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。
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