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娱乐盘点大剧院 得到了这份书单，我问了十多位机器学习专家( 三 )


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推荐人：日本国立情报学研究所人文开放数据中心研究员TarinClanuwat
推荐语：深度学习改变了计算机视觉、图像处理和自然语言处理领域 。 在TensorFlow.js的帮助下 ， 现在JavaScript开发者可以在不依赖Python或R的情况下构建深度学习app 。
6.《TinyML》
书籍地址：https://www.oreilly.com/library/view/tinyml/9781492052036/?ref=mentorcruise
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推荐语：机器学习以多种形态和大小存在 。 这本书聚焦最小的形式：嵌入式设备和微控制器 。 从这本书中 ， 你可以学到如何构建能在低功率Arduino微处理器上运行的小型机器学习模型 ， 而且它们的大小通常只有几kb 。
进阶
你现在已经了解回归、分类这些基础知识了 ， 是时候学习一些高阶和专门的概念了 。 机器学习每天都在进化 ， 这能否帮助AI系统更安全或大规模部署 ， 以下书籍可以帮你找到答案：
1.《StrengtheningDeepNeuralNetworks》
书籍地址：https://www.oreilly.com/library/view/strengthening-deep-neural/9781492044949/?ref=mentorcruise
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推荐人：MentorCruise创始人DominicMonn
推荐语：随着深度神经网络越来越多地应用在现实场景中 ， 使用无法骗过人类的数据故意「愚弄」它们成为一种新的攻击方式 。 这本书考察了日常使用DNN来处理图像、音频和视频数据的现实场景 。
2.《ReinforcementLearning:AnIntroduction》
书籍地址：https://web.stanford.edu/class/psych209/Readings/SuttonBartoIPRLBook2ndEd.pdf?ref=mentorcruise
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推荐人：斯坦福毕业生、谷歌大脑前员工DennyBritz
推荐语：RichardSutton写的这本书被认为是这个主题中最基础也最重要的资源 。 强化学习快速发展成为AI创新的主要部分 ， 这本书适合工程师和科学家阅读 。
3.《DeepRLinAction》
书籍地址：https://www.manning.com/books/deep-reinforcement-learning-in-action?ref=mentorcruise
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推荐语：人类从反馈中学习 ， 而这一强化过程可以被应用到计算机程序中 ， 使它们解决经典编程无法解决的更复杂问题 。 这本书介绍了深度强化学习领域中的基础概念和术语 。
4.《GenerativeDeepLearning》
书籍地址：https://www.oreilly.com/library/view/generative-deep-learning/9781492041931/?ref=mentorcruise
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推荐语：现在 ， 教会机器比人类更好地绘画、写作、谱曲是有可能的 。 阅读这本书后 ， 机器学习工程师和数据科学家将发现 ， 如何重新创建生成式深度学习模型最令人印象深刻的示例 。
5.《FederatedLearning》
书籍地址：https://www.amazon.de/Federated-Learning-Synthesis-Artificial-Intelligence/dp/1681736977?ref=mentorcruise
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推荐语：如何让多个数据所有者共同训练和使用共享预测模型 ， 同时保证所有本地训练数据私有呢？这本书介绍了联邦机器学习利用结合了分布式机器学习、密码学和安全的新型解决方案破解该问题 。
理论和历史
知过去 ， 方能见未来 。 了解AI的历史、发展过程和早期错误非常重要 。 以下书籍可以帮你读懂AI的过去 。
1.《AlanTuring:TheEnigma》
书籍地址：https://www.goodreads.com/book/show/150731.Alan_Turing?ref=mentorcruise


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