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《自然語言處理應用中的情感分析的計算智能》通過詳細技術覆蓋基于AI的情感分析方法，為這一問題提供了解決方案。本書的作者為讀者提供了對挑戰及其解決方案的深入了解，包括來自全球各地的案例研究和實際場景。涵蓋了科學和企業應用的開發，這將幫助計算機科學家構建實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統。隨著大數據的大幅增加，計算智能方法已成為自然語言處理和情感分析在廣泛的決策應用領域中的必需品。 包括基本概念、技術解釋和案例研究，以深入解釋情感分析 幫助計算機科學家開發實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統 為讀者提供了基于AI的情感分析的實際開發應用，包括利用遷移學習進行疫情醫療數據的觀點挖掘、利用神經網絡在人機交互中檢測諷刺以及利用隨機森林算法進行情緒檢測 評論 最全面、最技術的指南，用于開發基于NLP和計算智能方法的AI基情感分析系統 封底介紹 近年來，情感分析在幾乎所有在線應用中變得越來越重要。情感分析在很大程度上依賴于人工智能（AI）技術，其中計算智能方法有助于推導出人類的觀點/情感。隨著大數據的大幅增加，計算智能方法已成為自然語言處理和情感分析在廣泛的決策應用領域中的必需品。情感分析的應用是巨大的，范圍從商業到生物醫學和臨床應用。然而，AI方法和情感分析的結合在文獻中是最罕見的商品之一。文獻要么更重視應用本身，要么更重視AI/CI方法。《自然語言處理應用中的情感分析的計算智能》通過詳細技術覆蓋基于AI的情感分析方法，為這一問題提供了解決方案。作者為讀者提供了對不同類型情感分析的挑戰和解決方案的深入了解，包括來自全球各地的案例研究和實際場景。涵蓋了科學和企業應用的開發，這將幫助計算機科學家構建實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統。

解鎖強化學習（RL）全部潛力：本綜合指南將深入探索人工智能的一個關鍵子領域。這本書深入介紹了強化學習的核心概念、數學原理和實用算法，幫助您全面理解這項前沿技術。 從馬爾可夫決策過程、動態規劃、蒙特卡洛方法和時差學習等基本概念概述開始，本書使用清晰、簡潔的示例解釋了RL理論的基礎知識。接下來的部分涵蓋了價值函數近似這一強化學習中的關鍵技術，并探索了各種策略近似方法，如策略梯度方法和像近端策略優化（PPO）這樣的高級算法。 本書還深入探討了分布式強化學習、好奇心驅動的探索以及著名的AlphaZero算法等高級主題，為讀者提供了這些前沿技術的詳細介紹。 注重解釋算法及其背后的直覺，《強化學習的藝術》包括了您可以用來實現RL算法的實用源代碼示例。完成本書后，您將深入理解強化學習背后的概念、數學和算法，成為人工智能從業者、研究人員和學生的必備資源。 您將學到什么： * 掌握強化學習的基本概念和特點，包括它與其他AI和非交互式機器學習方法的區別 * 將問題建模為馬爾可夫決策過程，以及如何使用動態規劃、蒙特卡洛方法和時差學習評估和優化策略 * 利用近似價值函數和策略的技術，包括線性和非線性價值函數近似以及策略梯度方法 * 了解分布式強化學習的架構和優勢 * 掌握好奇心驅動探索的概念，以及如何利用它來改進強化學習代理 * 探索AlphaZero算法以及它如何能夠擊敗職業圍棋選手

本書適合誰閱讀： * 想要在他們的項目和應用中融入強化學習算法的機器學習工程師、數據科學家、軟件工程師和開發人員。

在快速演變的商業和技術領域，為了保持領先地位，我們需要復雜的決策工具。《復雜決策的進步：使用機器學習和面向服務計算的工具》是一本前沿的技術指南，探討了最新的決策技術進展。本書全面概述了機器學習算法，并探討了它們在面向服務框架中的復雜決策系統中的應用。 作者們也深入探討了面向服務的計算以及如何使用它來構建支持決策的復雜系統。本書中討論了許多真實世界的例子，為如何應用所討論的技術在各種領域提供了實際的見解，包括分布式計算、云計算、物聯網和其他在線平臺。

對于研究者、學生、數據科學家和技術實踐者，這本書深入探討了機器學習算法及其在面向服務計算中的應用的最新發展。本書探討了各種話題，包括模糊決策、ELICIT、OWA聚合、有向無環圖、RNN、LSTM、GRU、二型模糊決策、證據推理算法和健壯優化算法。對于任何對機器學習與服務計算在復雜決策系統中的交叉點感興趣的人來說，這本書都是必不可少的。

多媒體數據處理與計算

本書著重介紹多媒體在現代世界中有監督和無監督數據工程的各種應用。它包括用于醫學診斷、生物特征識別、網絡、制造、數據科學、電子行業自動化等許多相關領域的基于AI的軟計算和機器技術。 多媒體數據處理與計算為機器學習概念提供了完整的介紹，以及在實際數據工程情境中使用機器學習工具和技術的實用指導。它分為三個部分。在這本關于多媒體數據工程和機器學習的書中，讀者將學習如何準備輸入、解讀輸出、評估發現以及使用數據挖掘成功的核心算法策略。各章重點介紹通過項目使用各種機器學習算法、神經網絡算法、進化技術、模糊邏輯技術和深度學習技術，以便讀者不僅能夠理解不同算法的概念，還能夠使用IoT設備實現算法的實際應用。作者匯集了監督和無監督工程中的概念、思想、范例、工具、方法和策略，特別強調多媒體數據工程。作者還強調了為了處理生物通信系統、醫療保健、安全、金融和經濟等各個部門的各種真實案例研究，需要建立機器學習專業知識的基礎。最后，該書還介紹了機器學習生態系統中的真實案例研究，以展示成為成功實踐者所需的機器學習技能。 本書的主要用戶包括計算機科學和工程領域的本科生和研究生、研究人員、學者、專家和從業者。

盡管不確定性和靈活性是驅動投資價值的重要屬性，但它們在傳統的財務分析中很少被系統地考慮。通過理論和案例研究，《決策選項：決策的藝術與科學》詳細說明了如何評估不確定性和靈活性，以幫助在公司中做出更好的投資決策。利用作者自己的軟件技術，該書提供了一套工具集，使得在投資決策的一開始就可以考慮不確定性和靈活性，而不會過于復雜。

在對決策選項進行定性介紹后，作者涉及了私人和市場風險，包括風險如何與決策相關以及如何使用隨機過程來表示風險。接著，他介紹了獨立的選項，如金融選項和選項定價理論；描述了決策選項與單一獨立金融選項的不同；并處理了決策選項中的一個特殊案例，即對員工股票選項的定價。接下來的幾章專注于決策選項的各種實際應用案例研究。書中還探討了關于實物選項這一術語的常見誤解，以及目前大公司中存在的對決策選項系統實踐的障礙。

提供嚴格的決策方法，該書幫助讀者減少達成決策和達成共識所需的時間和努力，提高決策的準確性和溝通效果，增強企業的價值。

本書對深度學習模型可解釋性的最新研究工具進行了全面的策劃、闡述和說明性討論，重點是神經網絡架構。此外，還包括計算機視覺、光學和機器學習相關主題的應用導向型文章中的若干案例研究。

這本書可以作為深度學習中涵蓋最新主題的可解釋性的專題論文，也可以作為研究生的教科書。負責研究、開發和應用的科學家從它的系統闡述中受益。

本書的動機是深度學習架構的黑箱性質與其編碼的知識模型的人類可解釋性之間的巨大差距。人工智能模型的準確性和可理解性對于人工智能和人類智能的共存和協作變得越來越重要。在某些危及生命的應用中，可解釋性對于根本原因分析和人類決策至關重要。本書側重于對深度學習模型可解釋性的最新研究工具進行全面的策劃、闡述和說明性討論，重點是神經網絡架構。其中很大一部分工作補充了現有的深度學習和神經網絡教科書，并以過去十年的工作為基礎，其中重點是網絡中編碼的知識的可視化和可解釋性。這些工作來自計算機視覺、模式識別和深度學習領域的領先會議和期刊。此外，還包括來自不同領域的面向應用文章的幾個案例研究，包括計算機視覺、光學和自然語言處理。在目前與深度學習、機器學習和神經網絡相關的研究生課程中，缺乏處理可解釋性主題的教學材料。這主要是因為機器學習社區之前的重點是精度，而可解釋性的問題是一個新興的話題。然而，隨著書籍[81]、[428]、課堂講稿[532]、新課程以及觀點[520]的出版，它作為越來越相關的主題正在獲得吸引力。然而，這些工作中對通用機器學習的關注意味著，深度學習中的可解釋性問題目前仍然沒有得到足夠的深度解決，深度學習現在在各種機器學習應用中廣泛使用。因此，這本教科書將是致力于這一主題的先驅教科書之一。這可能會導致設立關于這一主題的專門研究生課程，因為人們認為需要這類課程，但缺乏關于這一主題的有組織的材料是一個突出的障礙。

在第一章中，我們介紹了本書的背景和動機，幫助讀者設定對本書的期望并理解材料的范圍。我們還通過總結深度學習的演變提供了一個簡短的歷史。在此過程中，我們也闡明了這種演變如何導致知識抽象化的增加，從而形成了眾所周知的黑箱模型，它編碼了知識但并未解釋知識。我們自然地將這個討論引向可解釋性的問題，確定了其必要性以及所面臨的挑戰。我們也澄清了本書的重點是解決現有深度學習架構中的可解釋性，而將新的天然可解釋的深度學習架構的設計主題委托給最后一章的一個小節（并可能在未來的本書第二卷中）。

在第二章中，我們介紹了深度學習的各種現代主題，包括傳統的神經網絡架構、學習機制以及深度學習的挑戰。本章的目標是介紹背景概念并為后續章節的技術闡述做準備。特別地，我們將會覆蓋卷積神經網絡、自編碼器、對抗神經網絡、圖神經網絡和神經模糊網絡，因為在接下來的章節中將詳細探討這些范式的可解釋性機制。同樣，具體的學習機制將會被解釋，以便在后續章節中識別可解釋性的損失或機會。出于全面性的考慮，我們還將包含一節關于其他類型的深度學習方法，即使在其他章節中并未詳述它們的可解釋性。

在第三章中，我們開始全面處理可解釋性。具體來說，我們在深度學習方法的一般特性的背景下討論可解釋性的概念。我們從討論神經元和特征級別的抽象知識編碼開始，然后討論抽象編碼的可解釋性和可視化。從理解概念、優點和缺點的角度出發，我們討論了諸如激活圖、顯著性、注意力模型等常規技術。然后，我們分析了在優化或學習過程中知識如何傳播，作為深入了解如何解釋使用深度學習模型學習的知識的挑戰和機會。神經網絡通過連續的非線性激活提取特征，這使得知識表示變得困難，同時對噪聲和不完整數據區域敏感。我們使用一個案例研究討論了知識與性能的關系。最后，我們討論了深度編碼與淺層編碼的解釋，這兩者的性能存在競爭。因此，本章涵蓋了一系列普遍適用于任何深度學習架構的可解釋性主題。

第四章專門介紹針對特定單一架構的可解釋性方法。本章選擇的架構有卷積神經網絡、自編碼器網絡、對抗網絡和圖學習技術。我們包括了與這些架構相關的相對較新的主題，例如卷積神經網絡的新概念“卷積追蹤”，自編碼器網絡潛在空間中抽象特征的可解釋性，對抗網絡中判別模型的可解釋性，以及圖神經網絡的圖嵌入解釋性。我們為每種架構給出了至少一個案例研究，包括來自各種應用領域的案例。我們也簡要地參考了注意力網絡，這種網絡在設計中固有地包含了某種可解釋性。

第五章專門討論模糊深度學習。這種方法與以神經網絡為中心的深度學習略有不同，因為模糊邏輯和基于規則的推理是這類網絡設計的核心。對解釋的需求導致了對基于規則的系統的再度關注。這也是一個被獨立研究的主題，很少在深度學習和可解釋性的特定背景下研究。我們通過闡述模糊深度學習的主題和相關的.

本書為表示提供了簡明而全面的指南，這是機器學習(ML)的核心。最先進的實際應用涉及許多高維數據分析的挑戰。不幸的是，許多流行的機器學習算法在面對龐大的基礎數據時，在理論和實踐中都無法執行。本書恰當地介紹了這個問題的解決方案。 此外，這本書涵蓋了廣泛的表示技術，對學者和ML從業者都很重要，如局部敏感哈希(LSH)，距離度量和分數范數，主成分(PCs)，隨機投影和自動編碼器。書中提供了幾個實驗結果來證明所討論技術的有效性。 本書討論了機器學習(ML)中最重要的表示問題。在使用機器從數據中學習類/聚類抽象時，以適合有效和高效機器學習的形式表示數據是很重要的。在本書中，我們建議涵蓋各種在理論和實踐中都很重要的表示技術。在當前興趣的實際應用中，數據通常是高維的。這些應用包括圖像分類、信息檢索、人工智能中的問題解決、生物和化學結構分析以及社會網絡分析。這種高維數據分析的一個主要問題是，大多數流行的工具，如k近鄰分類器、決策樹分類器，以及一些依賴于模式間距離計算的聚類算法都不能很好地工作。因此，在低維空間中表示數據是不可避免的。 常用的降維技術有以下幾種：

1. 特征選擇方案:在這里，給定的特征集的一個適當子集被識別并用于學習。
2. 特征提取方案:在學習中使用給定特征的線性或非線性組合。 一些流行的線性特征提取器基于主成分、隨機投影和非負矩陣分解。我們在本書中涵蓋了所有這些技術。關于用主成分子集表示數據，文獻中存在一些誤解。一般認為，前幾個主成分是對數據進行分類的正確選擇。我們在書中論證并實際地表明，這種做法可能是不正確的。

《機器學習:理論與實踐》介紹了機器學習中最流行的方法。本書涵蓋了回歸(包括正則化)、基于樹的方法(包括隨機森林和增強樹)、人工神經網絡(包括卷積神經網絡)、強化學習和專注于聚類的無監督學習。主題以概念的方式以及必要的數學細節介紹。解釋清楚明了，用數字和例子加以說明。對于所討論的每一種機器學習方法，本書都提供了R編程語言的適當庫以及編程示例。 以一種適合高級本科生或剛開始學習的研究生，以及希望自學機器學習的數學和/或面向編程的個人的方式，提供了常用機器學習算法的易于閱讀的介紹。

涵蓋討論的機器學習算法的數學細節，以確保詳實的理解，使進一步的探索成為可能。 給出了合適的編程示例，從而確保對機器學習方法的概念、理論和實踐理解。這本書的目的主要是介紹機器學習的基本主題先進的本科生和開始研究生。題目的數量被控制在很小的范圍內，以便在一個學期或一個季度內涵蓋所有內容。在短時間內所能教授的內容范圍內，這些主題覆蓋得很深入。因此，這本書可以為學生閱讀高級書籍和研究論文提供基礎。

//www.routledge.com/Machine-Learning-Theory-and-Practice/Kalita/p/book/9780367433543

生物、醫學和生物化學已經成為以數據為中心的領域，深度學習方法正在為這些領域帶來突破性的成果。這本《深度學習生物醫學》，從機器學習從業者和數據科學家尋求方法知識，以解決生物醫學應用。

隨著國際知名專家的貢獻，本書涵蓋了廣泛的生命科學應用的基本方法，包括電子健康記錄處理，診斷成像，文本處理，以及組學數據處理。本書包括化學信息學和生物醫學交互網絡分析。在生命科學中使用數據驅動的方法，還需要仔細考慮相關的社會、倫理、法律和透明度挑戰，這在本書的最后章節中有介紹。

//www.worldscientific.com/worldscibooks/10.1142/q0322#t=aboutBook

這本書的組織遵循應用智能信息處理系統到生物醫學問題的進展，到在現代機器學習和生命科學之間的十字路口的更近期的研究主題。最后，我們將討論擴展到在生物和醫學中采用深度學習技術的社會、倫理和法律影響，這些技術通常在可信人工智能的統一術語下進行討論。

第二章通過介紹文獻中考慮的一般深度學習策略的分類，對醫學影像的深度學習領域進行了全面的介紹。對腦成像應用的詳細分析補充了這一廣泛的討論，對該領域中最相關的工作進行了廣泛的回顧，并對相關數據集進行了清晰組織的索引。最后，它確定了要解決的關鍵挑戰，以便在臨床實踐中簡化深度成像方法的適用性。

第三章重點討論了深度學習時代挖掘電子健康記錄的演變，討論了它們作為構建真正個性化診斷、治療和護理的跳板的關鍵作用。電子健康病歷(EHR)記錄了人們健康信息，積累在海量的結構化和非結構化數據倉庫中，這不僅為利用深度學習模型構建的預測和探索性技術提供了無與倫比的機會，也帶來了挑戰。本章從調研EHR的起源和演變到它們的現狀。然后，對深度學習的主要應用進行了分析，考慮到廣泛類別的監督和無監督任務，包括疾病預測、疾病表型、患者分層和臨床記錄理解。

第四章通過逐步介紹自然語言技術在生物醫學領域的使用，擴展了理解人類語言的主題。這一章首先介紹了自然語言處理(NLP)領域的主要概念和方法。然后深入探討NLP在生命科學中的應用。方法論的調研很好地補充了可用資源的準確索引，包括語言語料庫，軟件庫，以及預訓練的語言模型，包括通用和特定領域。

第五章采用垂直路線，介紹一種方法，代謝驅動的潛在空間學習基因表達數據。這一章討論了深度生成模型如何提供一個有效的無監督的方法，以獲得新的洞察到基因表達數據的結構。特別地，它關注的是如何通過模型學習的神經表示可以基于在代謝模型形式下可用的先驗知識加以約束。

第六章集中在化學信息學的深度學習，并解決了在計算機科學和化學之間的十字路口的長期研究領域。它討論了化合物如何找到它們的自然計算表示為圖形結構的數據，其中原子和它們的屬性是由分子圖的頂點編碼的，而邊表示原子鍵和它們的特征。通過構建這樣的表示，本章介紹了結構化數據自適應處理的深度學習的生動領域，它包含了能夠在其豐富的結構化表示中處理信息的學習模型。然后，它移動到分析化學信息學領域的兩個相關應用:從分子結構的性質預測和生成式深度學習模型的從頭設計藥物。

第七章重點介紹了網絡生物學的深度學習方法，在某種意義上，通過引入更大尺度的圖(即網絡)來建模生物過程中交互的復雜性，這自然補充了第6章中關于結構化數據分析的討論。

第八章將重點從應用驅動的挑戰轉向以人為中心的視角，詳細闡述了醫學和醫療健康中可解釋的深度學習的需求。

第九章總結了這本書的道德，社會和法律問題在醫療保健的深度學習的批判性分析。這一章不僅贊揚了人工智能倫理的重要性，而且從實踐的角度審視了這一主題，分析了醫療領域深度學習的倫理和法律指導方針的含義。特別關注歐洲關于可信AI的指南，以及相關AI應用生命周期的實現。本章最后對深度學習中的偏見、公平和隱私進行了技術上的深入探討。