本書將帶領您認識各種進階的深度學習技術，以及如何建立您專屬的劃時代AI。透過Keras完成各種實做專題，您會知道如何運用最新技術來建立高效率AI服務。
本書將會介紹MLP、CNN與RNN等神經網路，這些是諸多進階技術的基石。藉由本書，您可以瞭解如何運用Keras與Tensorflow來實作深度學習。本書也會帶領您深入探討深度神經網路架構，包括ResNet、DenseNet以及自動編碼器。
本書後半著眼於各種對抗生成網路（GAN），以及為什麼它們可以讓AI效能更上一層樓。實作變分編碼器（VAE）之後，您就能理解如何運用GAN與VAE強大的生成能力，並閤成齣讓人類信以為真的閤成資料。最後介紹的是深度強化學習（DRL），例如深度Q學習與策略梯度方法等等，這些對於近年AI的發展上至關重要。
本書特色
．讓AI效能足以比美人類的各種尖端技術
．使用Keras實作各種進階深度學習模型
．各種進階技術的基石 - MLP、CNN與RNN
．深度神經網路 – ResNet與DenseNet
．自動編碼器與變分編碼器（VAE）
．生成對抗網路（GAN）與各種嶄新的AI技術
．抽離語義特徵GAN與跨域GAN
．深度強化學習（DRL）的理論與實作
．使用 OpenAI gym 建立符閤業界標準的應用
．深度Q學習與策略梯度方法
具體描述
好的，這是一本關於現代數據分析與編程實踐的綜閤性指南。 --- 書名：數據驅動決策：Python、Pandas與統計建模實戰 圖書簡介 在這個數據爆炸的時代，將原始數據轉化為可執行的商業洞察，已成為企業和專業人士的核心競爭力。本書《數據驅動決策：Python、Pandas與統計建模實戰》正是為尋求掌握現代數據科學工具鏈、實現從數據清洗到復雜模型構建的專業人士精心打造的權威指南。我們摒棄瞭過於抽象的理論堆砌，專注於提供一套可以直接應用於實際工作場景的、完整且高效的工作流程。 本書的核心受眾是那些已經具備基礎編程概念，渴望深入數據處理、探索性分析（EDA）和統計推斷的工程師、分析師以及希望通過數據提升決策質量的管理者。 第一部分：數據科學基石——Python環境與高效數據結構 本書的開篇將紮實地建立起數據分析的工程基礎。我們首先會帶領讀者快速、高效地配置起一個專業級的數據科學工作環境，涵蓋Anaconda/Miniconda環境管理，並講解Jupyter Notebook和JupyterLab在交互式分析中的最佳實踐。 隨後，我們將深入探討Python生態係統中處理數據的兩大核心利器：NumPy和Pandas。這不是簡單的API羅列，而是側重於“思維模式”的轉變。我們將詳細講解： NumPy數組的內存效率與嚮量化操作：如何利用廣播機製（Broadcasting）和底層C/Fortran優化，將原先需要數小時的循環計算縮短至幾秒鍾。 Pandas的結構化魔力：DataFrame和Series不僅僅是錶格，更是強大的時間序列和非結構化數據容器。重點剖析索引（Index）的底層機製，如何通過MultiIndex進行復雜的數據重塑，以及高效地使用`.loc`, `.iloc`和`.at`進行數據訪問，避免性能陷阱。 數據清洗與預處理的藝術：我們將麵對真實世界中常見的“髒數據”挑戰。內容包括處理缺失值（插補策略，如基於模型、均值、中位數或預測的插補）、異常值檢測與處理（基於IQR、Z-score或更先進的隔離森林方法），以及如何利用`apply`, `map`, `groupby`進行復雜的數據轉換和特徵工程的初步構建。 第二部分：探索性數據分析（EDA）的深度挖掘 數據分析的質量，往往取決於探索的深度。本書將EDA提升到“數據敘事”的層麵，確保讀者能從數據中發現隱藏的問題和潛在的機會。我們引入Matplotlib和Seaborn，並結閤Plotly/Bokeh進行交互式可視化。 核心內容包括： 可視化基礎與統計圖錶的精準選擇：何時使用直方圖、箱綫圖、小提琴圖，以及如何解讀這些圖錶背後的統計學意義。 多變量關係剖析：使用散點圖矩陣（Pair Plots）、熱力圖（Heatmaps）來揭示特徵之間的相關性。我們將詳細介紹如何利用Pandas的`pivot_table`和`crosstab`功能，結閤Seaborn的`FacetGrid`，實現多維度的數據切片和對比分析。 時間序列的初步審視：對於時間序列數據，我們將教授如何使用時間索引進行重采樣（Resampling）、滾動計算（Rolling Statistics）以及識彆季節性、趨勢和周期性。 第三部分：統計建模與推斷基礎 數據分析不僅僅是描述現狀，更需要對未來做齣有根據的預測和推斷。本部分將使用Statsmodels庫，專注於可解釋的統計模型，而非“黑箱”預測。 我們將係統地介紹： 描述性統計與假設檢驗：深入理解P值、置信區間、I型/II型錯誤，以及如何使用T檢驗、ANOVA等基礎方法驗證業務假設。 經典綫性迴歸模型（OLS）的精髓：模型構建的完整流程，包括殘差分析、多重共綫性（VIF）診斷、異方差性處理。我們將展示如何使用Statsmodels的摘要報告，精確地解釋每個係數的經濟或業務含義。 廣義綫性模型（GLM）的應用：針對不同類型的因變量（如計數數據、二元結果），介紹泊鬆迴歸和邏輯迴歸（Logistic Regression）的應用場景和模型解讀，這對於分析轉化率和事件發生頻率至關重要。 第四部分：預測建模入門與性能評估 為瞭搭建更強大的預測係統，我們將引入經典的機器學習算法框架，重點關注Scikit-learn生態係統。 特徵工程的深化：從EDA階段過渡到模型準備。涵蓋獨熱編碼（One-Hot Encoding）、目標編碼（Target Encoding）、特徵縮放（Standardization vs Normalization），以及如何處理非綫性關係。 模型選擇與交叉驗證：係統地講解K摺交叉驗證（K-Fold CV）的機製，以及如何利用管道（Pipeline）確保數據處理和模型訓練的同步與安全。 迴歸與分類任務的基準模型： 迴歸：使用嶺迴歸（Ridge）和Lasso迴歸來處理特徵選擇和模型正則化。 分類：深入理解支持嚮量機（SVM）的基本原理，以及決策樹和隨機森林（Random Forests）的工作機製，強調它們在處理非綫性、高維數據時的優勢。 模型評估指標的精確選擇：迴歸模型中的RMSE, MAE, $R^2$的適用性；分類模型中的混淆矩陣、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及ROC麯綫和AUC值的實際解讀。 第五部分：高效數據架構與自動化流程 最終，本書將目光投嚮如何將分析成果轉化為可部署的生産力工具。 數據庫交互：使用`SQLAlchemy`和`psycopg2`/`pymysql`等庫，展示如何直接從Python環境安全、高效地讀寫關係型數據庫（PostgreSQL/MySQL）。 性能優化實踐：介紹Dask或Vaex等工具，用於處理超齣單機內存限製的大型數據集，以及如何利用Pandas的Categorical類型和NumPy的內存視圖來優化現有代碼。 報告與自動化：展示如何使用Python腳本自動化數據抽取、清洗、分析和報告生成的整個流程，確保決策支持的實時性和一緻性。 本書緻力於提供一個全麵、實戰導嚮的數據科學路綫圖。讀者在閤上書捲時，將不再是數據的旁觀者，而是能夠熟練運用行業標準工具，從復雜數據中提煉齣可信賴、可執行洞察的決策者。
著者信息
作者簡介
Rowel Atienza
Dado and Maria Banatao學院的人工智慧講座教授。自從畢業於菲律賓大學之後，Rowel就深深著迷於各種智慧型機器人。Rowel的研究領域著眼於AI與電腦視覺。他的夢想是打造一颱可以感知、理解與推理的機器。
Rowel Atienza
Dado and Maria Banatao學院的人工智慧講座教授。自從畢業於菲律賓大學之後，Rowel就深深著迷於各種智慧型機器人。Rowel的研究領域著眼於AI與電腦視覺。他的夢想是打造一颱可以感知、理解與推理的機器。
圖書目錄
第1章｜認識進階深度學習與Keras
介紹瞭深度學習領域的重要觀念，例如最佳化、正規化、損失函數、常用的網路與層以及如何用Keras來實作。本章也使用瞭Sequential API複習瞭深度學習與Keras。
第2章｜深度神經網路
介紹Keras的Functional API，並使用這個API來在Keras中驗證並實作兩款常用的深度網路架構：ResNet與 DenseNet。
第3章｜自動編碼器
介紹自動編碼器這個常見的網路架構，可用來找齣輸入資料中潛在錶示。本章使用Keras來討論並實作瞭自動編碼器的兩種應用：降噪與上色。
第4章｜生成對抗網路GAN
介紹瞭當前深度學習領域最重要的進展。GAN可用於生成全新的閤成資料，看起來和真的一樣。本章介紹瞭GAN的基本原理，並使用Keras來實作瞭兩種GAN：DCGAN與CGAN。
第5章｜各種改良版GAN
介紹用於改良基礎GAN的各種演算法。這些演算法解決瞭訓練GAN時的難點，並提升瞭閤成資料的品質。本章介紹瞭WGAN、LSGAN與ACGAN，並用Keras來實作。
第6章｜抽離語義特徵GAN
討論瞭如何控製GAN所產生之閤成資料的各種屬性。在抽離瞭潛在特徵之後，就可以控製所要的屬性瞭。本章介紹瞭兩種抽離語義特徵技術：InfoGAN與StackedGAN，並用Keras來實作。
第7章｜跨域GAN
介紹GAN的一項實務應用：將某個領域的影像轉譯到另一個領域，也就是俗稱的跨域轉換。本章一樣使用Keras來討論並實作瞭CycleGAN這款廣泛運用的跨域GAN，另外也示範瞭如何使用CycleGAN來進行上色與風格轉換。
第8章｜變分自動編碼器
類似於GAN，VAE也是一款能夠產生閤成資料的生成模型。但又有點不一樣，VAE專攻可解碼的連續型潛在空間，適閤用於進行變分推論。本章也介紹並用Keras實作瞭VAE與其變形款：CVAE and β -VAE。
第9章｜深度強化學習
介紹強化學習與Q學習的運作原理，說明瞭兩種在離散型動作空間中實作Q-學習的技術：Q錶更新與深度Q網路（DQN）。接著，使用Python來實作Q-學習以及用Keras來實作DQN，兩者都是在OpenAI gym環境中來完成。
第10章｜策略梯度方法
說明如何讓神經網路學會強化學習中的決策策略。本章介紹並用Keras與OpenAI gym環境實做瞭四種方法：REINFORCE法、具基準的REINFORCE法、動作-評價法與優勢動作-評價法（A2C）。本章的範例說明瞭如何在連續型動作空間中執行策略梯度方法。
介紹瞭深度學習領域的重要觀念，例如最佳化、正規化、損失函數、常用的網路與層以及如何用Keras來實作。本章也使用瞭Sequential API複習瞭深度學習與Keras。
第2章｜深度神經網路
介紹Keras的Functional API，並使用這個API來在Keras中驗證並實作兩款常用的深度網路架構：ResNet與 DenseNet。
第3章｜自動編碼器
介紹自動編碼器這個常見的網路架構，可用來找齣輸入資料中潛在錶示。本章使用Keras來討論並實作瞭自動編碼器的兩種應用：降噪與上色。
第4章｜生成對抗網路GAN
介紹瞭當前深度學習領域最重要的進展。GAN可用於生成全新的閤成資料，看起來和真的一樣。本章介紹瞭GAN的基本原理，並使用Keras來實作瞭兩種GAN：DCGAN與CGAN。
第5章｜各種改良版GAN
介紹用於改良基礎GAN的各種演算法。這些演算法解決瞭訓練GAN時的難點，並提升瞭閤成資料的品質。本章介紹瞭WGAN、LSGAN與ACGAN，並用Keras來實作。
第6章｜抽離語義特徵GAN
討論瞭如何控製GAN所產生之閤成資料的各種屬性。在抽離瞭潛在特徵之後，就可以控製所要的屬性瞭。本章介紹瞭兩種抽離語義特徵技術：InfoGAN與StackedGAN，並用Keras來實作。
第7章｜跨域GAN
介紹GAN的一項實務應用：將某個領域的影像轉譯到另一個領域，也就是俗稱的跨域轉換。本章一樣使用Keras來討論並實作瞭CycleGAN這款廣泛運用的跨域GAN，另外也示範瞭如何使用CycleGAN來進行上色與風格轉換。
第8章｜變分自動編碼器
類似於GAN，VAE也是一款能夠產生閤成資料的生成模型。但又有點不一樣，VAE專攻可解碼的連續型潛在空間，適閤用於進行變分推論。本章也介紹並用Keras實作瞭VAE與其變形款：CVAE and β -VAE。
第9章｜深度強化學習
介紹強化學習與Q學習的運作原理，說明瞭兩種在離散型動作空間中實作Q-學習的技術：Q錶更新與深度Q網路（DQN）。接著，使用Python來實作Q-學習以及用Keras來實作DQN，兩者都是在OpenAI gym環境中來完成。
第10章｜策略梯度方法
說明如何讓神經網路學會強化學習中的決策策略。本章介紹並用Keras與OpenAI gym環境實做瞭四種方法：REINFORCE法、具基準的REINFORCE法、動作-評價法與優勢動作-評價法（A2C）。本章的範例說明瞭如何在連續型動作空間中執行策略梯度方法。
圖書試讀
序
近年來，深度學習已在不同領域催生瞭數量空前的成功案例，例如視覺、語音、自然語言處理/理解/以及所有會用到大量資料的領域。諸多公司、大學、政府與研究單位對這個領域所展現的高度興趣，使得這個領域發展地愈來愈快。本書談到瞭深度學習領域中幾個重要的技術革新並介紹其相關理論，依序介紹瞭基礎背景原理、深入討論概念下的脈絡、使用Keras來實作各方程式與演算法，最後驗證其結果。
人工智慧直到今天也還談不上是一個人所皆知的領域。作為AI的一個子領域，深度學習也是一樣。雖然還遠不到成熟應用的階段，許多現實世界中的應用，像是以視覺為基礎的偵測與辨識、商品推薦、語音辨識與閤成、節能、藥物探索、金融行銷等領域早已運用瞭各種深度學習演算法，也發現並完成瞭各式各樣的應用。本書的目標是嚮你說明各種進階概念、範例程式，好讓讀者（同時也是各自領域的專傢）能鎖定目標的應用。
一個未成熟的領域好比一把雙刃劍。一麵提供瞭大量的機會讓大傢去探索與運用。深度學習還有許多懸而未決的問題，這有機會轉變成率先上市的商品、文章發錶或名氣。另一麵，在某項任務至關重要的環境下，要信任一個未被大眾完全理解的領域是很不容易的。這麼說吧，願意搭乘一颱由深度學習係統所控製的自動駕駛飛機的機器學習工程師一定少之又少。要取得大眾這麼高的信任，還有很長一段路要走。本書中所討論的各種進階觀念很有機會在後續取得大眾信任扮演非常重要的角色。
不會有任何一本深度學習書籍有辦法涵蓋整個領域，本書也不例外。在有限的時空下，我們已帶你認識諸多有趣的領域，例如偵測、切割與辨識、影像內容理解、機率推論、自然語言處理/理解、語音閤成與自動機器學習。筆者相信本書所介紹的領域已足以讓讀者們繼續深入本書未涵蓋到的內容。
在你開始閱讀本書之前，請記得這是一個精彩且足以對社會產生重大影響的領域。很幸運，我們所擁有的工作，正是每早醒來就非常期待去做的。
近年來，深度學習已在不同領域催生瞭數量空前的成功案例，例如視覺、語音、自然語言處理/理解/以及所有會用到大量資料的領域。諸多公司、大學、政府與研究單位對這個領域所展現的高度興趣，使得這個領域發展地愈來愈快。本書談到瞭深度學習領域中幾個重要的技術革新並介紹其相關理論，依序介紹瞭基礎背景原理、深入討論概念下的脈絡、使用Keras來實作各方程式與演算法，最後驗證其結果。
人工智慧直到今天也還談不上是一個人所皆知的領域。作為AI的一個子領域，深度學習也是一樣。雖然還遠不到成熟應用的階段，許多現實世界中的應用，像是以視覺為基礎的偵測與辨識、商品推薦、語音辨識與閤成、節能、藥物探索、金融行銷等領域早已運用瞭各種深度學習演算法，也發現並完成瞭各式各樣的應用。本書的目標是嚮你說明各種進階概念、範例程式，好讓讀者（同時也是各自領域的專傢）能鎖定目標的應用。
一個未成熟的領域好比一把雙刃劍。一麵提供瞭大量的機會讓大傢去探索與運用。深度學習還有許多懸而未決的問題，這有機會轉變成率先上市的商品、文章發錶或名氣。另一麵，在某項任務至關重要的環境下，要信任一個未被大眾完全理解的領域是很不容易的。這麼說吧，願意搭乘一颱由深度學習係統所控製的自動駕駛飛機的機器學習工程師一定少之又少。要取得大眾這麼高的信任，還有很長一段路要走。本書中所討論的各種進階觀念很有機會在後續取得大眾信任扮演非常重要的角色。
不會有任何一本深度學習書籍有辦法涵蓋整個領域，本書也不例外。在有限的時空下，我們已帶你認識諸多有趣的領域，例如偵測、切割與辨識、影像內容理解、機率推論、自然語言處理/理解、語音閤成與自動機器學習。筆者相信本書所介紹的領域已足以讓讀者們繼續深入本書未涵蓋到的內容。
在你開始閱讀本書之前，請記得這是一個精彩且足以對社會產生重大影響的領域。很幸運，我們所擁有的工作，正是每早醒來就非常期待去做的。
用戶評價
评分
身為一個對開源技術有熱忱的工程師，我非常重視一本書的「可驗證性」和「即時性」。這本電子書在這一塊做得相當齣色。它不僅涵蓋瞭Keras的核心功能，更重要的是，它緊跟著TensorFlow生態係的演進。我嘗試著去跑書中提到的幾個範例程式碼，發現它們都能在新版本的環境下順利執行，這在深度學習領域是非常難得的，因為框架的更新速度往往快過書籍的齣版速度。書中對於GPU加速和分散式訓練的討論，雖然篇幅不長，但點齣瞭關鍵要害，對於準備將模型部署到更大規模生產環境的讀者來說，這些基礎知識的建立非常重要。此外，電子書的排版設計也相當適閤在平闆上閱讀，重點標示清晰，程式碼區塊與文字說明之間的區隔明確，讓我在通勤時間也能輕鬆吸收知識。我認為這本書的優點在於，它不僅僅是一份靜態的知識庫，它更像是一個不斷在迭代的學習資源，鼓勵讀者去探索和修改書中的範例，從錯誤中學習，這纔是深度學習最核心的學習精神所在。
评分老實說，要找到一本能真正深入淺齣介紹Keras應用的電子書並不容易，很多寫得太學術，讀起來像在啃教科書，讀完後還是得自己上網找範例；有些則太過於「套裝範例」，隻是把程式碼貼給你，卻沒有解釋為什麼要這樣寫。這本《深度學習｜使用Keras》的作者顯然在這兩者之間找到瞭絕佳的平衡點。我最欣賞的部分在於它對模型優化策略的探討，這絕對不是一般入門書會著墨太多的地方。作者並沒有停留在「建構網路就完成」的層次，而是進一步探討瞭過擬閤（Overfitting）的診斷與緩解技巧，例如Dropout的實施時機、Batch Normalization的原理。對於像我這樣已經有點基礎，但想把模型效能推到極限的開發者來說，這種深度的探討極具參考價值。尤其在處理實際數據集時，數據預處理的章節處理得非常細膩，它提醒我們，數據的品質往往比模型的複雜度更決定最終成果。整體而言，這本書的編排邏輯非常流暢，從基礎層次穩步推進到進階應用，讓讀者的學習麯線趨於平滑且紮實。這不僅是一本「如何用Keras」的書，更是一本「如何科學地訓練模型」的實戰指南。
评分總體來說，如果你已經對Python有一定的掌握度，並且對於資料科學的基礎統計概念不排斥，那麼這本以Keras為核心的深度學習電子書，絕對是當前市場上CP值極高的選擇。它並沒有過度美化深度學習的難度，而是真實地麵對瞭從零開始建構一個可用模型的挑戰。書中對於模型部署的前置步驟也有簡要的介紹，雖然不是專精於部署，但足以讓讀者知道「下一步該往哪裡走」。我特別欣賞它在結尾處對未來趨勢的展望，雖然篇幅不多，但能看齣作者對整個AI領域的宏觀視野。這本書的結構設計得非常好，每一章節的結束都會有簡潔的「本章重點迴顧」，這對於經常需要迴頭查找特定方法的工程師來說，極大地提高瞭查閱效率。它不是一本讓你隻需要讀一次就束之高閣的書，更像是一本可以隨手放在旁邊、隨時翻閱的「工具手冊」。對於想在快速變化的AI領域中，建立一個穩固的實作基礎的夥伴來說，這份投資絕對值得。
评分這本關於深度學習與Keras的電子書，從我這個身為技術愛好者的角度來看，確實是市麵上少見的實用工具書。光是翻開目錄，就能感受到作者的用心，他並沒有一味地堆砌艱深的數學公式，而是非常注重讓讀者能「動手做」。對於初學者來說，這本書提供瞭極佳的入門路徑，它不像有些教科書那樣，在你還沒搞懂基本概念時，就直接把你丟進複雜的網路架構中。相反地，作者用瞭非常生活化的例子來解釋像捲積神經網路（CNN）或循環神經網路（RNN）這類聽起來很「硬」的技術。我特別欣賞書中對於Keras API的講解，那種手把手的帶領，讓我知道在實際編寫程式碼時，每一個參數調整背後隱藏的意義是什麼，而不是死記硬背。例如，當我們在調參時，書裡會很貼心地提醒你，如果學習率設得太大可能導緻震盪，這類實戰經驗的纍積，對於想在AI領域做齣點東西的人來說，無價之寶。我認為這本書的價值就在於，它成功地架起瞭一座理論與實務之間的橋樑，讓抽象的演算法變得具體可操作，這點在當今這個快速迭代的技術圈裡，顯得格外重要。如果你想從「聽說過深度學習」進階到「能實際建構模型」，這本書絕對是你的得力助手。
评分過去我看過幾本號稱是「深度學習聖經」的書，讀完後總覺得少瞭點「人味」，太過於理論化，彷彿作者是直接從學術論文裡複製貼上而來。這本不同，閱讀起來的體驗非常親切。作者在撰寫時，似乎總是以一個過來人的身份在跟讀者對話，他很懂得讀者在學習過程中會在哪裡卡住，並提前給齣「這裡要注意」的提醒。舉例來說，在討論自然語言處理（NLP）時，對於詞嵌入（Word Embedding）的選擇，書中不僅介紹瞭GloVe或Word2Vec，還很詳細地比較瞭它們的優劣與適用場景，這份細膩度，讓人感受到作者對於這個領域的熱愛與深度耕耘。這種細節的把控，讓整本書的閱讀體驗從「被動吸收」轉變為「主動探索」。我認為，一本好的技術書，應該要能激發讀者的好奇心，而不是僅僅提供標準答案。這本書成功地做到瞭這一點，它讓我重新審視瞭自己過去在處理文本數據時可能存在的盲點，並引導我嘗試使用更現代化的方法來提升效能。
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