深度学习与机器学习：驱动大数据分析与管理的利器
计算与语言
2025-12-09 v2 机器学习
摘要
本书探讨了人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）在推动大数据分析与管理进程中的作用。本书致力于简化深度学习背后复杂的数学概念，提供直观的可视化效果和实践案例，帮助读者理解神经网络及此类技术如卷积神经网络（CNN）的工作原理。书中介绍了诸多经典模型与技术，如Transformer、GPT、ResNet、BERT和YOLO，概述了其在自然语言处理、图像识别和自动驾驶等领域的应用。本书还强调了预训练模型的重要性，以及它们如何提升模型性能与准确性，并提供了在各种实际场景中应用这些模型的指南。此外，本书概述了关键的大数据管理技术，如SQL和NoSQL数据库，以及分布式计算框架如Apache Hadoop和Spark，阐述了它们在管理和处理海量数据方面的重要性。最终，本书强调，掌握深度学习和大数据管理技能作为关键工具对于未来 workforce至关重要，为初学者和经验丰富的专业人士提供了必备资源。
引用
@article{arxiv.2409.17120,
title = {Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Handy Appetizer},
author = {Benji Peng and Xuanhe Pan and Yizhu Wen and Ziqian Bi and Keyu Chen and Ming Li and Ming Liu and Qian Niu and Junyu Liu and Jinlang Wang and Sen Zhang and Jiawei Xu and Xinyuan Song and Zekun Jiang and Tianyang Wang and Pohsun Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.17120},
year = {2025}
}
备注
This book contains 93 pages and 60 figures