资深AI技术博主、《Python机器学习》作者Sebastian Raschka又带来新惊喜！

近日他宣布，正值夏季实习和技术面试高峰期，自己著作的《机器学习Q与AI：30个必备问答》全部30章内容正式免费开放。这本涵盖机器学习核心知识的书籍，不仅适合初学者入门，也能为资深从业者提供新视角。

原版书籍纸质版（含电子版）售价49.99美元（约合358元），电子版售价39.9美元（约合286元）。如今机器学习和人工智能领域发展迅猛，研究人员和从业者常常面临新概念层出不穷的挑战。

这本书为学习者提供了碎片化的知识精华，从新手到专家，覆盖多个领域主题。即便经验丰富的从业者，也能在书中发现值得借鉴的新内容。书中内容经过多次更新，包含无状态与有状态训练、恰当评估指标等前沿话题。

评论区有读者质疑这本书是否由AI撰写，Sebastian明确表示不是。有意思的是，这本书的大部分内容写于2022年11月第一版ChatGPT发布前，最初在LeanPub平台发布，后由No Starch出版社出版。这本书可能曾是ChatGPT的训练数据。

Sebastian还补充了2023年1月发布的动态，书中新增了多个章节，涉及有限标注数据、模型评估等实用内容。这本书获得众多读者和业界同行的好评。

《设计机器学习系统》作者Chip Huyen评价，这本书融合了学术深度、工程敏捷性和化繁为简的能力。Sebastian能深入探讨理论，通过实验验证新想法，再用通俗语言解释清楚。对于刚入门的机器学习学习者，这本书堪称指南。

《如何理解AI》作者Ronald T. Kneusel认为，这本书是关于大多数入门课程未涵盖的关键AI主题的一站式指南。如果你已经通过深度神经网络进入AI领域，这本书将帮助你理解下一阶段所需知识。

接下来我们看看这本书具体涵盖哪些内容。

书籍内容解析

全书分为五大模块，共30个章节。

第一部分聚焦神经网络和机器学习，包含以下主题：

第1章解析嵌入、隐空间与表征概念，探讨这些技术如何帮助机器学习模型编码信息。

第2章介绍自监督学习方法，该技术让神经网络能利用大规模无标注数据集进行训练。

第3章讲解少样本学习，适用于小规模数据集的监督学习技术。

第4章探讨彩票假设理论，分析随机初始化神经网络中是否存在有效子网络。

第5章讨论数据增强方法，通过数据扩展减少过拟合问题。

第6章分析模型层面的过拟合解决方案，包括正则化和集成学习等。

第7章详解多GPU训练方案，涵盖数据并行与模型并行等加速方法。

第8章解析Transformer架构流行原因，包括注意力机制和并行化优势。

第9章全面综述生成式AI模型，分析其在图像、文本、音频等领域的应用。

第10章剖析深度神经网络训练中的随机性来源，包括训练和推理阶段的不确定性。

第二部分聚焦计算机视觉，包含以下主题：

第11章解析卷积神经网络参数量计算方法，这对模型优化至关重要。

第12章探讨以数据为中心的AI范式，通过优化数据集提升模型性能。

第13章介绍推理加速技术，如模型量化和知识蒸馏等。

第14章解析数据分布偏移问题，分类协变量偏移、概念漂移等常见类型。

第三部分关注生产和部署，包含以下主题：

第15章区分无状态与有状态训练方法，适用于实时推理和持续学习场景。

第16章系统阐述预训练大语言模型的微调方法，分析不同方法的优缺点。

第17章列举评估生成式大语言模型的主流指标，包括困惑度、BLEU等。

第四部分聚焦预测性能和模型评估，包含以下主题：

第18章解析泊松回归与有序回归的区别，适用于不同数据类型分析。

第19章探讨置信区间的构建方法，涵盖正态近似区间法等关键技术。

第20章深入辨析置信区间与保形预测的核心差异，前者关注参数估计，后者强调预测区间概率保证。

第21章阐释优秀评估指标应具备的核心特性，验证常用损失函数是否符合标准。

第22章系统分析k折交叉验证中k值的选择影响，权衡不同k值的利弊关系。

第23章针对训练集与测试集分布差异问题，提出对抗验证概念及应用策略。

第24章介绍有限标注数据下的提升技术，涵盖数据标注、迁移学习等范式。

书籍链接：https://www.valimart.net/

文章来源：机器之心公众号