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2021-03-15 | PChome書店

機器學習的數學基礎:AI、深度學習打底必讀

機器學習的數學基礎:AI、深度學習打底必讀
機器學習的數學基礎:AI、深度學習打底必讀
作者:西內啟 出版社:旗標 出版日期:2020-01-31 00:00:00

清華大學榮譽教授 李家同博士 推薦:『數學是 AI 的根本, 你可以跟著本書扎實理解機器學習最根本的數學基礎。』
國立台中教育大學數學教育學系 胡豐榮博士 與 清華大學數學系畢 徐先正 合譯
『進入 AI 時代,數學突然紅起來!』
現在資訊科學界最夯的主題就是 AI、機器學習、深度學習。Google、Apple、Amazon、台積電……等世界大廠都在爭搶 AI 大餅,比的是誰家的 AI 比較聰明、比較準確,因此發展出許多先進的技術,甚至把 AI 直接植入晶片中。每家好像都很厲害,然而高下區別的關鍵在哪裏?
大家使用的開發工具不外乎 TensorFlow、Keras、Numpy,你會用,別人也會,那你憑甚麼贏人家?當然要靠獨創的技術、神秘的參數配方,而這些都是開發工具給不了的。如果只靠土法煉鋼,不斷「Try Try 看」各種參數組合,這實在太不科學,根本無法提升能力。所以必須徹頭徹尾弄懂 AI 技術裏面在做甚麼?才知道應該用什麼參數去試、用甚麼演算法去算……,想做出比別人更好的 AI,就必須自我蛻變,這一切的打底功夫就是「數學」。
『AI、機器學習、深度學習需要的數學,你懂了嗎?』
數學領域的學科龐雜,國中、高中學完之後也不知道幹嘛,或是不求甚解,久而久之就還給老師了。然而在 21 世紀進入機器學習、深度學習領域,完全避不開下面這些東西,你懂了嗎?:
「邏輯斯迴歸/線性迴歸/合成函數/鏈鎖法則/條件機率/貝氏定理/ 最小平方法/最大概似估計法/常態分佈/機率密度函數/向量內積/相關係數/ 誤差函數/代換積分/多元迴歸分析/神經網路/多變數偏微分/矩陣偏微分/ 梯度下降法/隨機梯度下降法/非線性邏輯斯函數/Sigmoid/反向傳播/more…」
媽呀!誰來教教我?
小編看過市面上數本主打機器學習或深度學習的數學書,主要分兩類:其一是內容太過簡單講得不夠深入,其二是假設你的數學能力已經很強,直接跳過許多細節,這兩類讀了還是不知所云。沒關係,本書就是為你設計的,帶你從基礎開始複習,搭配實務案例,讓你知道數學可以怎麼用。而且最重要的是「只教機器學習、深度學習用得到的數學,講清楚、才能吸收」,其它用不到的不講,節省大家的寶貴時間。
本書設計的巧妙之處在於前面講過的內容,到了進階的部份仍然會不斷前後呼應,不斷提醒。書中的運算步驟,像是梯度下降法、隨機梯度下降法、反向傳播... 都一一手算推導給你看。認真讀完本書,機器學習與深度學習的數學就能深印腦海。

★本書特色:

只講機器學習、深度學習用得到的數學,追根究底且看得懂
梯度下降法、隨機梯度下降法、反向傳播... 一步一步手工算給你看
利用實務範例,更能了解數學可以用在哪裏

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