機器學習

當今世界，從流媒體的精准推薦到手機的語音助手，再到自動駕駛和醫學診斷，其背後共同的核心技術正是機器學習——這門讓計算機從數據中自主學習規律並做出決策的學科。埃塞姆·阿培丁的這本經典著作為讀者系統解析了這項複雜技術，清晰地闡釋了機器如何實現識別、預測乃至洞察數據中隱藏模式的基本原理。
 
本書以清晰的脈絡引導讀者縱覽機器學習的核心版圖，涵蓋了從基礎算法到神經網絡與深度學習的關鍵內容。這部全新修訂版還特別探討了隱私保護、安全性、責任歸屬與算法偏見等當下至關重要的挑戰。作者以其全面的視野、精煉的表述和前瞻的思考，為初學者和從業者構建了一個堅實而清晰的知識框架。 這就是學習的本質：我們每學習一項任務，就會做得更好。
 
機器學習和預測之所以可行，是因為世界本身具有規律性。世間萬物變化是平穩的，這正應了萊布尼茨的格言：“大自然從不跳躍。” 機器學習將幫助我們理解這個日益複雜的世界。如今我們接觸的數據量已遠超感官的接收能力和大腦的處理極限。

埃塞姆·阿培丁(Ethem Alpaydin)土耳其伊斯坦布爾博阿齊奇大學計算機工程系的教授。于1990年在洛桑聯邦理工學院獲博士學位，先後在美國麻省理工學院和伯克利大學工作和進行博士後研究。Ethem博士主要從事機器學習方面的研究，是劍橋大學《The Computer Journal》雜誌編委和EIsevier《Pattern Recognition》志的副主編。2001年和2002年，Ethem博士先後獲得土耳其科學院青年科學家獎和土耳其科學與技術研究委員會科學獎。