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融汇ML|DL核心算法
贯通计算机视觉|语音识别|自然语言处理应用
• 在深度学习流行之前的传统机器学习年代，我们认为“人工”更多强调的是特征工程之难，需要机器学习从业者不断分析数据，挖掘新的特征。
• 在深度学习流行的这几年，我们认为这句话依然成立，只是“人工”更多地强调人工标注，因为深度学习需要大量的标注数据。当然，也有人反驳说不需要标注，用户的使用历史天然就是标注。实际上，这可以理解为一种众筹标注。
• 在深度学习发展的未来，我们希望这句话不再成立，期待无监督模型取得更长足的进步，使得“人工”智能变为真正的智能。
《深度学习核心技术与实践》
主要内容
本书主要介绍深度学习的核心算法，以及在计算机视觉、语音识别、自然语言处理中的相关应用。作者们都是业界一线的深度学习从业者，所以书中所写内容和业界联系紧密，所涵盖的深度学习相关知识点比较全面。本书主要讲解原理，较少贴代码。
作者简介
猿辅导应用研究团队成立于2014年年中，一直从事深度学习在教育领域的应用和研究工作。团队成员均毕业于北京大学、清华大学、上海交大、中科院、香港大学等知名高校，大多数拥有硕士或博士学位。研究方向涵盖了图像识别、语音识别、自然语言理解、数据挖掘、深度学习等领域。团队成功运用深度学习技术，从零开始打造出活跃用户过亿的拍照搜题APP——小猿搜题，开源了分布式机器学习系统ytk-learn和分布式通信系统ytk-mp4j。此外，团队自主研发的一系列成果均成功应用到猿辅导公司的产品中。包括：速算应用中的在线手写识别、古诗词背诵中的语音识别、英语口语智能批改、英文手写拍照识别和英语作文智能批改等技术。
编辑推荐
√ 来自一直盛产人工智能黑科技的神秘之师，他们也是开源分布式系统ytk-learn和ytk-mp4j的作者。
√ 用一线工程视角，透过关键概念、模型、算法原理和实践经验，为入坑者破解深度学习“炼金术”。
√ 算法、代码容易获取，结合产品需求落地机器学习才是难题，本书旨在让算法真正在团队扎根长大。
√ 胸怀全局、了如指掌才能在实践中少走弯路，用理论滋养创新能力，这也是本书导向的至臻境界。
本书写给谁看
适合深度学习从业人士或者相关研究生作为参考资料，也可以作为入门教程来大致了解深度学习的相关前沿技术。
媒体评论
本书的作者之一邓澍军博士和夏龙是我的老同事，几年前我们在网易有道共事时，他俩就开始了孜孜不倦的机器学习“修炼”之旅，读经典专著和论文，研读代码，推动机器学习技术和公司业务结合，这股劲头一直延续到他们加入猿辅导创业。今天，他们把自己对深度学习方法的心得体会、落地的第一手经验凝集在《深度学习核心技术与实践》这本书里，即使是我这种自认为经验很丰富的人，也从这本书中学到了很多不曾了解的知识。
——北京一流科技有限公司创始人 袁进辉（老师木）
这本书的不少作者都是我的前同事。从书中我看到了熟悉的务实、钻研、追求实际效果的风格。在深度学习被称为“炼金术”的当前，本书通过第一线的视角，既包含工程实践所需的关键概念、模型和算法原理，也有多年实践经验的总结。本书内容深入浅出，干货满满，是一本不可多得的入门和实践参考书。
——网易有道首席科学家 段亦涛
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《深度学习核心技术与实践》
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