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题名/责任者:

个性化机器学习/(美) 朱利安·麦考利著 陈小青, 潘微科, 明仲译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024.10

ISBN及定价:

978-7-111-76227-0/CNY99.00

载体形态项:

x, 219页:图;26cm

统一题名:

Personalized machine learning

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

麦考利 (McAuley, Julian) 著

个人次要责任者:

陈小青 译

个人次要责任者:

潘微科 译

个人次要责任者:

明仲 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书原版由剑桥大学出版社出版。本书简体字中文版由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版

责任者附注:

朱利安·麦考利 (Julian McAuley), 加州大学圣地亚哥分校教授。他的主要研究领域是个性化机器学习, 其应用范围从个性化推荐到对话、医疗保健和时装设计。他与亚马逊、Facebook、微软、Salesforce和Etsy等公司有广泛的合作, 并曾获得众多奖项, 包括美国国家科学基金会职业奖, 以及亚马逊、Salesforce、Facebook和高通等公司的教师奖。陈小青, 深圳大学计算机与软件学院研究生, 多次获得学业奖励。主要研究方向为推荐系统和深度学习, 曾参与国家自然科学基金等科研项目。潘微科, 博士, 深圳大学计算机与软件学院教授、博士生导师, 计算机科学与技术系主任。明仲, 博士, 人工智能与数字经济广东省实验室 (深圳) 副主任, 深圳技术大学副校长、讲席教授、博士生导师, 全国高校黄大年式教师团队负责人。

书目附注:

有书目 (第204-219页)

提要文摘附注:

本书主要介绍支持各种设置和模态的个性化预测模型设计的通用原理和方法。首先修订“传统”机器学习模型, 重点关注如何使它们适应涉及用户数据的设置, 然后介绍基于矩阵分解、深度学习和生成式建模等高级原理的技术, 最后详细研究部署个性化预测系统的影响和风险。

使用对象附注:

本书适用于机器学习技术的学习者, 教授机器学习和推荐系统等课程的老师

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