Preface
前　　言
我們需要那些能夠夢想從未發(fā)生的事情，并追問自己為什么不能這樣的人。
約翰·F.肯尼迪在愛爾蘭議會(huì)的演講，1963年6月
人們對(duì)如今的人工智能持有兩種觀點(diǎn)，這兩種觀點(diǎn)都不是排他性的。一種觀點(diǎn)是絕大多數(shù)媒體宣揚(yáng)和追求的觀點(diǎn)，而另一種觀點(diǎn)則是IT社區(qū)宣揚(yáng)和追求的觀點(diǎn)。在這兩大陣營中，都有一些真正的專家和權(quán)威人士。
媒體宣揚(yáng)的觀點(diǎn)關(guān)注的是，人工智能作為一個(gè)整體，無論是以已知還是未知的形式，可能對(duì)我們的未來生活產(chǎn)生的影響。IT社區(qū)（軟件和數(shù)據(jù)科學(xué)家所屬領(lǐng)域）提出的觀點(diǎn)認(rèn)
為，機(jī)器學(xué)習(xí)是新一代軟件服務(wù)的基礎(chǔ)，而新一代軟件服務(wù)只是比現(xiàn)有服務(wù)更智能。
在媒體觸及的大眾與小得多的IT社區(qū)之間的中間地帶是云服務(wù)團(tuán)隊(duì)。他們每天進(jìn)行研究，使技術(shù)水平向前邁進(jìn)，發(fā)布新的服務(wù)，為新的和現(xiàn)有的應(yīng)用程序添加智能。
位于人工智能金字塔底部的是經(jīng)理和高管。一方面，他們渴望把從科技新聞中聽到的那些令人驚嘆的服務(wù)應(yīng)用到商業(yè)中，以超越競爭對(duì)手。另一方面，他們面臨著以最大的希望開始的項(xiàng)目的驚人賬單。
人工智能不是一根魔杖。
人工智能不是按使用次數(shù)付費(fèi)的服務(wù)。不過，它既不是資本，也不是經(jīng)營支出。
人工智能只是一種軟件。
如果能從軟件開發(fā)的角度來考慮，包括設(shè)置需求，找到可靠的合作伙伴，制定預(yù)算然后開始工作，在充分考慮敏捷性的前提下重新開始等，那么任何關(guān)于人工智能的商業(yè)決策都會(huì)更好。
就那么簡單嗎？
雖然人工智能與軟件開發(fā)有關(guān)，但它與建立電子商務(wù)網(wǎng)站或訂購平臺(tái)并不完全一樣。
如果你不清楚要解決的問題、問題的背景和要表達(dá)的觀點(diǎn)，就不要從事人工智能項(xiàng)目。
不要以最有力的競爭者為唯一榜樣來開始一個(gè)雄心勃勃的冒險(xiǎn)項(xiàng)目。
如果你還沒準(zhǔn)備好損失一大筆錢，那就不要開始這樣的項(xiàng)目。
每次只解決一個(gè)痛點(diǎn)，構(gòu)建一個(gè)跨職能團(tuán)隊(duì)，并提供對(duì)數(shù)據(jù)的完全訪問。
誰應(yīng)該讀本書
在準(zhǔn)備本書的過程中，我們收到了很多關(guān)于章節(jié)內(nèi)容安排的反饋，也多次對(duì)此進(jìn)行了詳細(xì)說明。我們至少對(duì)目錄進(jìn)行了三次徹底修改。困難之處在于，我們?cè)O(shè)計(jì)本書是為了使其獨(dú)特且創(chuàng)新，追求的是一種與我們所看到的現(xiàn)實(shí)相去甚遠(yuǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和軟件開發(fā)的理念。希望我們的愿景也是將來機(jī)器學(xué)習(xí)的愿景！
受數(shù)據(jù)科學(xué)的限制，我們把機(jī)器學(xué)習(xí)看作交付給開發(fā)人員的組件，將其嵌入某些Web服務(wù)或桌面應(yīng)用程序中。這是一個(gè)恰到好處的瀑布式結(jié)構(gòu)。公司和企業(yè)經(jīng)常談?wù)摰拿艚菰谀睦�？敏捷機(jī)器學(xué)習(xí)意味著數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員是在一起工作的，業(yè)務(wù)分析師和領(lǐng)域?qū)＜乙矔?huì)加入團(tuán)隊(duì)。同時(shí)為了方便數(shù)據(jù)的訪問和操作，數(shù)據(jù)利益相關(guān)者（無論是IT人員還是DevOps人員，或其他人員）也會(huì)加入團(tuán)隊(duì)。這就是敏捷團(tuán)隊(duì)恰到好處。
我們看到了從數(shù)據(jù)科學(xué)到軟件開發(fā)、從軟件開發(fā)到數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)融合的（商業(yè)）需求。而這本入門書對(duì)這兩方面都有好處。在深入分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法的機(jī)理之前，它與開發(fā)人員進(jìn)行對(duì)話并展示ML.NET的實(shí)際運(yùn)行情況（通過Python）。它還與需要了解更多軟件需求的數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行了對(duì)話。
如果你是一名軟件開發(fā)人員，想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技能，那么本書就是你的理想選擇。如果你是一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，想學(xué)習(xí)更多關(guān)于軟件的知識(shí)，那么本書也是非常理想的選擇。不過，這兩類人員都需要更多地了解對(duì)方。
這是本書的理念。我們將其歸類為介紹性的，因?yàn)樗�拓展的是寬度而不是深度。它提供�?NET的例子，因?yàn)槲覀冋J(rèn)為，盡管Python生態(tài)系統(tǒng)非常豐富和繁榮，但是沒有理由不去尋找允許你在更接近軟件應(yīng)用程序、軟件服務(wù)和微服務(wù)的基本硬件的情況下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的平臺(tái)，以便最終可以使用任意的學(xué)習(xí)管道（包括TensorFlow、PyTorch及Python代碼）。
誰不應(yīng)該讀本書
這是一本入門級(jí)的書，清晰、準(zhǔn)確地概述了使用ML.NET平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。如果你正在尋找大量的Python示例，那么本書并不是理想選擇。如果你正在尋找如何在解決方案（無論是Python還是ML.NET）中復(fù)制和粘貼的示例，我們不確定本書是否理想選擇。如果你正在尋找算法背后的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)，或者一些算法實(shí)現(xiàn)的注釋，同樣，本書也不是理想選擇（我們確實(shí)包括了一些數(shù)學(xué)知識(shí)，但只是皮毛）。
本書的章節(jié)安排
本書分為五個(gè)部分。第一部分簡要介紹人工智能、智能軟件的基礎(chǔ)，以及任意機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目在端到端解決方案中的基本步驟。第二部分重點(diǎn)介紹ML.NET庫，并概述其核心部分，比如回歸和分類等常見問題中的數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練及評(píng)估等任務(wù)。第三部分涉及一系列算法的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)，這些算法包括線性回歸、決策樹、集成方法、貝葉斯分類器、支持向量機(jī)、K-Means、在線梯度，它們通常被訓(xùn)練用來解決現(xiàn)實(shí)生活中的問題。第四部分致力于研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)淺層算法都不適用時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)發(fā)揮作用。第五部分是關(guān)于人工智能（特別是機(jī)器學(xué)習(xí)）的商業(yè)愿景，簡單回顧了云平臺(tái)（特別是Azure平臺(tái)）提供的數(shù)據(jù)處理和計(jì)算的運(yùn)行時(shí)服務(wù)。
代碼示例
本書中演示的所有代碼，包括可能的勘誤表和擴(kuò)展，都可以在MicrosoftPressStore.com/IntroMachineLearning/downloads中找到。
勘誤表和圖書支持
我們已盡力確保本書及其配套內(nèi)容的準(zhǔn)確性。你可以在MicrosoftPressStore.com/IntroMachineLearning/errata上提交勘誤表及其相關(guān)更正。如果你發(fā)現(xiàn)一個(gè)尚未列出的錯(cuò)誤，請(qǐng)?jiān)谕�一頁面提交給我們。如需更多圖書支持，請(qǐng)?jiān)L問http://www.MicrosoftPressStore.com/Support。
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