《實戰機器學習|以深度學習演算企業資料》
‧人工智慧觸手可及，讓資料起舞
‧運用演算法擴展企業營運業務
‧機器學習專家力作，實戰經驗分享


　　機器學習是一門多領域且跨領域的學科，涉及機率論、統計學、逼近理論、凸分析、演算法複雜性等多門學科，專門研究電腦如何模擬或做到人類的學習行為。機器學習是人工智慧的核心，是使電腦具有智慧的根本途徑。


　　本書透過對機器學習的背景知識、演算法流程、相關工具、實作案例以及知識圖譜等內容的講解，全面介紹機器學習的理論基礎和實作應用。書中涉及機器學習領域的多個典型演算法，並詳細提供機器學習的演算法流程。


　　本書適合任何有一定資料程度和程式設計基礎的讀者閱讀。透過閱讀本書，讀者不僅可以瞭解機器學習的理論基礎，也可以參照一些典型的應用案例拓展自己的專業技能。


　　通過閱讀本書，你將瞭解到：

　　‧完整的機器學習運作流程，包括資料前置處理、特徵工程、演算法、模型評估等；

　　‧最常用的機器學習演算法，包括邏輯迴歸、隨機森林、支援向量機、KMEANS、DBSCAN、K近鄰、馬可夫決策、LDA、標籤傳播等；

　　‧機器學習演算法在實際業務中的應用，涵蓋金融、醫療、新聞、電商等諸多領域；

　　‧機器學習的常用工具：R、Spark-MLlib、TensorFlow、PAI等；

　　‧時下最熱門的技術領域：深度學習、知識圖譜等。