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本 章 將 介 紹一些基本概念，通過它們來定義和區分常用的機器學習方法。你將學到下列知識：

□ 機器學習的起源及其實際應用。 □ 計算機如何將數據轉換為知識和行動。 □ 如何為數據匹配機器學習算法。

機 器 學 習 領 域 提 供 了 把 數 據 轉 換 成 可 行 動 的 知 識 的 算 法 集 合 。繼 續 閱 讀 可 以 了 解 使 用 R將機器學習應用到現實世界中的問題是多么容易。

使用Scikit-Multiflow框架設計、開發和驗證帶有流數據的機器學習模型。這本書是一個快速入門指南，為數據科學家和機器學習工程師尋求實現機器學習模型流數據與Python產生實時見解。

本書首先介紹流數據、與它相關的各種挑戰、它的一些實際業務應用程序和各種窗口技術。然后，您將研究增量學習算法和在線學習算法，以及使用流數據進行模型評估的概念，并將介紹Python中的Scikit-Multiflow框架。接下來回顧了各種變化檢測/概念漂移檢測算法，以及使用Scikit-Multiflow實現各種數據集。

本書還介紹了流數據的各種有監督和無監督算法，以及它們使用Python在各種數據集上的實現。本書最后簡要介紹了其他可用于流媒體數據的開源工具，如Spark、MOA(大規模在線分析)、Kafka等。

你會學習到： 理解流數據的機器學習概念 回顧增量學習和在線學習 開發檢測概念漂移的模型 探索流數據上下文中的分類、回歸和集成學習技術 應用最佳實踐來調試和驗證流數據上下文中的機器學習模型 介紹其他處理流數據的開源框架。

掌握使用PyTorch實現深度學習解決方案的實踐方面，使用實踐方法理解理論和實踐。Facebook的人工智能研究小組開發了一個名為PyTorch的平臺，該平臺擁有良好的理論基礎和實用技能，為你在現實世界中應用深度學習做好了準備。

首先，您將了解PyTorch的深度學習是如何以及為什么成為一種具有開創性的框架，它帶有一組工具和技術來解決現實世界中的問題。接下來，這本書將為你打下線性代數、向量微積分、概率和最優化的數學基礎。在建立了這個基礎之后，您將繼續討論PyTorch的關鍵組件和功能，包括層、損失函數和優化算法。

您還將了解基于圖形處理單元(GPU)的計算，這對訓練深度學習模型是必不可少的。介紹了深度學習的前饋網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、長短時記憶網絡、自動編碼器網絡和生成對抗網絡等關鍵網絡結構。在許多訓練和優化深度學習模型的技巧的支持下，這個版本的Python深度學習解釋了使用PyTorch將這些模型帶到生產中的最佳實踐。

你會: 回顧機器學習的基本原理，如過擬合、欠擬合和正則化。 了解深度學習的基本原理，如前饋網絡，卷積神經網絡，遞歸神經網絡，自動微分和隨機梯度下降。 使用PyTorch深入應用線性代數 探索PyTorch的基本原理及其構建塊 使用調優和優化模型

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

近年來，自然語言處理的研究方法取得了一些突破。這些突破來源于兩個新的建模框架以及在計算和詞匯資源的可用性的改進。在這個研討會小冊子中，我們將回顧這些框架，以一種可以被視為現代自然語言處理開端的方法論開始:詞嵌入。我們將進一步討論將嵌入式集成到端到端可訓練方法中，即卷積神經網絡和遞歸神經網絡。這本小冊子的第二章將討論基于注意力的模型的影響，因為它們是最近大多數最先進的架構的基礎。因此，我們也將在本章中花很大一部分時間討論遷移學習方法在現代自然語言處理中的應用。最后一章將會是一個關于自然語言生成的說明性用例，用于評估最先進的模型的訓練前資源和基準任務/數據集。

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在過去的幾十年里，人工智能技術的重要性和應用不斷得到關注。在當今時代，它已經與構成人類塑造環境的大部分環境密不可分。因此，商業、研究和開發、信息服務、工程、社會服務和醫學等無數部門已經不可逆轉地受到人工智能能力的影響。人工智能有三個主要領域組成了這項技術:語音識別、計算機視覺和自然語言處理(見Yeung (2020))。在這本書中，我們將仔細研究自然語言處理(NLP)的現代方法。

這本小冊子詳細介紹了用于自然語言處理的現代方法，如深度學習和遷移學習。此外，本研究亦會研究可用于訓練自然語言處理任務的資源，并會展示一個將自然語言處理應用于自然語言生成的用例。

為了分析和理解人類語言，自然語言處理程序需要從單詞和句子中提取信息。由于神經網絡和其他機器學習算法需要數字輸入來進行訓練，因此應用了使用密集向量表示單詞的詞嵌入。這些通常是通過有多個隱藏層的神經網絡學習的，深度神經網絡。為了解決容易的任務，可以應用簡單的結構神經網絡。為了克服這些簡單結構的局限性，采用了遞歸和卷積神經網絡。因此，遞歸神經網絡用于學習不需要預先定義最佳固定維數的序列的模型，卷積神經網絡用于句子分類。第二章簡要介紹了NLP中的深度學習。第三章將介紹現代自然語言處理的基礎和應用。在第四章和第五章中，將解釋和討論遞歸神經網絡和卷積神經網絡及其在自然語言處理中的應用。

遷移學習是每個任務或領域的學習模型的替代選擇。在這里，可以使用相關任務或領域的現有標記數據來訓練模型，并將其應用到感興趣的任務或領域。這種方法的優點是不需要在目標域中進行長時間的訓練，并且可以節省訓練模型的時間，同時仍然可以(在很大程度上)獲得更好的性能。遷移學習中使用的一個概念是注意力，它使解碼器能夠注意到整個輸入序列，或自注意，它允許一個Transformer 模型處理所有輸入單詞，并建模一個句子中所有單詞之間的關系，這使得快速建模一個句子中的長期依賴性成為可能。遷移學習的概念將在小冊子的第6章簡要介紹。第七章將通過ELMo、ULMFiT和GPT模型來描述遷移學習和LSTMs。第八章將詳細闡述注意力和自注意力的概念。第九章將遷移學習與自注意力相結合，介紹了BERT模型、GTP2模型和XLNet模型。

為NLP建模，需要資源。為了找到任務的最佳模型，可以使用基準測試。為了在基準實驗中比較不同的模型，需要諸如精確匹配、Fscore、困惑度或雙語評估替補學習或準確性等指標。小冊子的第十章簡要介紹了自然語言處理的資源及其使用方法。第11章將解釋不同的指標，深入了解基準數據集SQuAD、CoQa、GLUE和SuperGLUE、AQuA-Rat、SNLI和LAMBADA，以及可以找到資源的預訓練模型和數據庫，如“帶代碼的論文”和“大壞的NLP數據庫”。

在小冊子的最后一章中，介紹了生成性NLP處理自然語言生成，從而在人類語言中生成可理解的文本。因此，不同的算法將被描述，聊天機器人和圖像字幕將被展示，以說明應用的可能性。

本文對自然語言處理中各種方法的介紹是接下來討論的基礎。小冊子的各個章節將介紹現代的NLP方法，并提供了一個更詳細的討論，以及各種示例的潛力和限制。

深入機器學習模型的超參數調整，關注什么是超參數以及它們是如何工作的。這本書討論了不同的超參數調優技術，從基礎到高級方法。

這是一個關于超參數優化的分步指南，從什么是超參數以及它們如何影響機器學習模型的不同方面開始。然后介紹一些基本的超參數優化算法。此外，作者利用分布式優化方法解決了時間和內存約束的問題。接下來您將討論超參數搜索的貝葉斯優化，它從以前的歷史中吸取了教訓。

這本書討論了不同的框架，如Hyperopt和Optuna，它實現了基于順序模型的全局優化(SMBO)算法。在這些討論中，您將關注不同的方面，比如搜索空間的創建和這些庫的分布式優化。

機器學習中的超參數優化有助于理解這些算法是如何工作的，以及如何在現實數據科學問題中使用它們。最后一章總結了超參數優化在自動機器學習中的作用，并以一個創建自己的自動腳本的教程結束。

超參數優化是一項冗長乏味的任務，所以請坐下來，讓這些算法來完成您的工作。你將學到什么

• 了解超參數中的更改如何影響模型的性能。
• 對數據科學問題應用不同的超參數調優算法
• 使用貝葉斯優化方法來創建高效的機器學習和深度學習模型
• 使用計算機集群分發超參數優化
• 利用超參數優化方法實現機器自動學習

這本書是給誰的

• 從事機器學習的專業人員和學生。

在構建機器學習模型時選擇正確的超參數是數據科學從業者面臨的最大問題之一。這本書是超參數優化(HPO)的指南。它從超參數的最基本定義開始，并帶您使用高級HPO技術構建您自己的AutoML腳本。這本書是打算為學生和數據科學專業人員。這本書由五章組成。

• 第1章幫助您理解超參數是如何影響模型構建的整個過程的。它告訴我們HPO的重要性。
• 第2章介紹了基本且易于實現的HPO方法。
• 第3章介紹了解決時間和內存限制的各種技術。
• 第4章和第5章討論了貝葉斯優化、相關庫和AutoML。

這本書的目的是讓讀者以一種直觀和實用的方式來理解HPO的概念，每個部分都提供了代碼實現。我希望你能喜歡。

這本書是關于運用機器和深度學習來解決石油和天然氣行業的一些挑戰。這本書開篇簡要討論石油和天然氣勘探和生產生命周期中不同階段的數據流工業操作。這導致了對一些有趣問題的調查，這些問題很適合應用機器和深度學習方法。最初的章節提供了Python編程語言的基礎知識，該語言用于實現算法;接下來是監督和非監督機器學習概念的概述。作者提供了使用開源數據集的行業示例以及對算法的實際解釋，但沒有深入研究所使用算法的理論方面。石油和天然氣行業中的機器學習涵蓋了包括地球物理(地震解釋)、地質建模、油藏工程和生產工程在內的各種行業主題。

在本書中，重點在于提供一種實用的方法，提供用于實現機器的逐步解釋和代碼示例，以及用于解決油氣行業現實問題的深度學習算法。

你將學到什么

• 了解石油和天然氣行業的端到端的行業生命周期和數據流
• 了解計算機編程和機器的基本概念，以及實現所使用的算法所需的深度學習
• 研究一些有趣的行業問題，這些問題很有可能被機器和深度學習解決
• 發現在石油和天然氣行業中執行機器和深度學習項目的實際考慮和挑戰

這本書是給誰的

• 石油和天然氣行業的專業人員，他們可以受益于對機器的實際理解和解決現實問題的深度學習方法。