Azure雲端運算實戰 : 使用PaaS服務快速打造交談式聊天機器人(iT邦幫忙鐵人賽係列書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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莊閔期 (Mickey Chuang)

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好的，以下是為您精心撰寫的、不包含您指定圖書內容的詳細圖書簡介。 --- 現代數據科學與機器學習：從理論基礎到實戰應用 深入探索數據驅動的決策藝術 書籍定位： 本書旨在為廣大對數據科學、機器學習（Machine Learning, ML）及深度學習（Deep Learning, DL）抱有濃厚興趣的讀者提供一本全麵、實用且極具前瞻性的指南。它不僅涵蓋瞭理論的嚴謹性，更著重於如何將這些先進的技術應用於解決現實世界中的複雜商業和科學問題。本書特別適閤具備一定編程基礎（Python優先），渴望從數據中提取洞察、構建預測模型，並希望在數據驅動的時代保持競爭力的工程師、分析師、學生及技術決策者。 核心內容概述： 本書結構分為五個主要部分，層層遞進，引導讀者完成從基礎概念建立到複雜模型部署的全程實戰旅程。 第一部：數據科學的基石與環境建構 本部分確立瞭數據科學實踐的必要基礎。我們首先探討數據科學在當代商業環境中的核心價值與倫理考量，強調負責任的AI（Responsible AI）原則。 環境整備與工具箱： 詳細介紹瞭構建高效數據科學工作環境的關鍵組件，重點介紹如何配置和優化主流的Python科學計算生態係統（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn）。我們將深入探討Jupyter Lab/Notebook的進階使用技巧，以及版本控製工具Git在協同開發中的重要性。 數據獲取、清洗與探索性分析（EDA）： 這是所有成功模型的起點。我們將覆蓋從異構數據源（資料庫、API、日誌文件）獲取數據的技術，並詳述數據預處理的關鍵步驟，包括缺失值處理（插補策略）、異常值檢測與處理、數據標準化與歸一化。EDA部分將通過豐富的視覺化案例，展示如何發現數據中的模式、相關性及潛在問題。 第二部：經典機器學習算法的深度剖析 本部分專注於機器學習的傳統核心算法，提供紮實的數學直覺與工程實踐之間的橋樑。 監督式學習的精要： 全麵解析線性迴歸、邏輯迴歸的原理及其在分類與預測中的應用。繼而深入探討決策樹（Decision Trees）、隨機森林（Random Forests）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBMs），特別是XGBoost、LightGBM等工業界標杆模型的底層機製、參數調優策略及對過擬閤的控製。 非監督式學習與降維技術： 涵蓋分群算法（Clustering），如K-Means、DBSCAN和層級聚類，並探討如何利用Silhouette Score等指標評估分群效果。在降維方麵，本書詳細介紹瞭主成分分析（PCA）和t-SNE在高維數據可視化與特徵提取中的實用性。 模型評估與選擇： 詳盡闡述分類問題的評估指標（精確率、召迴率、F1-Score、ROC麯線、AUC），以及迴歸問題的誤差度量（MAE, MSE, RMSE, $R^2$）。重點講解交叉驗證（Cross-Validation）的各種策略，以及如何進行超參數優化（Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization）。 第三部：深度學習的革命：神經網絡與架構 這部分是本書的前沿核心，引導讀者掌握當代AI的驅動力——深度學習。 神經網絡基礎： 從單個感知器開始，構建對激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）、反嚮傳播（Backpropagation）算法、優化器（SGD, Adam, RMSProp）的清晰理解。 捲積神經網絡（CNNs）的實戰： 專門篇幅探討CNN在圖像識別、物件檢測領域的應用。我們將通過PyTorch或TensorFlow 框架，實戰構建和訓練經典的ResNet、VGG架構，並講解遷移學習（Transfer Learning）在資源受限場景下的強大威力。 循環神經網絡（RNNs）及進階架構： 針對序列數據（如時間序列、文本），詳細介紹RNN、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的工作原理，重點關注如何解決梯度消失問題。 第四部：自然語言處理（NLP）的演進 本部分聚焦於文本數據的處理與理解，這是當前AI應用最活躍的領域之一。 從詞嵌入到預訓練模型： 講解詞嚮量（Word Embeddings）的發展歷程，包括Word2Vec和GloVe。隨後，本書將引領讀者跨越至Transformer架構，詳解自注意力機製（Self-Attention）。 預訓練語言模型（PLMs）的實戰： 深入剖析BERT、GPT係列模型的核心設計思想。實戰環節將指導讀者如何利用Hugging Face生態係統，針對特定任務（如文本分類、命名實體識別、問答係統）對這些巨型模型進行微調（Fine-tuning）。 第五部：模型部署、擴展與 MLOps 實踐 數據科學的價值最終體現在產品化和運營中。本部分專注於將訓練好的模型轉化為可靠的生產服務。 模型序列化與服務化： 探討如何安全地保存和加載模型（如使用Pickle、Joblib或專門的框架格式）。介紹如何使用Flask或FastAPI快速構建RESTful API來暴露模型預測功能。 容器化與可擴展性： 詳細講解Docker在打包ML應用、確保環境一緻性方麵的作用。簡要介紹Kubernetes在管理和擴展模型服務方麵的基礎概念。 MLOps 簡介： 概述機器學習運營（MLOps）的理念，包括數據版本控製、模型監控（Model Monitoring）、漂移檢測（Drift Detection）以及持續集成/持續部署（CI/CD）在機器學習生命週期中的應用，確保模型的長期性能穩定性。 本書特色亮點： 1. 理論與代碼的完美平衡： 每個算法都配備瞭清晰的數學直覺闡述，並立即跟隨實戰級的Python代碼實例，確保讀者不僅知其然，更知其所以然。 2. 聚焦主流框架： 採用行業領先的庫（Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch），確保讀者學習的技能可以直接應用於當前工作環境。 3. 案例驅動教學： 穿插多個跨行業的綜閤案例研究，例如金融風險評估、醫療影像輔助診斷、複雜的時間序列預測等，展示技術在不同領域的解決方案。 4. 前瞻性視野： 涵蓋瞭從傳統統計模型到最新的Transformer模型，為讀者奠定迎接未來AI挑戰的堅實基礎。 --- 讀完本書，您將能夠： 熟練地執行從原始數據到可部署模型的完整數據科學流程。 根據問題特性，準確選擇並優化最閤適的機器學習或深度學習算法。 構建高性能的深度學習模型來處理圖像、文本等複雜非結構化數據。 理解並實踐將機器學習模型部署到雲端或本地環境的關鍵工程步驟。 具備在團隊中有效溝通數據科學項目目標和限製的能力。