機器學習實戰：基於Sophon平臺的機器學習理論與實踐

本書內容覆蓋了機器學習領域從理論到實踐的多個主題，總共分為10章。
第1章為導論，介紹機器學習的背景、定義和任務類型，構建機器學習應用的步驟，以及開發機器學習工作流的方式。
第2章詳細介紹數據預處理和特徵工程技術，並輔以實例進行驗證。
第3~6章介紹回歸模型、分類模型、模型融合和聚類模型，這些內容是機器學習理論和實踐中的傳統重點。其中不僅介紹各種常見數據類型的處理方法，還針對刪失數據進行了專門的綜述和實踐。
第7章介紹機器學習領域較難的圖計算話題，並從工業界視角解讀如何將圖計算落地。
第8章針對特徵工程、建模過程中大量調參的場景介紹自動機器學習的理論和應用，並細致比較和測試了各種自動特徵工程算法在不同數據上的表現。
第9章介紹自然語言處理（詞向量、序列標註、關鍵詞抽取、自動摘要和情感分析）技術，使用新聞文本數據搭建文本分類的流程。
第10章介紹電腦視覺中圖像分類和目標檢測的應用以及車輛檢測的落地案例。
本書適合作為高等院校電腦、軟件工程、人工智能等相關專業的教學用書，同時也可供從事機器學習相關領域的工程技術人員閱讀和參考，幫助他們掌握機器學習相關的算法原理，並能通過專業工具平臺快速搭建各類模型，構建機器學習的行業應用。

人工智能技術的快速發展，帶來了相關技術平臺和行業應用的繁榮。從 Caffe、CNTK、CoreML 到 TensorFlow和TensorRT，從 CPU、GPU 到TPU、FPGA，從圖形處理、視覺識別再到自然語言處理，隨著技術體系越來越復雜，應用場景日益廣泛，開發門檻也越來越高。在這種情況下，我們非常需要一本關於機器學習的專業圖書，不僅講解關於整體知識體系的理論基礎，也可以提供基於人工智能研發實戰平臺環境的操作指導。
星環科技作為國內大數據和人工智能平臺的領航者，其人工智能平臺（Sophon）可以讓用戶快速完成從特徵工程、模型訓練再到模型上線應用的機器學習全生命周期的開發工作。
星環科技人工智能平臺團隊編寫的這本實戰書籍，立意就是闡述團隊在使用Sophon機器學習平臺解決多個業務難題和探索隱藏在其中的數據之美的過程中的積累和沉澱。全書針對各種類型的機器學習問題，基於星環自研的人工智能平臺（Sophon）環境，結合實際案例，依照數據、分析、建模的演進歷程進行系統化闡述並進行實戰講解。通過閱讀和學習本書，讀者既能瞭解人工智能相關的算法原理，也能瞭解人工智能一些可落地的具體應用場景，此外，本書還適合作為Sophon平臺工具的使用手冊，供平臺用戶參考。