本书先简单介绍了Spark和Spark MLlib，然后介绍标准Spark MLlib库之外的更强大的第三方机器学习算法和库。通过阅读本书，你将能够通过几十个实际的例子和深刻的解释，将所学到的知识应用到真实世界的用例。

行人再识别是关于行人的身份再识别问题，是经典人脸识别的延续和扩展，也是人工智能领域下计算机视觉的重要任务之一。本书概述了行人再识别十几年简要发展史，介绍了著者在行人再识别领域开展的相关研究成果，包括行人再识别整体应用框架（第2章），提升行人再识别精度的方法（第3章、第4章、第5章、第7章和第8章），加速和精简行人再识别特征提取和表示的方法（第6章，第9章、第10章和第11章），探索更具挑战性的跨模态行人再识别方法（第12章），以及行人再识别的未来和发展预测（第13章）。本书可作为人工智能、信息处理等领域人员的参考资料，也可以供从事计算机视觉和行人再识别相关研发的工程技术人员参考。

使用监督学习从头构建一个图像识别应用程序。用线性回归预测未来。深入研究梯度下降，这是一种驱动大部分机器学习的基本算法。创建感知器来分类数据。建立神经网络来处理更复杂和复杂的数据集。通过反向传播和批处理来训练和细化这些网络。分层神经网络，消除过度拟合，并添加卷积将您的神经网络转换为一个真正的深度学习系统。

机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的组件组成，并涉及许多不同的领域。之所以说独特，是因为它们依赖于数据，不同用例之间的数据差异很大。在本书中，您将学习一种整体的方法来设计可靠、可伸缩、可维护的ML系统，并能适应不断变化的环境和业务需求。作者Chip Huyen是Claypot AI的联合创始人，她考虑了每个设计决策——比如如何处理和创建训练数据，使用哪些功能，多久再训练一次模型，以及监控什么——在它如何帮助整个系统实现其目标的背景下。本书中的迭代框架使用了大量参考文献支持的实际案例研究。

一个万物互联的数字化世界正在悄然形成，不知不觉中，我们已经进入到了一个前所未有的数字化与智能化时代。 数智化时代对人类社会的改变是颠覆性的。半导体芯片技术的突飞猛进，使得万物皆可“数”；宽带泛在网络的普及应用，使得万物皆可“连”；云计算（算力）与人工智能（算法）的并行发展，使得万事皆可“算”。数据已成为新的生产要素，算法和算力已成为新的生产动力，机器智能将成为新的生产工具，数字经济、数字社会、数字生活和数字治理都将成为智能革命广阔的主战场。我们该如何认识并适应这个时刻变化中的世界？ 《图解数据智能》是一本为数字资源的对接方、分配方以及广大的入门学习者提供相关数据智能概念的科普读物。书中各个概念之间相对独立，读者可以将其作为一本检索用的工具书籍，也可以根据自己的兴趣灵活查阅相关篇章。 无论你是数智化领域的专业从业人员，还是刚刚毕业想要进入该领域的技术小白，抑或是正面临着数字化转型的政府或企业人员，或者是千千万万个生活在这个数智化社会中的普通人，都可以阅读此书，你将从酣畅淋漓的技术释疑和轻松有趣的漫画解读中，找到自己的答案。

你是否发现，购物、短视频、资讯等平台背后的智能推荐算法，不断分析着你的购物偏好和浏览习惯；价格算法时刻计算调整着你能购买到的商品价位；导航算法、网约车平台算法和无人驾驶汽车算法等等，时刻影响着我们的出行…… 无论是否愿意，我们的生活已被算法包围。为了帮助大家全面认知我们当前所身处的世界，消弭技术发展过快带来的困扰与隐忧，《人人都离不开的算法——图解算法应用》一方面从人工智能算法的五大核心应用领域—公共、商业、医疗、工业、金融的典型场景出发，以通俗化、故事化和漫画化的具体事例，深入解读算法是如何在各行各业具体发挥作用和对日常生活的影响；另一方面，将从算法的责任监管和立法治理等角度，阐述算法开发与应用者们应该如何守好伦理底线，让科技向善而行。 《人人都离不开的算法——图解算法应用》脉络清晰，图文并茂，无论你是工作中会接触到算法应用的从业人员，还是对算法应用感到好奇的小白，本书都有助于你打开视野，看到算法在实际应用中的波澜壮阔。

这是一本写给青少年看的人工智能科普图书，目的是帮助青少年启蒙科学素养，开阔科学视野，培养科学思维，锻炼动手能力，让小读者了解人工智能的过去、现在和未来，从而更好地融入人工智能时代。通过阅读本书，小读者不仅能学习 Python 语言的基本使用，还可以从数据、算法等多个角度来一探人工智能的奥秘。所有这些都旨在激发孩子们的好奇心，帮助他们体会科学研究应具备的精神。本书用了大量形象的比喻，用贴近青少年生活的案例作类比，把书中的抽象概念和难点以诙谐幽默的手绘插画形式诠释出来，力求让小读者读得懂、喜欢读。本书从“如何实现人工智能”出发，讲述了人工智能编程语言之一—Python 语言的基本使用，帮助小读者初步学习一种获取数据的重要手段—网络爬虫，以及如何进行简单的数据处理，了解什么是算法，体验简单的人工智能算法，领略算法的魅力。当然，最终还会指导小读者一行行地亲手写出代码，在自己的计算机上运行自己写出的人工智能程序。全书从多个角度打开了人工智能的大门，让读者得以窥见门内的风景。

人工智能时代已经来临，这项技术正在改变人类的认知和生活，也对实体经济造成了重大影响。本书先介绍了与人工智能相关的理论知识，再一一讲述人工智能与5G、物联网、区块链等技术的融合；应用篇主要讲述了人工智能的实战场景，分析人工智能在制造、教育、金融、新零售、医疗健康、社交娱乐等领域的应用情况；落地篇讲述了AI行业的入局之道，为想入局AI行业的公司提供指导思路。

There have been some interesting developments in machine learning over the past four years，since the lst edition of this book came out. One is the rise of Deep Belief Networks as an area of real research interest（and business interest， as large internet-based companies look to snap up every small company working in the area）， while another is the continuing work on statistical interpretations of machine learning algorithms. This second one is very good for the field as an area of research， but it does mean that computer science students， whose statistical background can be rather lacking， find it hard to get started in an area that they are sure should be of interest to them. The hope is that this book， focussing on the algorithms of machine learrung as it does， will help such students get a handle on the ideas，and that it will start them on a journey towards mastery of the relevant mathematics and statistics as well as the necessary programming and experimentation.In addition， the libraries available for the Python language have continued to develop，so that there are now many more facilities available for the programmer. This has enabled me to provide a simple implementation of the Support Vector Maclune that can be used for experiments， and to simplify the code in a few other places. All of the code that was used to create the examples in the book is available at http：//stephenmonika.net/（in the &Book' tab）， and use and experimentation with any of this code， as part of any study on machine learning， is strongly encouraged.

《自己动手做聊天机器人》从零开始介绍了聊天机器人的发展历程及技术原理，并配合项目实 战案例，重点介绍了问答系统、对话系统、闲聊系统这三种主要聊天机器人的技术原理及实现细节。 让读者可以由浅入深、循序渐进地学习聊天机器人的相关知识，并对聊天机器人有深入的理解。 《自己动手做聊天机器人》分为 12 章，主要内容有聊天机器人概述；快速开发一个智能语音助手； 文本相似度计算方法；基于 BERT 模型的智能客服；基于知识库的问答系统；基于知识图谱的电影知 识问答系统；基于知识图谱的医疗诊断问答系统；基于任务导向的聊天机器人；基于 Rasa 的电影订票 助手；基于 UNIT 的智能出行助手；快速搭建一个“夸夸”闲聊机器人；聊天机器人的发展展望。 《自己动手做聊天机器人》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合对聊天机器人技术感 兴趣的入门读者和进阶读者阅读，也适合人工智能技术研究人员、自然语言处理技术研究人员等其 他编程爱好者阅读。另外，本书还可以作为高等院校或相关培训机构的教材使用。