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深度學習
圖解數據智能 版權信息
- ISBN：9787302617358
- 條形碼：9787302617358 ; 978-7-302-61735-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
圖解數據智能 本書特色
這是一本人人都能讀懂、趣味十足的技術科普書。 近百個核心技術概念，為你深度解讀數據智能時代背后的邏輯。 酣暢淋漓的技術釋義，輕松有趣的漫畫解讀，帶你輕松認知這個時刻變化中的世界 1、通俗易懂 生動鮮活的生活示例+幽默風趣的行文插畫，對數據智能領域的核心概念進行演繹呈現。 2、技術科普 近百個數據智能概念，高頻、熱門、有用，助你快速掃除對數據智能時代的認知障礙。 3、貼近時代、貼近應用 所有技術概念均來自當前數字化生活中你每天能聽到/看到/刷到/聊到的詞匯，掌握這些概念，便能輕松暢游數據智能世界。 本書適合—— 想進入數據智能領域的技術小白 面臨數字化轉型的政府及企業人員 技術功底薄弱的產品經理/市場營銷人員/…… 千千萬萬個處于數智化時代中的普通人
圖解數據智能 內容簡介
一個萬物互聯的數字化世界正在悄然形成，不知不覺中，我們已經進入到了一個靠前的數字化與智能化時代。 數智化時代對人類社會的改變是顛覆性的。半導體芯片技術的突飛猛進，使得萬物皆可“數”；寬帶泛在網絡的普及應用，使得萬物皆可“連”；云計算（算力）與人工智能（算法）的并行發展，使得萬事皆可“算”。數據已成為新的生產要素，算法和算力已成為新的生產動力，機器智能將成為新的生產工具，數字經濟、數字社會、數字生活和數字治理都將成為智能革命廣闊的主戰場。我們該如何認識并適應這個時刻變化中的世界？ 《圖解數據智能》是一本為數字資源的對接方、分配方以及廣大的入門學習者提供相關數據智能概念的科普讀物。書中各個概念之間相對獨立，讀者可以將其作為一本檢索用的工具書籍，也可以根據自己的興趣靈活查閱相關篇章。 無論你是數智化領域的專業從業人員，還是剛剛畢業想要進入該領域的技術小白，抑或是正面臨著數字化轉型的政府或企業人員，或者是千千萬萬個生活在這個數智化社會中的普通人，都可以閱讀此書，你將從酣暢淋漓的技術釋疑和輕松有趣的漫畫解讀中，找到自己的答案。
圖解數據智能 目錄
第1章 算量 /001
本章導讀 /001
大數據 /004
結構化數據 /014
非結構化數據 /021
特征工程 /026
多源數據 /034
網絡爬蟲 /038
行為數據 /042
元數據 /048
數據倉庫 /054
集群系統 /059
分布式系統 /063
中臺 /068
數據加密 /076
第2章 算法 /085
本章導讀 /085
人工智能 /089
算法 /096
模糊計算 /103
機器學習 /108
監督學習 /111
無監督學習 /116
強化學習 /121
人工神經網絡 /127
深度學習 /134
集成學習算法 /139
圖像識別 /148
人臉識別 /155
計算機視覺 /158
無人駕駛 /163
開源算法平臺 /168
算法偏見 /173
算法責任 /179
第3章 算力 /184
本章導讀 /184
算力 /186
DPU /192
AI 芯片 /204
云、云計算、云存儲 /213
公有云、私有云、混合云 /223
邊緣計算 /231
第4章 新一代信息技術 /237
本章導讀 /237
新一代信息技術 /239
數字新基建 /244
5G /252
物聯網 /260
消費互聯網 /268
產業互聯網 /273
工業互聯網 /278
IPv6 /284
集成電路 /290
芯片 /296
傳感器 /301
人機交互 /308
下一代操作系統 /311
智聯網 /317
AR/VR /323
數字孿生 /328
第5章 數字化轉型 /334
本章導讀 /334
網絡強國 /335
數字中國 /340
智慧城市 /346
城市大腦 /351
數字底座 /358
數字化轉型 /362
數智化 /366
數字政府 /374
數字經濟 /382
數字化治理 /387
數字民生 /391
城市生命體征 /395
智能制造 /400
商業智能 /405
數字貨幣 /410
展開全部
圖解數據智能 節選
強化學習 【導讀】強化學習、監督學習和半監督學習屬于機器學習的三個大類。強化學習（Reinforcement Learning）又被稱為再勵學習、評價學習或增強學習，是除了監督學習和無監督學習之外的第三種機器學習方法。 強化學習指的是機器選擇一個動作用于環境，環境接受該動作后狀態發生變化，同時產生一個強化信號（獎或懲）反饋給機器，機器根據強化信號和環境當前狀態再選擇下一個動作，選擇的原則是使受到正強化（獎）的概率增大。 接下來，將圍繞小美養狗的故事，告訴你什么是強化學習，以及強化學習與監督學習、無監督學習的區別。 什么是強化學習 小美家里新養了一只寵物小狗狗，但是初來乍到的狗狗并不懂家里的規矩，于是，小美想要給它訓訓家規。 此處，我們請把小狗狗看作機器主體，“它不懂家里規矩”對應強化學習中的“數據無標簽，機器在沒有嘗試前不知道什么是對什么是錯。” **天，狗狗在家里亂尿尿了，小美打了它，并且罰它半天不能吃狗糧。下午，狗狗去廁所尿尿，小美摸了摸它，并且獎勵了狗狗好吃的。不斷循環往復，狗狗明白了：在廁所尿尿=主人高興+有好吃的；四處在客廳尿尿=主人不開心+會被打一頓+沒有吃的。慢慢地，狗狗再也不會在家里四處亂尿尿了，變成了一只愛干凈的狗狗。 上述例子中的“狗狗在家里亂尿尿了”對應著強化學習中的“行為”，只有有了行為才有行為所對應的外界的反饋，而這個反饋就是“小美打它，并且不給他吃的”。而后面的“狗狗去廁所尿尿后，小美獎勵食物”對應的是強化學習的“（正）強化信號”。 狗狗（機器）在循環往復地試錯后，明白了什么是對的，什么是錯的，并且不斷地去趨向對的行為，尋求*佳的表現結果。 強化學習與監督學習的區別 可能有人會疑問，感覺強化學習和之前咱們提過的監督學習很相似呀，都有一個“訓練導師”。 是的，雖然如此，但不同的是：監督學習的數據有標簽，通過“帶有答案”的數據來訓練（例如，你拎著狗狗，去整個屋子的四處全都走一遍，告訴它這是可以尿尿的，而那里是不可以尿尿的）。 而強化學習的數據無標簽，只有嘗試了，才能得到反饋（例如，在客廳尿尿了，被打了；在廁所尿尿，被表揚了，并且獎勵了好吃的），從反饋中，調整之前的行為（狗狗知道了什么是會被表揚的，就會去做，知道了做什么會被打，就不做了），就這樣不斷地調整，機器能夠學習到在什么樣的情況下選擇什么樣的行為可以得到*好的結果（狗狗以后都到廁所去尿尿了）。 強化學習與無監督學習的區別 可能還有人會說，數據都是無標簽的，那么強化學習和無監督學習不是很像嗎？ 不同的是，無監督學習是從無標簽的數據集中發現隱藏的結構（例如，狗狗觀察了下家里的環境，知道了馬桶、垃圾桶和地毯都是圓的，衣柜、電視機、抽屜都是有棱角的）。而強化學習的目標是獲得*大化獎勵的結果（狗狗內心os：我知道在廁所以外的地方尿尿，會被打，在廁所尿尿會被夸，我以后要做一只被獎勵的狗狗）。 總而言之，強化學習就是讓計算機從什么都不懂，通過不斷嘗試，在環境給予的獎勵或懲罰的刺激下，逐步形成對刺激的預期，在規律中學習的一種方法。強化學習的應用很廣泛，無論是日常社交平臺中的推薦、優化、猜你喜歡等，還是游戲、自動駕駛，甚至是大家所熟知的蘋果智能語音助手Siri或者是戰勝世界**圍棋手的阿爾法圍棋（AlphaGo），都有著強化學習的相應嘗試與實踐。
圖解數據智能 作者簡介
張燕玲，四川大學文學碩士，零點有數營銷總監，歷任研究總監，具有10余年數據研究工作經驗，兩次榮獲中國市場研究行業專業論文“寶潔獎”一等獎，發表文章數百篇。在推動數據智能和算法產業應用的科普傳播方面具有豐富經驗。 許正軍，博士，高級通信工程師，零點有數技術副總裁。從事信息通信技術、互聯網、工業互聯網、“互聯網+政務服務”和數據智能行業應用開發20余年，在各類學術刊物上發表過40多篇論文。在數字政府、數字社會和數字經濟建設領域具有豐富的理論與實踐經驗。 張軍，中國人民大學經濟學碩士，零點有數董事、首席執行官，兼任中國信息協會市場研究業分會（CMRA）副會長、歐洲民意與市場研究協會（ESOMAR）中國代表、全球移動通信系統協會(GSMA)評委等職，多年來致力于公共管理和商業服務領域的數據挖掘與咨詢服務。
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