终极算法中文版豆瓣在线阅读-终极算法机器学习和人工智能如何重塑世界PDF电子书

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编辑点评:

终极算法机器学习和人工智能如何重塑世界揭秘机器学习的终极逻辑,全景勾勒人工智能的商业未来。《乔布斯传》作者沃尔特·艾萨克森、图灵奖得主朱迪亚·珀尔、中国大数据领航人车品觉、今日头条首席算法架构师曹欢欢倾力推荐!

终极算法机器学习和人工智能如何重塑世界PDF电子书

作者简介

佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos),美国华盛顿大学计算机科学教授,加州大学欧文分校信息与计算机科学博士,在机器学习与数据挖掘方面著有200多部专业著作和数百篇论文。国际机器学习学会联合创始人,《机器学习》杂志编委会成员,JAIR前副主编。美国人工智能协会院士(AAAI Fellow,国际人工智能界的最高荣誉),荣获SIGKDD创新大奖(数据科学领域的*高奖项)、斯隆奖(Sloan Fellowship)、美国国家科学基金会成就奖(NSF CAREER Award)、富布赖特奖学金、IBM学院奖以及多个顶极论文奖项。

内容简介

购物网站用算法来为你推荐商品,点评网站用算法来帮你选择餐馆,GPS系统用算法来帮你选择*佳路线,公司用算法来选择求职者……

当机器最终学会如何学习时,将会发生什么?

不同于传统算法,现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”,它们通过学习我们琐碎的数据,来执行任务;它们甚至在我们还没提出要求,就能完成我们想做的事。

什么是终极算法?

机器学习五大学派,每个学派都有自己的主算法,能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点,就有可能找到一种“终极算法”,该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识,这也必将创造新的人类文明。

你为什么必须了解终极算法?

不论你身处什么行业、做什么工作,了解终极算法都将带给你崭新的科学世界观,预测以后的科技发展,布局未来,占位未来!

在《终极算法》中,全球著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗·多明戈斯,为我们揭开了算法的神秘面纱,让我们一窥谷歌以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想,解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务,并提出了“终极算法”的设想,探讨了终ji算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、以及想走在变革前沿的人来说,这是一本必不可少的思想指南。

“如果这种终极算法存在,那么它将可以通过数据获得世界上过去、现在、未来的所有知识。这个算法的发明将会是科学史上伟大的进步之一。”

我们将走向何方

科技潮流奔涌而来并迅猛向前。机器学习不同寻常的一点就是,在经历所有这些变革以及繁荣和破产之后,它开始逐渐强大。它遇到的第一个大的打击是在金融领域,预测股票的起伏波动,起于20世纪80年代。接下来的一波是挖掘企业数据库,在20世纪90年代中开始发展壮大,尤其是在直接营销、客户关系管理、资信评分以及诈骗侦查等领域。接着是网络和电子商务,在这些领域中,自动个性化很快流行起来。当互联网泡沫暂时削弱这种趋势时,将机器学习应用到网页搜索和广告投放的做法开始腾飞起来。不管怎样,9-11恐怖袭击后机器学习被应用到打击恐怖主义的战争中。网络2.0带来一连串的新应用,包括挖掘社交网络、搜索哪些博客谈到你的产品。同时,各个领域的科学家也逐渐转向大规模建模,由分子生物学家和天文学家打头阵。人们勉强留意到了房地产泡沫,而其主要影响就是使人才从华尔街转移到硅谷,并受到欢迎。2011年,“大数据"的概念流行起来,机器学习被明确归入全球经济未来的中心。当今,似乎没有哪个人类钻研的领域不受到机器学习的影响,甚至包括看起来没有多大关系的领域(如音乐、体育、品酒).

尽管机器学习发展很明显,但这也仅仅是未来的预告。虽然它有用,但实际上当今在工业上起作用的学习算法的生成还是受到了很大限制。如果现在实验室的算法能在各领域的前线使用,比尔·盖茨说机器学习的突破产生的价值将相当于10家微软,其实这个说法有点保守了。如果这些观点让研究人员真正觉得眼前一片光明,而且收到效果,那么机器学习带来的就不仅仅是新的文明时代,还是地球生命进化的新阶段。

怎样才能实现这个目标?学习算法如何运行?现在它们不能做什么?它们的下一代会是怎样的?机器学习革命将以什么方式呈现?你得抓住哪些机遇,提防哪些危险?这些就是这本书要讲的内容。

来自进化论的论证

生物多样性源于单一机制:自然选择。值得注意的是,计算机科学家对该机制非常熟悉:我们通过反复研究尝试许多备选方法来解决问题,选择并改进最优方案,并尽可能多地尝试这些步骤。进化论是一种算法。套用查尔斯·巴贝奇(维多利亚时期的计算机先驱人物)的观点,上帝创造的不是物种,而是创造物种的算法。达尔文在《物种起源》的总结部分提到的“无限形体,美丽至极”掩饰了最美的统一性:所有这些形体都被编码在DNA中,所有这些形体都通过改变和连接这些染色体来表现。只通过该算法的一个描述,谁会猜出它产生了你和我?如果进化论这个算法能学习我们,可以想象它还可以学习能学习到的一切,条件是我们将进化论这个算法运用到足够强的计算机上。的确,在机器学习领域,通过模仿自然选择来使程序进化是许多人正在努力做的事情。因此,进化论是另外一个有希望通往终极算法的途径。利用足够多的数据,一种简单的算法能掌握什么?关于这个问题,最经典的例子就是进化论。输入进化论这个算法的信息是所有存在过的、活着的生物的经历以及命运(对现在的算法来说是大数据)。此外,这个进化论算法已经在地球上最强大的计算机运行了300多万年-这台强大的计算机就是地球自己。运行这个算法的真正计算机应该比地球这台“计算机”运转得更快、数据密集性更低。哪一个模型更适合终极算法:进化还是大脑?这是和机器学习有关、自然与培育之间的辩论。正如我们的存在依靠的是自然与培育的共同力量,也许真正的终极算法包含这两个方面。

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