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• 作者：Randomwalkonws 发布时间：2018-01-01 15:30:37

  《路线图》到处是让人捧腹的冷幽默。邱振锋就是当代人的隐喻。所谓生活欺骗了你，就是你花了十年拼搏奋斗的目标，十年后回头一看，竟然发现一文不值的何止是北京户口，当年读完外贸中国加入WTO了，卖了房熬完移民监发现国内同学房产涨了十倍，削减脑袋爬到部级然后双规了 ... 那个《岩石堡的风景》里门罗的曾曾曾祖父，简直就象我们村老头的形象。

• 作者：马达+s+狐猴 发布时间：2016-12-28 16:02:42

  隨手翻~

• 作者：大可可 发布时间：2016-03-12 16:50:04

  不知说什么好，凑起来的集子。但是有所感就够了。

• 作者：寻道士 发布时间：2015-01-12 19:49:42

  2014.3.15

• 作者：h0n9xu 发布时间：2012-07-30 01:28:24

  还需要多练习；看这书主要是给自己吃定心丸

• 作者：孤独东西 发布时间：2013-05-12 23:42:01

  以中国人的尺度我觉得写的太磨叽了，完全用十万字能说清楚的事情写了三十万字（是为了赚稿费么？），每个前面的铺垫后面都要进行复述。整部书就像一部日本A片，所有阴暗的内心都被冠以美丽纯爱外衣，让我觉得所有的AV女优都像冬香一样在享受极至性爱。

• 能人辈出的仁宗时代

  作者：gy,sabrina 发布时间：2020-04-19 22:15:26

• 一部一爆款，LinkedIn明星作家凭什么成为黑马技术分享者？

  作者：异步图书 发布时间：2021-12-31 12:57:23

  两年前，

  世界级的实践者和LinkedIn的超级明星Andriy Burkov

  创作了机器学习入门手册

  《机器学习精讲》

  。这本书被翻译成

  11+种语言

  ，受到全世界机器学习爱好者的追捧。无数名程序员通过这本仅仅只有100页的小册子入门了机器学习。

  两年后，明星作家Andriy Burkov基于自己15年来用机器学习解决问题的经验，以及行业领导者的公开经验，创作了它姊妹篇

  《机器学习工程实战》

  。

  

  行业领袖怎么评价《机器学习精讲》

  Andriy Burkov出品，必为精品！这本新书更是精品中的精品。《机器学习工程实战》不仅没有辜负粉丝对它的期待，而且与前书搭配起来更是相得益彰。正如作者所言：“Two books to start your journey in AI and to grow as a professional. ”

  1.

  为什么写作这本书？

  这本书的作者安德烈·布可夫（Andriy Burkov），是人工智能和机器学习领域专家。他拥有人工智能博士学位，尤其擅长自然语言处理、机器学习、信息检索等。目前，他是高德纳（Gartner）咨询公司机器学习开发团队的主管。该团队的主要工作是，使用浅层和深度学习技术，开发可用于生产环境的、先进的多语言文字抽取和标准化系统。

  Andriy Burkov还是一名十分活跃的技术分享者。他非常喜欢在网络上分享自己在人工智能和机器学习领域遇到的问题和总结出来的经验，Twitter、LinkedIn、Github等都是他的阵地。比如，他在LinkedIn上就开办了每周专栏《Artificial Intelligence》，一直都有在更新中。

  这个专栏现在已有超过50万的用户订阅，拥有超高人气！截至2021年10月22日，他已经在LinkedIn上分享了90篇技术文章，每一篇都让读者受益匪浅。当然，他的分享也不是泛泛而谈。不论是专栏的惊人订阅量，还是那本鼎鼎有名的《机器学习精讲》，都充分证明了Andriy Burkov在研究和写作上拥有着强悍的天赋与实力。而这本《机器学习工程实战》也不例外，是Andriy Burkov高水平写作技艺与扎实技术基础融会贯通的另一巨著。

  那么，Andriy Burkov为何写作《机器学习工程实战》呢？

  在过去的几年里，对许多人来说，机器学习已经成为人工智能的同义词。与此同时，有很多组织机构都在努力应用机器学习来解决实际的业务问题，不过，其中有一个困难就是人才稀缺。然而，即使能够获得有才华的机器学习工程师和数据分析师，但也有不少挑战。在2020年，大多数组织仍然需要花费31～90天的时间来部署一个模型，而18%的公司花费的时间超过90天——有些公司花费了一年多的时间实现生产化部署。模型版本控制、可重复性和扩展性等都是组织机构在开发ML能力时面临的主要科学挑战。

  但事实上，这些挑战与其说是科学，不如说是工程。因为，这些挑战出现的原因并不是机器学习工程师的理论知识不够扎实，而是他们缺乏机器学习项目的工程方面知识。Andriy Burkov意识到了这个问题，也发现了市面上虽然关于机器学习的好书有很多，既有理论上的，也有实践上的，但这些书籍都太”典型“了。从一本典型的机器学习书籍中，你可以了解机器学习的类型、算法的主要家族是如何工作的，以及如何使用算法基于数据建立模型。

  不过，一本典型的机器学习书籍不太关注实现机器学习项目的工程方面。诸如数据收集、存储、预处理、特征工程，以及模型的测试和调试、模型部署到生产环境中以及从生产环境中退出、运行时和投入生产后的维护等问题，常常被排除在机器学习书籍的范围之外。因此，Andriy Burkov便有了创作一本提供在上述方面上可供参考的实践与想法的书籍的念头。于是，《机器学习工程实战》就此诞生！

  

  《机器学习工程实战》英文原著封面

  2.

  这本书值得你看的四个理由！

  01.凝结了人工智能和机器学习领域专家多年的实践经验，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践

  《机器学习工程实战》凝结了人工智能和机器学习领域专家多年的实践经验，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践，是对机器学习工程实践和设计模式的系统回顾。本书全面阐释了利用机器学习大规模地解决业务问题，所涉及的全部流程：

  项目准备工作

  数据收集

  特征工程

  监督模型训练

  模型评估

  模型部署

  模型服务

  监测和维护

  ......

  由浅入深剖析机器学习实践过程中遇到的问题，能够帮助读者快速掌握机器学习工程实践和设计模式的基本原理与方法。

  

  机器学习项目生命周期

  02.填补空白，是为数不多的、真正的应用机器学习书籍之一

  从某种方面来说，机器学习可以分为“机器学习研究”和“应用机器学习”。你可千万别把这两种机器学习混为一谈。例如，如果你正在寻找机会，为业务问题创造基于ML的创新解决方案，那么你需要的一定不是“机器学习研究”，应该是“应用机器学习”。并且，市面上那种典型的机器学习书籍也难以满足你的需求。因为，不同于市面上关注于机器学习研究内容的机器学习课程和教科书，《机器学习工程实战》另辟蹊径，专注于应用机器学习，正好能够满足你的需求！它填补了市场空白，是为数不多的、真正的应用机器学习书籍之一。

  正如亚马逊一位读者的评价所说：

  “机器学习工程有史以来最好的书。这本书与市场上那些一直在解释算法的书不同。这本书是关于机器学习过程的整个程序和深入分析，以及它与其他技术相关的步骤。这本书可能对数据科学中的各种术语给出了最简单的解释，以及为什么事情会以这种方式进行。一句话，这是一本特别的书。我现在很自豪地拥有这本书。”

  03.不辜负每一份热爱，力求让每一位读者都受益匪浅！

  如果你是：

  ●从事机器学习项目的数据分析师、机器学习工程师以及机器学习相关专业的学生

  ●想要成为机器学习工程师的初学者

  ●对于机器学习是如何工作以及构建一些新的内容感兴趣的读者，特别适合要开始机器学习项目的开发者和团队

  ●需要处理模型的软件架构师

  那么，这本书绝对是你菜，能成为你的入门指南、日常工具书、机器学习进阶秘笈！

  3.

  如何阅读这本书？

  ▌首先，这本书最好是按照作者编排的目录结构，按图索骥般学习

  关于如何使用这本书，Andriy Burkov建议读者最好是从头到尾阅读它。因为本书侧重于对机器学习应用和工程实践的关注，是对机器学习工程实践和设计模式的全面回顾。《机器学习工程实战》全书内容安排合理，架构清晰，共分为10章。在概述之后，分别从项目开始前的准备，数据收集和准备，特征工程，监督模型训练，模型评估，模型部署，模型服务、监测和维护方面进行讲解，最后做了简短的总结。

  

  《机器学习工程实战》目录

  不过，你也可以按照任意顺序阅读各章，因为它们涵盖了机器学习项目生命周期的不同方面，没有直接的依赖关系。

  ▌其次，阅读时可以搭配它姊妹篇《机器学习精讲》

  在编写这本书的时候，Andriy Burkov假设了一个前提——这本书的读者了解机器学习的基础知识，并且在给定一个正确格式化的数据集时，有能力使用最喜欢的编程语言或机器学习库来建立一个模型。所以，如果你在阅读本书时，有一些疑惑，比如对机器学习算法应用于数据感到不太明白，不太清楚逻辑斯谛回归、支持向量机和随机森林之间的区别。那么，你可以翻开《机器学习精讲》，查漏补缺后，再继续本书的学习。

  ▌最后，理论与实践相结合，多动手进行实战练习

  《机器学习工程实战》这本书内容丰富实用。不仅包括机器学习工程的基础知识，完整展示在机器学习项目中如何高效地综合应用各项技术和方法，而且注重知识的实用性。所以，你可以在掌握了书中讲解的机器学习项目相关技术的基本应用和实现的知识后，一边跟着作者的思路，一同讨论多种实际应用场景；一边从零基础开始，分任务、分步骤地实现书中介绍的机器学习项目，重现项目完整的设计过程。理论与实践结合，多动手进行实战练习，相信你就能真正理解机器学习工程并应用到实际开发中了。