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模擬和合成是未來人工智能和機器學習的核心部分。想想看: 程序員、數據科學家和機器學習工程師可以在沒有汽車的情況下創造出自動駕駛汽車的大腦。您不需要使用來自真實世界的信息，而是可以使用模擬來合成人工數據來訓練傳統的機器學習模型。這僅僅是個開始。

通過這本實用的書，您將探索基于模擬和綜合的機器學習和人工智能的可能性，專注于深度強化學習和模仿學習技術。AI和ML越來越受數據驅動，而模擬是釋放它們全部潛力的強大而吸引人的方式。

//www.oreilly.com/library/view/practical-simulations-for/9781492089919/

你將學習如何:

使用Unity引擎模擬設計一種解決ML和AI問題的方法 使用游戲引擎合成圖像作為訓練數據 創建模擬環境，設計用于訓練深度強化學習和模仿學習模型 使用和應用高效的通用算法，以模擬為基礎的ML，如近端策略優化 使用不同的方法訓練各種ML模型 使ML工具與行業標準的游戲開發工具一起工作，使用PyTorch和Unity ML- agents和Perception工具包。

本書分為三個部分。

第一部分，“模擬和合成的基礎”，介紹了模擬和合成的主題，并使您在輕輕地基于每個簡單的活動。

第二部分，“為了樂趣和利潤而模擬世界”，致力于模擬。這是書中最重要的部分，因為模擬是一個比綜合大得多的主題。在本部分中，我們將幾乎一步一步地完成一系列模擬活動，并在此過程中構建額外的概念和方法。在本部分結束時，您將通過模擬了解到許多不同的路徑。

第三部分，“合成數據，真實結果”，致力于合成。這是一個比模擬小得多的部分，但仍然至關重要。您將學習使用Unity創建合成數據的基礎知識，到最后，您將具備基本的任何類型的合成您可能需要。

**機器學習和數據科學, **由一組在該領域的專家撰寫和編輯，這份論文集合反映了機器學習和數據科學的最新和全面的現狀，適用于工業、政府和學術界。

機器學習(ML)和數據科學(DS)是非常活躍的課題，在理論和應用方面都具有廣泛的應用范圍。它們已經成為一個重要的新興科學領域和范式，推動了統計、計算科學和智能科學等學科的研究演變，以及科學、工程、公共部門、商業、社會科學和生活方式等領域的實踐轉型。同時，它們的應用提供了一些重要的挑戰，這些挑戰通常只能通過創新的機器學習和數據科學算法來解決。

這些算法涵蓋了人工智能、數據分析、機器學習、模式識別、自然語言理解和大數據操作等更廣泛的領域。他們還解決了相關的新的科學挑戰，從數據捕獲、創建、存儲、檢索、共享、分析、優化和可視化，到跨異構和相互依賴的復雜資源的集成分析，以更好的決策、協作，并最終創造價值。

本書側重于基于python的工具和技術，以幫助您在典型數據科學棧的所有方面(如統計分析、可視化、模型選擇和特性工程)變得高效。

您將回顧日常業務流程中潛伏的低效率和瓶頸，并使用實際的解決方案來解決它們。重復數據科學任務的自動化是貫穿全書的一個關鍵思維模式。您將學習如何在Python生態系統中已經存在的高級庫和包的幫助下擴展現有的編碼實踐，以高效地處理更大的數據集。

這本書關注的主題包括如何測量機器學習模型的內存占用和執行速度，數據科學管道的質量測試，以及為應用程序開發模塊化數據科學管道。您將回顧Python庫，這些庫在自動化和加速日常任務方面非常有用。

最后，您將理解并執行傳統方法之外的數據科學和機器學習任務，并利用Python數據科學生態系統的全部范圍來提高生產率。

你將學習

• 為數據科學和機器學習編寫快速高效的代碼
• 構建文件且富有表現力的數據科學處理流程
• 測量機器學習方法的內存和CPU配置文件
• 充分利用GPU在數據科學任務中的潛力
• 高效地處理大而復雜的數據集

在MLOps工程中，你將學到:

提取、轉換和加載數據集 使用SQL查詢數據集 理解PyTorch中的自動區分 將模型訓練管道部署為服務端點 監視和管理管道的生命周期 測量的性能改進

MLOps Engineering at Scale教你如何使用AWS和其他云供應商的預構建服務來實現高效的機器學習系統。即使您以前從未使用過云平臺，這本易于遵循的書也會逐步指導您設置無服務器ML基礎設施。您還將探索諸如PyTorch Lightning、Optuna和MLFlow等工具，這些工具可以輕松地構建管道并在生產中擴展您的深度學習模型。

//www.manning.com/books/mlops-engineering-at-scale

**本書由三部分組成。**在第1部分中，我列出了將機器學習系統投入生產的場景，描述了實驗機器學習代碼和生產機器學習系統之間的工程差距，并解釋了無服務器機器學習如何幫助彌合這一差距。的第1部分,我將教會你如何使用公共云的serverless特性(Amazon Web Services)開始使用一個真實的機器學習用例,準備一個工作機器學習的數據集的用例,并確保你準備機器學習應用到用例。在第2部分中，我將介紹如何使用PyTorch深度學習框架為結構化數據集開發模型，解釋如何在云中分布和擴展機器學習模型訓練，并展示如何部署經過訓練的機器學習模型以根據用戶需求進行擴展。在此過程中，您將學習評估和評估替代機器學習模型實現的性能，以及如何為用例選擇正確的機器學習模型。在第3部分中，我將向您介紹機器學習實踐者經過戰斗測試的技術，并涵蓋特征工程、超參數調整和機器學習流水線組裝。讀完這本書，您將建立一個機器學習平臺，它吸收原始數據，為機器學習做好準備，應用特征工程，并訓練高性能、超參數調整的機器學習模型。

《數據科學家的統計基礎:使用R和Python》是一本一學期或兩學期的數學統計入門教材，供培養成為數據科學家的學生使用。它深入介紹了任何數據科學家都應該熟悉的統計科學主題，包括概率分布、描述性和推理統計方法以及線性建模。這本書假設有基本的微積分知識，所以演示可以集中在“為什么它可以工作”以及“如何做它”上。然而，與傳統的“數理統計”教科書相比，這本書較少強調概率論，而更強調使用軟件來實現統計方法和進行模擬來說明關鍵概念。書中所有的統計分析都使用R軟件，還有一個附錄展示了用Python進行的相同分析。

這本書還介紹了現代主題，通常不出現在數理統計文本，但與數據科學家高度相關，如貝葉斯推理，非正態響應的廣義線性模型(例如，邏輯回歸和泊松loglinear模型)，和正則模型擬合。將近500個練習被分為“數據分析與應用”和“方法與概念”。附錄介紹了R和Python，并包含了奇數號練習的解決方案。本書的網站擴展了R, Python和Matlab的附錄，以及來自示例和練習的所有數據集。

//www.routledge.com/Foundations-of-Statistics-for-Data-Scientists-With-R-and-Python/Agresti-Kateri/p/book/9780367748456

面向對象Python (OOP)是一種將數據和代碼組合成內聚單元的范例，允許您以不同的方式思考計算問題，并以高度可重用的方式解決它們。面向中級程序員的《面向對象的Python》是一本深入探討OOP核心原則的動手教程，向您展示如何使用封裝、多態性和繼承來使用Python編寫游戲和應用程序。

本書從演示過程編程中固有的關鍵問題開始，然后引導您了解在Python中創建類和對象的基礎知識。您將在此基礎上開發按鈕、文本字段和其他在事件驅動環境中是標準的GUI元素。您還將使用許多真實世界的代碼示例和兩個基于pygame的包來幫助將理論轉化為實踐，使您能夠輕松編寫帶有GUI小部件、動畫、多個場景和可重用的游戲邏輯的交互式游戲和應用。在最后一章中，您將通過構建一個功能齊全的視頻游戲將所有內容結合在一起，該游戲包含了本書中涉及的許多OOP技術和GUI元素。

您將學習如何:

使用一個對象管理器對象創建和管理多個對象

使用封裝對客戶端代碼隱藏對象的內部細節

使用多態性定義一個接口并在多個類中實現它

應用繼承來構建現有代碼

面向對象的Python是一個可視化的、直觀的指南，它完全理解OOP是如何操作的，以及如何使用它使代碼更具可維護性、可讀性和效率——同時不犧牲功能。

//nostarch.com/object-oriented-python

//www.manning.com/books/advanced-algorithms-and-data-structures

作為一名軟件工程師，您將遇到無數的編程挑戰，這些挑戰最初看起來令人困惑、困難甚至是不可能的。不要絕望!許多這些“新”問題已經有了完善的解決方案。高級算法和數據結構為您提供了強大的方法來應對各種棘手的編碼挑戰，您可以對這些挑戰進行調整并應用于自己的應用程序。本實用指南提供了經典、先進和新的算法的平衡混合，用新的視角和實踐技術升級您的編程工具箱。

《高級算法和數據結構》介紹了一系列算法，用于數據分析、機器學習和圖計算中的復雜編程挑戰。您將發現解決各種棘手情況的尖端方法。您甚至將學習為需要自定義解決方案的項目設計自己的數據結構。

第1部分著重于發現高級數據結構，這些結構允許您改進一些基本操作，例如跟蹤事物或事物組。關鍵是要習慣這樣一種思想，即對數據執行操作有多種方式，而最佳方式取決于上下文和需求。

第2部分介紹了搜索中的另一種特殊情況: 處理多維數據、索引該數據和執行空間查詢。我們將再次展示特別數據結構如何在使用基本搜索算法的基礎上提供巨大的改進。但是，本部分還描述了其他重要的主題:集群、高度利用空間查詢和分布式計算，特別是使用MapReduce編程模型。

第3部分主要關注單個數據結構和圖表，這將是介紹一些優化技術的共同主線，這些技術推動了當今的人工智能和大數據工作。

《數據科學與機器學習概論》的創建目標是為尋求了解數據科學的初學者、數據愛好者和經驗豐富的數據專業人士提供從頭到尾對使用開源編程進行數據科學應用開發的深刻理解。這本書分為四個部分: 第一部分包含對這本書的介紹，第二部分涵蓋了數據科學、軟件開發和基于開源嵌入式硬件的領域; 第三部分包括算法，是數據科學應用的決策引擎; 最后一節匯集了前三節中共享的概念，并提供了幾個數據科學應用程序示例。

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1. Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中，讀者將學習如何為聚類問題應用優化算法。

By Pakize Erdogmus and Fatih Kayaalp

2. Best Practices in Accelerating the Data Science Process in Python

By Deanne Larson

數據科學和大數據項目的數量正在增長，當前的軟件開發方法受到了挑戰，以支持和促進這些項目的成功和頻率。關于如何使用數據科學算法以及大數據的好處已經有了很多研究，但是關于可以利用哪些最佳實踐來加速和有效地交付數據科學和大數據項目的研究卻很少。大數據的數量、種類、速度和準確性等特點使這些項目復雜化。數據科學家可利用的開源技術的激增也會使情況變得復雜。隨著數據科學和大數據項目的增加，組織正在努力成功交付。本文討論了數據科學和大數據項目過程，過程中的差距，最佳實踐，以及這些最佳實踐如何在Python中應用，Python是一種常見的數據科學開源編程語言。

3. Software Design for Success By Laura M. Castro

正如人們所期望的那樣，技術書籍的大部分時間都集中在技術方面。然而，這造成了一種錯覺，即技術在某種程度上是沒有偏見的，總是中性的，因此適合每個人。后來，當產品已經存在時，現實會證明我們不是這樣的。包含和表示在設計和建模階段是至關重要的。在本章中，我們將從架構的角度分析，哪些非功能性需求是最敏感的，以及如何開始討論它們以最大限度地提高我們的軟件產品成功的可能性。

4. Embedded Systems Based on Open Source Platforms By Zlatko Bundalo and Dusanka Bundalo

5. The K-Means Algorithm Evolution By Joaquín Pérez-Ortega, Nelva Nely Almanza-Ortega, Andrea Vega-Villalobos, Rodolfo Pazos-Rangel, Crispín Zavala-Díaz and Alicia Martínez-Rebollar

6. “Set of Strings” Framework for Big Data Modeling By Igor Sheremet

7. Investigation of Fuzzy Inductive Modeling Method in Forecasting Problems By Yu. Zaychenko and Helen Zaychenko

8. Segmenting Images Using Hybridization of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms By Raja Kishor Duggirala

9. The Software to the Soft Target Assessment By Lucia Mrazkova Duricova, Martin Hromada and Jan Mrazek

10. The Methodological Standard to the Assessment of the Traffic Simulation in Real Time By Jan Mrazek, Martin Hromada and Lucia Duricova Mrazkova

11. Augmented Post Systems: Syntax, Semantics, and Applications By Igor Sheremet

12. Serialization in Object-Oriented Programming Languages By Konrad Grochowski, Micha? Breiter and Robert Nowak

本章描述了將對象狀態轉換為一種格式的過程，這種格式可以在當前使用的面向對象編程語言中傳輸或存儲。這個過程稱為序列化(封送處理);相反的稱為反序列化(反編組)進程。它是一種低級技術，應該考慮一些技術問題，如內存表示的大小、數字表示、對象引用、遞歸對象連接等。在本章中，我們將討論這些問題并給出解決辦法。我們還簡要回顧了當前使用的工具，并指出滿足所有需求是不可能的。最后，我們提供了一個新的支持向前兼容性的c++庫。

本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

簡介：

科學專業人員可以通過本書學習Scikit-Learn庫以及機器學習的基礎知識。該書將Anaconda Python發行版與流行的Scikit-Learn庫結合在一起，展示了各種有監督和無監督的機器學習算法。通過Python編寫的清晰示例向讀者介紹機器學習的原理，以及相關代碼。

本書涵蓋了掌握這些內容所需的所有應用數學和編程技能。不需要深入的面向對象編程知識，因為可以提供并說明完整的示例。必要時，編碼示例很深入且很復雜。它們也簡潔，準確，完整，是對引入的機器學習概念的補充。處理示例有助于建立理解和應用復雜機器學習算法所需的技能。

本書的學生將學習作為勝任力前提的基礎知識。讀者將了解專門為數據科學專業人員設計的Python Anaconda發行版，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python領域許多機器學習應用程序的基礎。

本書內容包括：

• 使用Scikit-Learn通用的簡單和復雜數據集
• 將數據處理為向量和矩陣以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的Anaconda發行版
• 通過分類器，回歸器和降維應用機器學習
• 調整算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV，JSON，Numpy和Pandas格式加載數據并保存

內容介紹：

這本書分為八章。 第1章介紹了機器學習，Anaconda和Scikit-Learn的主題。 第2章和第3章介紹算法分類。 第2章對簡單數據集進行分類，第3章對復雜數據集進行分類。 第4章介紹了回歸預測模型。 第5章和第6章介紹分類調整。 第5章調整簡單數據集，第6章調整復雜數據集。 第7章介紹了預測模型回歸調整。 第8章將所有知識匯總在一起，以整體方式審查和提出發現。

作者介紹：

David Paper博士是猶他州立大學管理信息系統系的教授。他寫了兩本書-商業網絡編程：Oracle的PHP面向對象編程和Python和MongoDB的數據科學基礎。他在諸如組織研究方法，ACM通訊，信息與管理，信息資源管理期刊，AIS通訊，信息技術案例與應用研究期刊以及遠程計劃等參考期刊上發表了70余篇論文。他還曾在多個編輯委員會擔任過各種職務，包括副編輯。Paper博士還曾在德州儀器（TI），DLS，Inc.和鳳凰城小型企業管理局工作。他曾為IBM，AT＆T，Octel，猶他州交通運輸部和空間動力實驗室執行過IS咨詢工作。 Paper博士的教學和研究興趣包括數據科學，機器學習，面向對象的程序設計和變更管理。

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