kilka rzeczywistych przypadków użycia uczenia maszynowego oraz miejsc, w których uczenie maszynowe może zostać wykorzystane w przyszłości.

      Jeszcze raz witamy w uczeniu maszynowym. Zanurzmy się w nim...