2023年初是人工智能爆發(fā)的里程碑式的重要階段，在我完成本書的初稿時，正值以OpenAI研發(fā)的GPT為代表的大模型大行其道，NLP領域的ChatGPT模型火爆一時，引發(fā)了全民熱議。而最新更新的GPT-4更是實現(xiàn)了大型多模態(tài)模型的飛躍式提升，它能夠同時接受圖像和文本的輸入，并輸出正確的文本回復。很多從事人工智能的同行一方面驚嘆于GPT-4的優(yōu)秀表現(xiàn)，另一方面也為自己的職業(yè)生涯隱隱擔憂。如果說大算力 強算法的大模型是人工智能未來發(fā)展的趨勢，那么傳統(tǒng)的機器學習算法在真實的業(yè)務場景中還有用嗎？會不會早晚被大模型取代？我認為不會。每個業(yè)務場景都有其獨特性，優(yōu)秀的算法工程師最難能可貴的地方在于對業(yè)務知識的透徹理解和長期沉淀。而業(yè)務知識就如同機器學習項目這棵大樹的根，理論知識如同大樹的多個枝干，算法應用如同枝干上的葉，只有根扎得夠深，這棵大樹才能夠開枝散葉、開花結果。到目前為止，大模型對于瞬息萬變、復雜多樣的業(yè)務形態(tài)的理解、思考還達不到人類算法工程師的水平，即使有朝一日能夠在大模型的基礎上研發(fā)出各種不同業(yè)務場景的算法應用，也依然需要算法工程師具備強悍的業(yè)務能力和扎實的機器學習理論知識，來引導大模型對特定的業(yè)務場景進行有效學習。
身處人工智能爆發(fā)式增長時代的機器學習從業(yè)者無疑是幸運的，人工智能如何更好地融入人類生活的方方面面是這個時代要解決的重要問題。本書雖然沒有涉及復雜模型知識和業(yè)務場景，但萬變不離其宗，再復雜的模型都不是憑空捏造，而是由一個個簡單的基礎知識堆砌而成的。因此，希望讀者在讀完本書后，能夠建立起機器學習算法扎實的基礎和體系化的思維方式，快速掌握人工智能領域飛速迭代的新知識和新業(yè)務。
本書緣起2022年3月，機械工業(yè)出版社的李曉波編輯找到我，問我能不能出一本關于機器學習算法應用的書籍。這已經(jīng)是我踏入互聯(lián)網(wǎng)的第5個年頭，其間參與設計并主導開發(fā)了多個機器學習算法賦能業(yè)務場景并顯著提升業(yè)務效果的項目，也帶過不少應屆生和實習生。我發(fā)現(xiàn)很多新人在入行伊始，往往把高大上的模型理論背得滾瓜爛熟，而在真正應用時卻摸不清門路、抓不住重點，導致好鋼沒用到刀刃上，無法取得實際的業(yè)務收益。如果能有一本指導新人從入門到精通、從理論到實踐的技術書籍，那該多好，這樣不僅省去了企業(yè)培養(yǎng)新人的成本，也留給了新人自我學習成長的空間。
本著這個初心，我花了將近一年的業(yè)余時間來復盤總結了自己以及身邊同事從小白成長為獨當一面的合格算法工程師的成長歷程和項目經(jīng)驗，最終以理論結合實踐的方式寫入本書中，希望我有限的經(jīng)驗能夠真正地幫助到對機器學習算法感興趣的讀者。
本書特色
本書最大的特色是理論與實踐相結合，前5章介紹了機器學習算法的基礎理論知識，除重點介紹典型的特征工程方法和基礎機器學習模型之外，還歸納總結了業(yè)界構建機器學習項目過程中經(jīng)常涉及的業(yè)務拆解方法、模型評估選型方法，以及常見的模型優(yōu)化方法。讀者在掌握了一定的機器學習理論基礎之后，再結合第6章到第9章的實戰(zhàn)案例進行實踐。4個實戰(zhàn)案例包含了業(yè)界常見的業(yè)務場景，手把手引導讀者對業(yè)務場景進行深入理解，并結合公開數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)分析、特征挖掘、模型建設等。當讀者真正地從頭到尾理解了本書講解的理論基礎并進行了相應的實踐后，便可以在學習機器學習算法上少走很多彎路。無論是理論部分還是實戰(zhàn)部分，我都給出了相應的應用代碼，讀者可以邊看書邊實踐，加深對理論知識的掌握。
機器學習高級實踐：計算廣告、供需預測、智能營銷、動態(tài)定價本書整體結構
本書整體結構分兩部分，第一部分是基礎理論，圍繞機器學習項目所需要的基礎知識展開講解；第二部分是實戰(zhàn)案例，通過4個機器學習實戰(zhàn)案例詳解基礎理論知識的實踐過程。
本書讀者對象
本書主要面對以下三類讀者朋友：
1）計算機相關專業(yè)的應屆畢業(yè)生。本書介紹了機器學習算法的基礎理論知識和實戰(zhàn)案例，能夠有效地幫助計算機相關專業(yè)的應屆畢業(yè)生快速掌握相關算法原理，同時結合實戰(zhàn)案例對應屆畢業(yè)生缺乏的算法實戰(zhàn)能力進行了補充。
2）跨專業(yè)想要從事機器學習算法相關工作的讀者。本書盡量用簡單易懂的語言和直擊本質(zhì)的風格來講解機器學習算法復雜的原理知識，幫助讀者快速從零構建對機器學習算法的系統(tǒng)感知，同時提供業(yè)務案例幫助跨專業(yè)讀者快速了解互聯(lián)網(wǎng)常見的業(yè)務場景。
3）算法工程師。對于有一定經(jīng)驗的算法工程師來說，本書更像是一本手頭工具書，它盡可能全面地涵蓋了機器學習算法基礎知識和常見業(yè)務場景的模型優(yōu)化迭代路徑，能夠幫助有經(jīng)驗的算法工程師溫故而知新。
聯(lián)系方式
機器學習算法的知識體系龐大而復雜，新的模型更新?lián)Q代極快，筆者水平有限，書中內(nèi)容和代碼難免有疏忽或出錯的地方，煩請讀者能夠?qū)⒃陂喿x過程中遇到的問題反饋給我，我們一起共同完善本書的內(nèi)容。我的郵箱地址：wangcongyinga@gmail.com，熱切期待和大家進行切磋交流。
致謝
寫作并非易事，尤其是寫一本科技類書籍，需要作者在專業(yè)領域有足夠的廣度和深度，我深知自身資歷尚淺，因此幾乎擠出了所有的業(yè)余時間進行整書構思、相關知識體系搭建、專業(yè)論文查閱等，中途幾度因倍感艱難而想要放棄，但身邊同事、朋友、老師、同行的鼓勵和幫助支撐我最終完成了創(chuàng)作，在此特別感謝他們！
最后，我要感謝我的母親，她在我成長的道路上給予了無限的鼓勵、無條件的支持和無私的愛，我將本書獻給她！

王聰穎