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博弈論是涉及兩個或多個人或組織的大多數決策過程中的關鍵要素。本書闡述了博弈論如何預測復雜決策過程的結果，以及它如何幫助您提高自己的談判和決策能力。本書立足于既定的理論，但用廣泛的國際案例來說明其應用，為這個正成為明智經理必備武器的領域提供了一種新穎的方法。本書通俗易懂，用簡單的語言解釋了技巧游戲背后的數學原理，然后轉向更為復雜的主題，如零和博弈、混合動機博弈、多人博弈、聯盟和權力等。整本書貫穿著清晰的例子和有用的圖表，數學部分也保持在最低程度。本書適用于經理、學生和任何領域的決策者。

博弈論是戰略決策的科學。它是理解競爭與合作過程中建立和破裂的關系的有力工具。它并非治療糟糕管理不足的靈丹妙藥。對于經理或與管理層互動的人來說，它只是一種觀察問題解決過程的替代視角。它是一種工具，就像所有其他工具一樣，最好由那些反思自己實踐以作為改進機制的人使用。機遇偏愛有準備的頭腦，這本書既適用于尋求有效性的人，也適用于已經找到有效性的人。博弈論已經在諸如進化生物學和經濟學等不同領域取得了很大的成果，因此關于這個主題的書籍豐富多樣。它們從深奧的到通俗的，從迂腐的到輕佻的都有。這本書在很多方面都與眾不同。它既適用于學生，也適用于實踐者。它在理論上提供了博弈論科學和數學的介紹；在實踐上，它提供了這一理論的實踐，以說明在商業和非營利領域的管理中普遍存在的問題的解決方案。

我寫這本書的主要目的是幫助你了解NLP領域是多么令人興奮，在這個領域工作的可能性是多么無限，以及現在的門檻是多么低。我的目標是幫助你輕松開始在這個領域，并向你展示你可以在幾天內實現多么廣泛的不同的應用，即使你以前從未在這個領域工作過。這本書可以通過一系列的實際應用作為一個全面的指南，如果你只對一些實際任務感興趣，也可以作為參考書。到你讀完這本書的時候，你就已經學會了： //www.manning.com/books/getting-started-with-natural-language-processing#:~:text=about%20the%20book,user%20profiling%2C%20and%20much%20more.

了解基本的NLP任務，并能夠在實際場景中識別遇到的任何特定任務。我們將涵蓋諸如情感分析、文本分類、信息搜索等流行任務。

一整套的NLP算法和技術，包括詞干提取、詞形還原、詞性標注等。您將學習如何將一系列實用方法應用于文本，例如向量化、特征提取、有監督和無監督機器學習等。 組織NLP項目的能力，以及對實際項目中需要涉及哪些步驟的理解。 全面了解關鍵的自然語言處理，以及機器學習，術語。 對自然語言處理可用資源和工具的全面知識。

本書的前兩章向您介紹了自然語言處理領域和各種可用的NLP應用。它們還向您展示了如何用最少的NLP專業知識和技能構建自己的小型應用。如果你有興趣在這個領域有一個快速的開始，我建議閱讀這兩章。后續的每一章都更深入地研究特定的NLP應用，因此，如果您對任何這樣的特定應用感興趣，您可以只關注特定的一章。如果你想全面了解這個領域、技術和應用，我建議你從頭到尾閱讀這本書:

第1章介紹NLP領域及其各種任務和應用。它還簡要概述了該領域的歷史，并展示了NLP應用如何在我們的日常生活中使用。 * 第2章解釋了如何從頭開始構建自己的實際NLP應用程序(垃圾郵件過濾)，帶您完成應用程序管道中的所有基本步驟。與此同時，本文介紹了一些基本的NLP技術，包括分詞和文本規范化，并展示了如何通過流行的NLTK工具包在實踐中使用它們。 * 第三章主要討論信息檢索任務。它介紹了幾個關鍵的NLP技術，如詞干提取和停用詞刪除，并展示了如何實現自己的信息檢索算法。它還解釋了如何對這種算法進行評估。 * 第4章探討了信息提取并進一步介紹了一些基本技術，如詞性標記、詞元化和依賴分析。此外，還展示了如何使用另一個流行的NLP工具包spacacy構建信息提取應用程序。 * 第5章展示了如何實現您自己的作者(或用戶)分析算法，在NLTK和space中提供了進一步的示例和實踐。此外，本文將該任務作為一個文本分類問題來呈現，并展示了如何使用流行的機器學習庫scikit-learn實現一個機器學習分類器。 * 第6章繼續第5章開始的作者(用戶)分析主題。它深入研究了語言特征工程的任務，這是任何自然語言處理項目中必不可少的一步。它展示了如何使用NLTK和space執行語言特征工程，以及如何評估文本分類算法的結果。 * 第7章開始了情緒分析的主題，這是一個非常流行的NLP任務。它對任務應用了基于詞典的方法。情感分析器是使用帶有空間的語言管道構建的。 * 第8章繼續情感分析，但與第7章不同的是，它采用了數據驅動的方法來完成這項任務。使用scikit-learn應用了幾種機器學習技術，并通過使用空間和NLTK語言資源引入了進一步的語言概念。 * 第9章概述了主題分類的任務。與前面的文本分類任務相比，它是一個多類分類問題，因此本章討論了這個任務的復雜性，并展示了如何使用scikit-learn實現一個主題分類器。此外，本文還采用了無監督機器學習的視角，并展示了如何將此任務作為聚類問題處理。 * 第10章介紹了潛在狄利克雷分配(LDA)的主題建模任務。此外，本文還介紹了一個名為gensim的流行工具包，它特別適合使用主題建模算法。本文討論了LDA方法的動機、實現細節和結果評估的技術。 * 第11章以另一個稱為名稱實體識別(NER)的關鍵NLP任務結束本書。在介紹該任務的同時，本章還介紹了廣泛用于NLP任務的一系列功能強大的序列標記方法，并展示了NER如何集成到進一步的下游NLP應用程序中。

過去幾十年見證了先進技術的快速發展和應用，導致了第四次工業革命。近年來，信息和通信技術的發展促使工業過程中加入智能，以推動持續改進、知識遷移和基于數據的決策。物聯網(IoT)是用于使工業組織快速自動化和數字化傳統業務流程的主要技術之一。收集的大量數據可以提供人工智能(AI)、大數據分析(Big data Analytics)和決策支持系統(Decision Support Systems, DSS)提供的實時分析解決方案，從而實現最優的工業運營。基于物聯網的現代技術，工業過程各個階段的數據收集、轉換和存儲過程變得更加簡單和高效，推動了大數據時代的到來。人工智能算法為開發物聯網中產生的豐富數據提供了強大的工具。通過從大數據中提取有用的信息和特征，人工智能算法可以智能高效地執行監控和優化生產過程等復雜任務。為了將人類的知識與上述結果相結合，將決策支持系統集成在一起，幫助管理者在工作中做出更好的決策。

在大數據時代，DSS對組織來說已經變得至關重要。機器學習是人工智能的一個子領域，是處理和分析大數據的一個有用的方法，與數據指令和人類驅動分析相結合的DSS。DSS應用程序可用于大量不同的領域，如進行操作決策、醫療診斷和預測性維護。關于決策支持系統的開發和應用，文獻中有大量的研究。在這本書中，章節以這樣一種方式提出，以探索機器學習和決策支持系統的概率圖模型的每一個重要方面。本書介紹了DSS的最新研究進展、新方法和技術，以及機器學習和概率圖模型的應用，這是從大數據中有效提取知識和解釋決策的非常強大的技術。本書致力于促進科學交流，思想和經驗在DSS應用領域。研究人員和從業人員都將受益于這本書，以提高對機器學習、概率圖模型的理解，特別是他們在不確定性決策環境下的DSS中的使用。在各個領域的真實案例研究與指導和這些研究的實際應用的建議，介紹在每一章。討論目前的研究、趨勢、未來的方向、機會等，使其適合初學者和年輕的研究人員。

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。

機器學習已經成為近年來最流行的話題之一。我們今天看到的機器學習的應用只是冰山一角。機器學習革命才剛剛開始。它正在成為所有現代電子設備不可分割的一部分。在自動化領域的應用，如汽車、安全和監視、增強現實、智能家居、零售自動化和醫療保健，還不多。機器人技術也正在崛起，主宰自動化世界。機器學習在機器人領域的未來應用仍未被普通讀者發現。因此，我們正在努力編寫這本關于機器學習在機器人技術上的未來應用的編輯書籍，其中幾個應用已經包含在單獨的章節中。這本書的內容是技術性的。它試圖覆蓋機器學習的所有可能的應用領域。這本書將提供未來的愿景在未探索的領域的應用機器人使用機器學習。本書中提出的觀點得到了原始研究結果的支持。本章在這里提供了所有必要的理論和數學計算的深入研究。對于外行人和開發人員來說，它將是完美的，因為它將結合高級材料和介紹性材料，形成一個論點，說明機器學習在未來可以實現什么。它將詳細介紹未來的應用領域及其方法。因此，本書將極大地有利于學術界、研究人員和行業項目管理者開發他們的新項目，從而造福人類。

//link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-0598-7#about

圖像分類、目標檢測與跟蹤、姿態估計、人臉識別和情感估計在解決計算機視覺問題中都起著重要的作用。

本書將重點介紹這些和其他深度學習架構和技術，以幫助您創建使用Keras和TensorFlow庫的解決方案。您還將回顧多種神經網絡架構，包括LeNet、AlexNet、VGG、Inception、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO和SqueezeNet，并通過最佳實踐、技巧、捷徑和陷阱了解它們如何與Python代碼一起工作。所有代碼片段都將被分解并進行詳細討論，以便您可以在各自的環境中實現相同的原則。

使用深度學習的計算機視覺提供了一個全面而簡潔的指南，將DL和CV結合在一起，實現自動化操作，減少人工干預，提高能力，并降低成本。

你會:

• 掌握深度學習的代碼和概念，將指導原則應用到您自己的項目中
• 對各種體系結構進行分類和評估，以更好地理解您在各種用例中的選擇
• 深入基本深度學習功能，找出它們是如何工作的。

不久前，計算機視覺還只是科幻小說的專屬內容，但現在，即使不是在整個社會，也正迅速成為各行各業的普遍現象。人類視覺是人類感官中最珍貴的一種，在模仿人類視覺這一領域取得的進展令人驚嘆。直到1957年，拉塞爾·基爾希才掃描出了世界上第一張照片——他兒子的黑白照片。到20世紀80年代末，西羅維奇和柯比的工作幫助人臉識別成為一種可行的生物識別技術。盡管存在隱私問題和法律挑戰，但Facebook在2010年將人臉識別技術納入其社交媒體平臺時，使這項技術無處不在。

這本書試圖解釋計算機視覺問題的深度學習和神經網絡的概念。我們正在詳細研究卷積神經網絡，以及它們的各個組成部分和屬性。我們正在探索各種神經網絡架構，如LeNet, AlexNet, VGG, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, SSD, YOLO, ResNet, Inception, DeepFace，和FaceNet的細節。我們還在開發實用的解決方案，以解決二值圖像分類、多類圖像分類、目標檢測、人臉識別和視頻分析的用例。我們將使用Python和Keras作為解決方案。所有的代碼和數據集被檢入GitHub repo快速訪問。在最后一章中，我們將學習深度學習項目中的所有步驟——從定義業務問題到部署。我們還在處理在制定解決方案時面臨的重大錯誤和問題。在這本書中，我們提供了訓練更好的算法的技巧和技巧，減少訓練時間，監測結果，并改進解決方案。我們也分享代表性的研究論文和數據集，你應該使用它們來獲得進一步的知識。

這本書把這個主題分成三部分。在第1章到第4章，本書描述了神經網絡的本質和揭秘他們如何學習。并指出了不同的架構及其歷史意義。實踐者在擁有所有所需資源的情況下，可以體驗到LeNet優雅的簡單性、AlexNet提高的效率以及流行的VGG Net。在第5至7章，從業人員運用簡單而強大的計算機視覺應用，如訓練算法來檢測物體和識別人臉。在進行視頻分析時，我們遇到了漸變消失和爆炸的困擾問題，以及如何在ResNet架構中使用跳過連接來克服它。最后，在第8章中，我們回顧了完整的模型開發過程，從正確定義的業務問題開始，系統地推進，直到模型在生產環境中部署和維護。

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。

//compstat-lmu.github.io/seminar_nlp_ss20/

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。

通過人工神經網絡等獲得的預測具有很高的準確性，但人類經常將這些模型視為黑盒子。對于人類來說，關于決策制定的洞察大多是不透明的。在醫療保健或金融等高度敏感領域，對決策的理解至關重要。黑盒子背后的決策要求它對人類來說更加透明、可問責和可理解。這篇綜述論文提供了基本的定義，概述了可解釋監督機器學習(SML)的不同原理和方法。我們進行了最先進的綜述，回顧過去和最近可解釋的SML方法，并根據介紹的定義對它們進行分類。最后，我們通過一個解釋性的案例研究來說明原則，并討論未來的重要方向。

//www.zhuanzhi.ai/paper/d34a1111c1ab9ea312570ae8e011903c

目前人工智能(AI)模型的準確性是顯著的，但準確性并不是最重要的唯一方面。對于高風險的領域，對模型和輸出的詳細理解也很重要。底層的機器學習和深度學習算法構建的復雜模型對人類來說是不透明的。Holzinger等人(2019b)指出，醫學領域是人工智能面臨的最大挑戰之一。對于像醫療這樣的領域，深刻理解人工智能的應用是至關重要的，對可解釋人工智能(XAI)的需求是顯而易見的。

可解釋性在許多領域很重要，但不是在所有領域。我們已經提到了可解釋性很重要的領域，例如衛生保健。在其他領域，比如飛機碰撞避免，算法多年來一直在沒有人工交互的情況下運行，也沒有給出解釋。當存在某種程度的不完整時，需要可解釋性。可以肯定的是，不完整性不能與不確定性混淆。不確定性指的是可以通過數學模型形式化和處理的東西。另一方面，不完全性意味著關于問題的某些東西不能充分編碼到模型中(Doshi-Velez和Kim(2017))。例如，刑事風險評估工具應該是公正的，它也應該符合人類的公平和道德觀念。但倫理學是一個很寬泛的領域，它是主觀的，很難正式化。相比之下，飛機避免碰撞是一個很容易理解的問題，也可以被精確地描述。如果一個系統能夠很好地避免碰撞，就不用再擔心它了。不需要解釋。

本文詳細介紹了可解釋SML的定義，并為該領域中各種方法的分類奠定了基礎。我們區分了各種問題定義，將可解釋監督學習領域分為可解釋模型、代理模型擬合和解釋生成。可解釋模型的定義關注于自然實現的或通過使用設計原則強制實現的整個模型理解。代理模型擬合方法近似基于黑盒的局部或全局可解釋模型。解釋生成過程直接產生一種解釋，區分局部解釋和全局解釋。

綜上所述，本文的貢獻如下:

• 對五種不同的解釋方法進行形式化，并對整個解釋鏈的相應文獻(分類和回歸)進行回顧。
• 可解釋性的原因，審查重要領域和可解釋性的評估
• 這一章僅僅強調了圍繞數據和可解釋性主題的各個方面，比如數據質量和本體
• 支持理解不同解釋方法的連續用例
• 回顧重要的未來方向和討論

學習設計思維的基本原理，以及如何在定義軟件開發和人工智能解決方案時應用設計思維技術。設計思維是一種創新的方法，它能識別問題并產生解決方案，并能通過原型設計迅速得到驗證。

這本書提供了設計思維的簡史和過程的概述。然后深入探討在設計思維研討會中使用的方法和工具的更多細節，從而得出有用的原型。提供以下指引:

• 為設計思考工作坊做準備
• 發現可能被解決的潛在業務問題
• 優先考慮可能的解決方案
• 識別和描述利益相關者
• 為開發選擇正確的原型
• 限制了原型構建的范圍和最佳實踐

本書最后討論了成功原型的操作化的最佳實踐，并描述了對成功采用至關重要的變更管理技術。您可以使用從閱讀本書中獲得的知識，將設計思維技術融入到您的軟件開發和AI項目中，并確保及時和成功地交付解決方案。

你將學到什么

• 獲得什么是設計思維以及何時應用該技術的基本知識
• 發現在研討會中使用的準備和促進技巧
• 了解想法是如何產生的，然后通過原型驗證
• 了解實現最佳實踐，包括變更管理考慮事項

這本書是給誰的呢

• 商業決策者和項目利益相關者，以及IT項目所有者，他們尋求一種方法，導致快速開發成功的軟件和AI原型，證明真正的商業價值。也為數據科學家，開發人員和系統集成商誰有興趣促進或利用設計思維研討會，以推動潛在的軟件開發和人工智能項目背后的勢頭。

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