知识图谱开创了人工智能的新范式,以数据驱动和知识驱动相结合,开启了下一代人工智能,实现了人与人、人与机器、机器与机器的协同协作。此外,知识图谱突破了传统的人工智能研究领域,从广泛的文本、结构化、视觉和时序等多模型数据中提取知识已成为知识图谱发展的主要方向之一,多模态知识图谮的构建可深度融合并灵活运用显式符号知识和隐式数据知识。将深度学习、图深度学习、迁移学习与元学习深度融合是知识图谱的发展趋势,可用于全类型、高涵盖的大规模知识图谱构建,实现更精深的知识推理,是通往鲁棒、可解释的人工智能之路。 Dieter Fensel 是语义网络研究的先驱之一,本书是其团队在知译者序识图谱领域的主要成果之一。本书共5章,主要讨论了知识图谱的整个生命周期,知识图谱的概念、构建、实现、维护和部署、技术架构和未来工
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Effective数据科学基础设施 学习Metaflow和数据科学基础设施的书籍,立数据科学基础设施的上佳指南。源代码、Links文件见书封底二维码。
《Effective数据科学基础设施》由Netflix工程师Ville Tuulos撰写,以Metaflow为对象,介绍了数据科学所需要的基础设施,囊括数据准备、特征工程、模型训练、模型部署、服务和持续监控等环节。Metaflow专注于构建生产流程,更适合具有深厚工程和DevOps技能的大型专业数据科学团队。本书的目标读者为数据科学家、机器学习工程师、IT 技术人员和MLOps工程师。数据科学家在人工智能和算法方面非常精通,但软件开发能力通常不足。他们渴望有一套方法论和工具来促进从构建到部署的迭代过程,从而落实自己的想法。数据科学家不在意在一个 孤岛 。上开展数据挖掘和分析工作,他们更希望能够在离线、实时和批处理等场景中落实项目。IT技术人员对机器学习算法理论和模型细节并不了解,他们渴望本书能够提供一个机器学习流程的全貌,便于他们进行任务编排。此外,一些
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本书是敏捷技术教练和代码重构布道者Christian Clausen基于多年工作积累的实践经验编写而成,并且由世界级软件开发大师、设计模式和敏捷开发先驱Robert C. Martin (后辈程序员尊称其为 Bob大叔 )作序。Bob大叔在代码整洁方面为晚辈程序员奉献了3本代码整洁著作。本书是跟随Bob大叔脚步,站在巨人肩上,集大成写就的。它以代码 示例对比方式对好代码和坏代码进行识别,从重构、函数封装、类型设计、代码融合、数据维护等方面对程序员面临的问题进行深度分析。此外从编译器、注释及代码重构时机和方法等方面提出了一些策略和准则,教你在遇到问题时如何修复和改进低效代码,让你的代码变得优雅、易读和易维护。本书可作为对编程感兴趣的相关人员、程序员、计算机科学家和工程师的修炼宝典,是程序员提升自己的职业素养不可不读的经典著作。
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AI可解释性(Python语言版) 通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。
《AI可解释性(Python语言版)》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论,从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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