机器学习｜工作现场的评估、导入与实作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书是专为想要将机器学习实际应用在工作上的读者所写的书，说明如何在职场上应用机器学习与资料分析的工具。

　　透过本书，您可以了解：
　　．如何启动机器学习的专案
　　．如何让机器学习与现存的系统互动
　　．如何收集机器学习的资料
　　．如何建立假设与分析
　　．机器学习的基础知识
　　．分门别类介绍机器学习演算法的各种特征
　　．以阻绝垃圾邮件的范例说明如何评估离线预测模型的方法
　　．如何在机器学习的分类工作收集正确资料的方法
　　．使用统计学的检定、因果推论、A/B测试验证方案效果

好的，以下是一本关于“深度学习在自然语言处理中的应用与前沿”的图书简介，旨在详细阐述其内容，且不提及您提到的那本关于机器学习工作实践的书籍： --- 书名：《深度学习驱动的自然语言处理：从基础模型到前沿范式》 书籍简介 本书是一部全面而深入的指南，旨在为读者系统性地构建基于深度学习的自然语言处理（NLP）知识体系。我们聚焦于当前NLP领域最核心、最活跃的技术范式，从基础的词嵌入技术到复杂的大型语言模型（LLMs）的架构与调优，为研究人员、工程师以及对NLP有浓厚兴趣的实践者提供了一条清晰的学习路径。 第一部分：NLP的深度学习基石 本书伊始，我们首先夯实深度学习在文本数据处理中的基础。不同于传统的统计方法，深度学习的核心优势在于其强大的特征学习能力。我们详尽介绍了词嵌入（Word Embeddings）的演进历程，从早期的Word2Vec和GloVe，到更具上下文感知的FastText。重点分析了这些向量表示如何捕捉词汇的语义和句法关系，以及它们在下游任务中的初始化作用。 接着，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）及其变体在序列建模中的关键作用。虽然RNN在处理长距离依赖方面存在梯度消失/爆炸问题，但理解其结构是通往更复杂模型的基础。我们详细剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，包括输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以维持和更新序列信息流。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命 自然语言处理的下一次飞跃源于注意力机制（Attention Mechanism）的引入。本部分将这一核心概念作为转折点，细致讲解了自注意力（Self-Attention）如何允许模型在处理句子时，动态地权衡输入序列中不同词语的重要性。我们不仅展示了注意力机制的数学公式，更重要的是阐释了其在捕捉复杂语境依赖方面的直观优势。 随后，我们将焦点完全转向Transformer架构。Transformer的提出彻底摒弃了循环结构，完全依赖于并行化的注意力计算。我们将Transformer的编码器（Encoder）和解码器（Decoder）结构进行拆解，详细分析了多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及前馈网络（Feed-Forward Networks）在整个系统中的角色。对于Transformer的并行计算能力和高效性，本书提供了深入的技术剖析。 第三部分：预训练语言模型的时代 基于Transformer架构，预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）成为了现代NLP的代名词。本部分系统介绍了当前主流的预训练范式。 我们首先回顾了BERT家族（如RoBERTa、ALBERT）的双向编码器结构，重点解释了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务是如何教会模型理解深层上下文信息的。接着，我们转向以GPT系列为代表的单向（自回归）解码器模型，探讨其如何擅长文本生成任务。对于T5等Encoder-Decoder统一框架的模型，我们也进行了详细介绍，强调了“文本到文本”（Text-to-Text）范式的强大通用性。 本书不仅关注模型的结构，更重视其实践应用。我们深入探讨了微调（Fine-tuning）的策略，包括全量微调与参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA和Prefix Tuning，以应对在资源受限情况下对特定任务进行模型适配的需求。 第四部分：大型语言模型（LLMs）的深入探索与挑战 随着模型规模的爆炸式增长，LLMs带来了前所未有的能力，但也引入了新的工程与理论挑战。本部分专注于这些前沿领域。 我们探讨了LLMs的涌现能力（Emergent Abilities），并分析了上下文学习（In-Context Learning, ICL）的机制，即模型仅通过提示（Prompt）就能执行新任务的能力。针对ICL，本书详细介绍了提示工程（Prompt Engineering）的艺术与科学，包括零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）提示的设计原则，以及更复杂的思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示策略如何引导模型进行逐步推理。 在模型部署与安全方面，本书也提供了宝贵的见解。内容涵盖了模型蒸馏（Distillation）以减小模型尺寸、量化技术（Quantization）以加速推理，以及关键的对齐（Alignment）技术，例如基于人类反馈的强化学习（RLHF），确保模型输出的安全性和忠实度。 第五部分：前沿应用与未来展望 最后，本书将理论与实践相结合，涵盖了多个关键的NLP应用场景，如机器翻译（NMT）、文本摘要（Summarization）、情感分析（Sentiment Analysis）以及知识抽取（Knowledge Extraction）。我们还前瞻性地探讨了多模态NLP（如文本与图像的结合）的发展方向，并讨论了当前LLMs在可解释性、偏见与公平性方面亟待解决的研究难题。 总结 《深度学习驱动的自然语言处理：从基础模型到前沿范式》不仅是一本教科书，更是一份指导工程师和研究人员驾驭当前NLP技术浪潮的实战地图。通过严谨的理论阐述和对最新研究成果的整合，读者将能够扎实掌握从基础概念到最尖端LLM技术的全貌，为未来在自然语言处理领域取得创新成果奠定坚实的基础。

作者简介

有贺康顕

　　历任电机制造商的研究所、食谱服务的公司后，目前任职于Cloudera服务，担任现场数据工程师负责应用资料与支援机器学习。
　　．twitter.com/chezou
　　．www.slideshare.net/chezou
　　．chezo.uno/

中山心太

　　历任电话公司的研究所、社群游戏的公司、以机器学习进行网页行销的公司、自由职业者之后，创立Next Int公司至今。除了开发自家公司的服务之外，也受理游戏开发企划与机器学习的委託案件。

　　从事机器学习、游戏设计、商业设计、新事业企划这类工作，是知识广而不深的高级杂工。
　　．twitter.com/tokoroten
　　．www.slideshare.net/TokorotenNakayama
　　．medium.com/@tokoroten/

西林孝

　　目前是名软体工程师。历任独立软体供应商之后，目前任职于VOYAGE GROUP股票有限公司，负责开发网路广告寄送服务的广告寄送逻辑。
　　．hagino3000.blogspot.jp/
　　．speakerdeck.com/hagino3000
　　．twitter.com/hagino3000

第一章 推动机器学习专案的方法
1.1 机器学习都如何应用？
1.2 机器学习专案的流程
1.3 系统实际常见的机器学习问题与处理方法
1.4 如何成功打造机器学习的系统？

第二章 机器学习的功能
2.1 该选择何种演算法？
2.2 分类
2.3 回归
2.4 集群、降维
2.5 其他

第三章 评估学习结果
3.1 分类的评估矩阵
3.2 回归的评估
3.3 将机器学习嵌入系统的A/B测试

第四章 在系统嵌入机器学习
4.1 让机器学习嵌入系统的流程
4.2 系统设计
4.3 历程设计

第五章 收集学习所需的资源
5.1 取得学习所需的资源的方法
5.2 使用公开的资料集或模型制作训练资料
5.3 开发者自行建立训练资料
5.4 请同事或朋友输入资料，借此建立训练资料
5.5 透过群众外包的方式建立训练资料
5.6 在服务建立由使用者输入的机制

第六章 效果验证
6.1 效果验证的概要
6.2 假设检定的框架
6.3 假设检定的注意事项
6.4 因果效果的推测
6.5 A/B 测试

第七章 打造电影推荐系统
7.1 剧本
7.2 进一步了解推荐系统
7.3 观察MovieLens 的资料倾向
7.4 建置推荐系统
7.5 本章总结

第八章 Kickstarter的分析、不使用机器学习的选项
8.1 调查Kickstarter 的API
8.2 制作Kickstarter 的网路爬虫
8.3 将JSON 资料转换成CSV
8.4 在Excel 稍微浏览内容
8.5 利用枢纽分析表从各角度分析
8.6 观察目标金额达成却取消的专案
8.7 观察各国情况
8.8 制作报表
8.9 今后预定事项
8.10 本章总结

第九章 利用Uplift Modeling 有效分配行销资源
9.1 Uplift Modeling 的四象限
9.2 相当于A/B测试强化版的Uplift Modeling的概要
9.3 制作Uplift Modeling 所需的资料集
9.4 使用两个预测模组的Uplift Modeling
9.5 Upift Modeling的评估方法AUUC
9.6 于实务问题的应用
9.7 如何于正式环境使用Uplift Modeling？

序

　　机械学习在软体工程师之间，已是每天都会出现的词汇。放眼全世界，也常听到「人工智慧会抢走工作」、「不懂机器学习可不行」这类说法。会出现这种说法，是因为电脑打败职业围棋棋士，人们开始对人工智慧抱着莫大期待的缘故。在机器学习方面，处理大量资料的硬体持续进化，透过开源软体使用最新演算法的Framework或函式库的普及，也让机器学习造成更大的影响。

　　随着人们对机器学习的期待日益高涨，也有越来越多人希望我们「指导机械学习」。可喜的是，现在已有许多介绍机器学习Framework使用方法与撰写方法的书籍或杂志，原本不懂机械学习的软体工程师也能更轻松地投入机械学习的世界。若能透过本书按部就班地学会这项解决问题的工具，那真的是作者无上的荣幸。

评分☆☆☆☆☆

机器学习这东西，老早就听说过了，感觉是很厉害的科技，好像能让电脑自己变聪明，做一些我们做不来的事情。最近工作上常常听到同事们在讨论AI、机器学习，有些项目也开始尝试引入，但坦白说，我一直觉得它离我们这些一线作业人员有点远，像是高高在上的理论，不接地气。这次看到这本《机器学习｜工作现场的评估、导入与实作》，书名就点出了“工作现场”这几个字，让我眼前一亮！我真的很想知道，到底要怎么把机器学习这些厉害的技术，实际用到我们每天面对的那些琐碎、重复但又很重要的事情上？比如，是不是可以通过机器学习来预测设备什么时候会出故障，这样我们就能提前维修，避免生产停滞？或者，能不能用它来优化我们的排班，让人力配置更有效率，减少不必要的加班？书中会不会举一些我们制造业、服务业，甚至是IT业的实际案例，告诉我怎么评估哪些问题适合用机器学习去解决，又怎么一步一步把它导入到我们现有的流程里？我最怕的就是那些空泛的理论，这本书如果能告诉我“怎么做”，而不是“为什么这么做”，那就太棒了！希望能从书中看到一些可以直接套用的方法论，甚至是操作指南，让我这个对机器学习一窍不通的小人物，也能有点眉目，不再只是听别人讲“AI多厉害”而自己却摸不着头脑。

评分☆☆☆☆☆

我们公司最近一直想推动数字化转型，里面绕不开的就是数据分析和机器学习。虽然管理层一直强调要拥抱新技术，但底下执行的我们，总觉得很多东西都是“概念”，不知道怎么把这些“概念”变成实际的生产力。尤其是机器学习，感觉就像是潘多拉的盒子，一旦打开，里面有无数的东西，我们到底该从哪里开始？这本《机器学习｜工作现场的评估、导入与实作》的书名，听起来就很务实，特别是“评估”和“导入”这两个词，对我来说非常有吸引力。我希望能从这本书里找到一些关于如何“评估”一个业务场景是否适合引入机器学习的框架或工具，而不是凭空想象。比如，它会不会教我们怎么判断数据是否足够，数据质量是否达标，以及预期的投入和产出比？更重要的是，“导入”的部分，我希望它能提供一些关于如何将机器学习模型整合进现有IT架构的指导，包括技术选型、部署流程、甚至是团队协作的建议。我不太懂复杂的算法，但我懂业务流程，懂技术实现。如果这本书能连接起这两者，告诉我机器学习如何在“工作现场”产生实际的价值，比如提升效率、降低成本、或者创造新的服务，那对我来说就是一本宝藏。

评分☆☆☆☆☆

最近真的被机器学习这几个字轰炸得有点晕头转向，感觉好像不谈点AI、不了解点机器学习，就要被时代淘汰了。但问题是，市面上关于机器学习的书籍，要么是纯理论的数学公式堆叠，看得我头昏眼花；要么就是讲一些高级的算法模型，感觉离我一个普通的应用开发者还是太遥远。我比较关心的是，能不能找到一本真正能帮助我“落地”的书？这本《机器学习｜工作现场的评估、导入与实作》的标题听起来就很对我的胃口。我希望能看到，作者是怎么一步步带领读者，从一个实际的工作场景出发，去思考“我遇到的这个问题，是否适合用机器学习来解决？”、“如果要解决，我需要准备哪些数据？数据质量如何？”，甚至是如何“把机器学习的模型部署到我的现有系统里，并且能够持续地监测和优化它”。我不需要知道Transformer模型背后精妙的数学推导，但我需要知道，如何利用已有的工具和框架，把一个机器学习的想法变成实际可用的功能。这本书会不会提供一些关于数据预处理、特征工程的实用技巧？有没有讲到一些常用的机器学习库，比如scikit-learn或者TensorFlow、PyTorch的简单应用方法？我最怕的就是买了书，看完之后还是不知道从何下手，感觉自己还是那个菜鸟。希望这本书能给我指一条明路，让我这个想从“应用者”变成“实践者”的程序员，也能有所收获。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，所谓的新技术，最终还是要落到“能用”、“好用”、“有用”这几个字上。《机器学习｜工作现场的评估、导入与实作》这个书名，恰恰点出了我最关心的几个面向。作为一个长期在企业一线摸爬滚打的人，我深知一个再好的技术，如果不能顺利“导入”到现有的工作流程中，或者不能被一线员工有效地“实作”出来，那终究只是空中楼阁。所以，我非常期待这本书能提供一套系统性的方法论，来指导企业如何从“评估”一个项目可行性开始，到“导入”技术，再到最终的“实作”应用。它会不会探讨在实际操作中可能遇到的各种挑战，比如数据隐私、伦理问题、技术人才的缺乏，以及如何克服这些障碍？我特别想知道，它会不会有一些不同行业、不同规模企业的案例，能够展现机器学习在实际工作场景中的多样化应用，并且强调这些应用是如何为企业带来可衡量的价值。我不需要知道那些复杂的模型细节，我需要知道的是，如何才能让机器学习真正地成为提升工作效率、优化决策、甚至创造新商业模式的强大助力。这本书能不能让我看到一条清晰的路径，让我们这些企业里的普通一员，也能理解并参与到这场机器学习的浪潮中来？

评分☆☆☆☆☆

我是一位对科技充满好奇的上班族，但说实话，机器学习对我来说一直是个有点遥不可及的概念，感觉像是那些科技公司里的大牛们才玩得转的东西。虽然平时会看新闻，知道AI有多火，但具体要怎么应用，在我的工作场景里有没有用，我完全没有概念。这本《机器学习｜工作现场的评估、导入与实作》正好抓住了我这个痛点。我非常想了解，究竟哪些“工作现场”的问题，是可以利用机器学习来解决的？是不是像是在零售业，可以用它来预测顾客的购买偏好，从而精准地推送商品；或者在物流业，可以用它来优化配送路线，节省时间和燃料？这本书会不会提供一些具体的案例分析，让我能看到机器学习是如何从一个抽象的概念，变成解决实际问题的工具？我特别期待的是“实作”的部分，这并不意味着我要自己去写代码，而是希望它能告诉我，作为一名普通使用者，或者是一个项目经理，我需要了解哪些关键点，才能有效地推动一个机器学习项目的落地。有没有关于项目管理的建议？如何与技术团队沟通？如何衡量项目的成效？这些实际操作层面的东西，对我来说比深入的算法原理更重要。