低代码AI实践指南：解锁机器学习潜力

《低代码AI：实践项目驱动的机器学习入门指南》由Gwendolyn Stripling博士和Michael Abel博士共同撰写，是一本深度结合理论与实践的书籍，旨在帮助读者轻松理解机器学习（ML）和深度学习的概念。该书特别强调了数据优先和实际应用场景导向的学习方法，适合业务分析师和数据分析师使用。 本书的核心内容围绕三个问题导向的学习路径展开： 1. **自动机器学习（AutoML）**：通过自动化工具降低编程门槛，引导读者如何利用预设的算法和平台解决实际问题，例如使用Google的AutoML来设计和部署模型，从而快速入门ML。 2. **低代码使用BigQuery ML**：借助Google Cloud的BigQuery ML服务，读者将学习如何构建模型而无需编写大量代码，通过简单的界面操作处理大规模数据集，提升效率。 3. **定制代码实现：scikit-learn和Keras**：对于希望进一步深入的读者，书中还介绍了使用Python库scikit-learn和Keras进行自定义代码开发的方法，让学习者掌握从头到尾构建复杂模型的技能。 每种学习方式都配以真实世界的案例研究和动手实践问题，确保读者在解决实际工作中的挑战时，能扎实地理解并掌握ML的关键概念。书中不仅提供了数据加载、分析，还将数据输入模型的全过程展示出来，使读者能够通过数据驱动的方式来应用和理解机器学习技术。 这本书获得了来自Michael Munn（Google研究软件工程师）和Benoit Dherin（Google Cloud ML工程师）的高度评价，他们赞赏其平衡了实践性低代码解决方案与深入理论解释，对于初学者和进阶者来说都是一本极具价值的资源。此外，作者还在社交媒体上保持活跃，通过@oreillymedia的Twitter和LinkedIn分享更多关于ML和低代码AI的最新资讯和教程。 通过阅读《低代码AI》，读者可以迅速适应不断发展的AI技术，无论是寻求职业发展还是希望通过项目实践来提升技能，都将收获丰富的学习体验。