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貝葉斯優化幫助您快速準確地找到機器學習模型的最佳配置。本手冊向您展示如何將其先進技術付諸實踐。 在《貝葉斯優化實戰》中，您將學會如何：

• 在稀疏和大數據集上訓練高斯過程
• 將高斯過程與深度神經網絡相結合，使其更具靈活性和表達力
• 找到超參數調整的最成功策略
• 導航搜索空間并識別高性能區域
• 將貝葉斯優化應用于成本受限、多目標和優先優化
• 使用PyTorch，GPyTorch，和BoTorch實現貝葉斯優化

《貝葉斯優化實戰》向您展示如何通過應用尖端的貝葉斯技術來優化超參數調整、A/B測試以及機器學習過程的其他方面。本書使用清晰的語言、插圖和具體的例子證明貝葉斯優化并不難！您將深入了解貝葉斯優化的工作原理，并學習如何使用尖端的Python庫實現它。本書的易于復用的代碼樣本可讓您直接插入到您自己的項目中快速啟動。 前言由Luis Serrano和David Sweet撰寫。 購買紙質書包括來自Manning Publications的免費電子書，支持PDF，Kindle和ePub格式。 關于這項技術： 在機器學習中，優化是關于在最少的步驟中實現最佳的預測——最短的配送路線、完美的價格點、最準確的推薦。當傳統方法過于緩慢或昂貴時，貝葉斯優化使用概率數學來微調ML函數、算法和超參數。 關于本書： 《貝葉斯優化實戰》教您如何使用貝葉斯方法創建高效的機器學習過程。其中，您將探索大數據集訓練、超參數調整和導航復雜搜索空間的實用技術。這本有趣的書包括吸引人的插圖和有趣的例子，如完善咖啡的甜度、預測天氣，甚至揭穿心靈感應的主張。您將學會如何在多目標場景中導航，考慮決策成本，并處理成對比較。

主要內容：

• 稀疏和大型數據集的高斯過程
• 超參數調整策略
• 識別高性能區域
• PyTorch，GPyTorch，和BoTorch的例子

關于讀者： 適用于對數學和統計學有信心的機器學習從業者。 關于作者： Quan Nguyen是圣路易斯華盛頓大學的一名研究助理。他為Python Software Foundation撰寫文章，并且著有數本關于Python編程的書。他目前在華盛頓大學攻讀計算機科學博士學位，專研機器學習中的貝葉斯方法。

目錄：

1 貝葉斯優化簡介 第一部分 用高斯過程建模 2 高斯過程作為函數的分布 3 用均值和協方差函數定制高斯過程 第二部分 用貝葉斯優化做決定 4 用改進型政策完善最佳結果 5 用土匪式政策探索搜索空間 6 用熵為基礎的政策利用信息理論 第三部分 將貝葉斯優化擴展到專門的設置 7 用批優化最大化吞吐量 8 用約束優化滿足額外約束 9 用多保真優化平衡效用和成本 10 用偏好優化從成對比較中學習 11 同時優化多個目標 第四部分 特殊高斯過程模型 12 將高斯過程擴展到大數據集 13 將高斯過程與神經網絡結合 封底： 《貝葉斯優化實戰》教您如何從頭開始構建貝葉斯優化系統。本書將最先進的研究轉化為您可以輕松付諸實踐的技術——所有這些都配有有用的代碼樣本，以圖文并茂的方式展現。通過吸引人的例子——從預測天氣到為咖啡找到最佳的糖分比例，甚至決定某人是否有超能力——您將深化對貝葉斯優化的理解。一路上，您將探索多目標場景、每個決定都有其成本時的場景以及反饋以成對比較的形式存在時的場景。有了這套技術，您將準備好為從運輸和物流到癌癥治療的所有事物找到最優解。 關于讀者： 適用于對數學和統計學有信心的機器學習從業者。 關于作者： Quan Nguyen是一名Python程序員和機器學習愛好者。他對解決涉及不確定性的決策問題感興趣。Quan著有關于Python編程和科學計算的幾本書。他目前在圣路易斯華盛頓大學攻讀計算機科學博士學位，他在機器學習領域進行了貝葉斯方法的研究。

這本獨特的開放存取的書應用函數OCaml編程語言的數值或計算加權數據科學，工程和科學應用。本書基于作者構建和維護Owl(一個基于ocaml的數值計算庫)的第一手經驗。

您將首先學習現代數值計算庫中的各種組件。然后，您將了解如何設計和構建這些組件以及如何優化它們的性能。通過閱讀和使用本書，你將掌握設計和構建實際復雜系統所需的知識，這些系統可以有效地利用OCaml函數式編程語言的優勢。

//link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-8853-5

你將學到什么

基于N維數組優化核心操作 * 設計并實現了行業級算法差異化模塊 * 基于算法微分實現數學優化、回歸和深度神經網絡功能 * 設計和優化計算圖模塊，并了解它給數值計算庫帶來的好處 * 適應不斷增長的數值計算硬件加速器(如GPU, TPU)和執行后端(如web瀏覽器，unikernel) * 使用Zoo系統進行高效的腳本編寫、代碼共享、服務部署和組合 * 設計并實現一個與數值計算庫協同工作的分布式計算引擎，提供方便的api和高性能

這本書是給誰看的

具有編程經驗的人員，特別是具有OCaml編程語言的人員，或具有科學計算經驗的OCaml新手。最重要的是，它適用于那些不僅渴望了解如何使用某些東西，而且渴望了解它是如何構建的人。

各家公司都在爭先恐后地將人工智能整合到自己的系統和運營中。但是要構建真正成功的解決方案，您需要牢牢掌握基本的數學知識。這本通俗易懂的指南將帶領你了解在人工智能領域蓬勃發展所必需的數學，例如專注于現實世界的應用，而不是密集的學術理論。

工程師、數據科學家和學生都將通過計算機視覺、自然語言處理和自動化系統等流行應用，研究對人工智能至關重要的數學主題，包括回歸、神經網絡、優化、反向傳播、卷積、馬爾可夫鏈等。補充的Jupyter筆記本提供了Python代碼和可視化的示例。無論你是剛剛開始你的職業生涯，還是已經有多年的經驗，這本書都為你提供了深入研究該領域所必需的基礎。

了解驅動AI系統的底層數學，包括生成對抗網絡、隨機圖、大型隨機矩陣、數學邏輯、最優控制等 學習如何將數學方法應用于完全不同領域的不同應用

獲得數學流利性，以解釋和解釋人工智能系統是如何做出決定的 //www.oreilly.com/library/view/essential-math-for/9781098107628/

這本教科書提供了一個指導教程，回顧理論基礎，同時通過用于構建計算框架的實際例子，應用于各種現實生活中的模型。

《計算優化:實踐中的成功》將帶領讀者了解整個過程。他們將從擬合數據的簡單微積分示例和最優控制方法的基礎知識開始，最后構建一個用于運行PDE約束優化的多組件框架。這個框架將逐步組裝;讀者可以將此過程應用到與其當前項目或研究需求相匹配的復雜級別。 通過實例與理論的結合，討論兩者之間的適當“溝通”，讀者將了解建造“大房子”的過程。此外，他們可以使用書中示范的框架作為他們的研究或課程問題的模板——他們將知道如何更改單個“磚”或在其上添加額外的“地板”。

本書是為學生、教師和研究人員編寫的。 特性

主要的優化框架通過課程練習構建，并以MATLAB?為中心 所有其他用于實現各種模型的優化問題求解計算的腳本都只使用開源軟件，例如FreeFEM 所有計算步驟都是平臺無關的;讀者可以自由使用Windows、macOS或Linux系統 所有說明構建優化框架的每個步驟的腳本都將提供給在線讀者 每一章都包含基于文本中提供的示例和相關腳本的問題。讀者將不需要從頭開始創建腳本，而是需要修改作為本書補充提供的代碼

對于數學、計算機科學、工程專業的研究生，以及所有出于教育或研究目的在不同層次探索優化技術的人來說，這本書是有價值的。它將使學術和行業相關研究的許多專業人員受益:教授、研究人員、博士后研究員和研發部門的人員。

//www.routledge.com/Computational-Optimization/Bukshtynov/p/book/9781032229478

**目錄內容： **

Chapter 1. Introduction to Optimization Chapter 2. Minimization Approaches for Functions of One Variable Chapter 3. Generalized Optimization Framework Chapter 4. Exploring Optimization Algorithms Chapter 5. Line Search Algorithms Chapter 6. Choosing Optimal Step Size Chapter 7. Trust Region and Derivative-Free Methods Chapter 8. Large-Scale and Constrained Optimization Chapter 9. ODE-based Optimization Chapter 10. Implementing Regularization Techniques Chapter 11. Moving to PDE-based Optimization Chapter 12. Sharing Multiple Software Environments

可解釋性AI是打開AI黑盒的解釋性技術的實踐指南。本實用指南將前沿研究簡化為透明和可解釋的AI，提供實用的方法，您可以輕松地用Python和開源庫實現。從所有主要的機器學習方法的例子，這本書演示了為什么AI的一些方法是如此的不透明，教你識別你的模型已經學習的模式，并提出了建立公平和公正的模型的最佳實踐。當你完成這一任務時，你將能夠提高你的AI在訓練中的表現，并構建魯棒系統來抵消偏差、數據泄漏和概念漂移帶來的錯誤。

//www.manning.com/books/interpretable-ai

隨著圖像識別、自然語言理解和桌面游戲等領域的突破，人工智能和機器學習正在徹底改變醫療、制造、零售和金融等各個行業。隨著復雜的機器學習模型被部署到生產中，理解它們變得非常重要。缺乏深刻的理解會導致模型傳播偏見，我們在刑事司法、政治、零售、面部識別和語言理解中都見過這樣的例子。所有這些都對信任產生不利影響，從我的經驗來看，這是企業抵制在整個企業部署人工智能的主要原因之一。解釋人工智能是研究和行業的一個熱門話題，因為現代機器學習算法是黑盒，沒有人真正了解它們是如何工作的。此外，在GDPR的“解釋權”下，歐盟現在有解釋人工智能的規定。因此，對于人工智能從業者來說，可解釋性人工智能是一個非常重要的話題。有一些資源可以與這個活躍的研究領域保持同步，如調研論文、博客文章和一些書籍，但沒有一個單一的資源涵蓋所有對實踐者有價值的重要技術。也沒有關于如何實現這些尖端技術的實用指南。本書旨在通過提供對可解釋性技術的簡化解釋，以及如何在Python中使用開放的公共數據集和庫實現這些技術的實用指南，來填補這一空白。本書將展示代碼片段，并分享源代碼，以便您跟隨和再現書中的圖形和視覺效果。這本書旨在為您提供實現和部署最先進的可解釋性技術的實用技巧。具備概率論、統計學、線性代數、機器學習和Python的基本知識。

如果你對機器學習很好奇，但不知道從哪里開始，這就是你一直在等待的書。它專注于被稱為深度學習的機器學習子領域，解釋了核心概念，并為您提供了開始構建自己的模型所需的基礎。而不是簡單地概述使用現有工具包的教程，實用深度學習教你為什么使用深度學習，并將激勵你進一步探索。

你所需要的是對計算機編程和高中數學的基本熟悉——這本書將涵蓋其余的內容。在介紹Python之后，您將瀏覽關鍵主題，如如何構建良好的訓練數據集，使用scikit-learn和Keras庫，并評估您的模型的性能。

您還將了解:

如何使用經典的機器學習模型，如k-最近鄰，隨機森林，和支持向量機 神經網絡是如何工作的，又是如何訓練的 如何使用卷積神經網絡 如何從零開始開發一個成功的深度學習模型 您將在此過程中進行實驗，構建最終的案例研究，其中包含您所學到的所有內容。 您將使用的所有代碼都可以在這里獲得: //github.com/rkneusel9/PracticalDeepLearningPython/

這是對這個動態的，不斷擴大的領域的完美介紹，實用深度學習將給你的技能和信心潛入自己的機器學習項目。

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