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商品描述

商品資料 作者：西內啟 出版社：旗標科技股份有限公司 出版日期：2020/01/31 ISBN/ISSN：9789863126140 語言：繁體/中文 裝訂方式：平裝 頁數：400 原價：580 ------------------------------------------------------------------------ 內容簡介 〇清華大學榮譽教授 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。』 〇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／S 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 : 〇只講機器學習、深度學習用得到的數學，追根究底且看得懂 〇梯度下降法、隨機梯度下降法、反向傳播... 一步一步手工算給你看 〇利用實務範例，更能了解數學可以用在哪裏 作者簡介 西內啟 東京大學醫學院畢業，專長為生物統計學。曾經擔任東京大學醫學系醫療溝通學科助理教授，大學醫療資訊網路研究中心副所長，Dana-Farber/Harvard 癌症研究中心的客座研究員。他於 2014 年創立 Data Vehicle 公司，開發商業應用的資料分析工具與資料研究的服務。 二手書購物須知 1. 購買二手書時，請檢視商品書況或書況影片。商品名稱後方編號為賣家來源。 2. 商品版權法律說明：TAAZE 讀冊生活單純提供網路二手書託售平台予消費者，並不涉入書本作者與原出版商間之任何糾紛；敬請各界鑒察。 3. 二手商品無法提供換貨服務，僅能辦理退貨。如須退貨，請保持該商品及其附件的完整性(包含書籍封底之TAAZE物流條碼)。若退回商品無法回復原狀者，可能影響退換貨權利之行使或須負擔部分費用。 4. 退換貨說明：二手書籍商品享有15天的商品猶豫期（含例假日）。若您欲辦理退貨，請於取得該商品15日內寄回。但以下幾種狀況不得辦理退貨： a. 與書況影片相較有差異(撞損..) b. 附件不符(原有含CD) c. 物流條碼被撕除 訂購本商品前請務必詳閱退換貨原則。 5. 書況標定 : 二手書「書況」由讀冊生活統一標定，標準如下，下單前請先確認該商品書況，若下單則視為確認及同意書況。 a. 全新：膠膜未拆，無瑕疵。 b. 近全新：未包膜，翻閱痕跡不明顯，如實體賣場陳列販售之書籍。 c. 良好：有使用痕跡，不如新書潔白、小範圍瑕疵，如摺角、碰撞、汙點或泛黃等。 d. 普通：有明顯使用痕跡或黃褐色、黑斑等。

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