亚马逊科学家撰写广受欢迎的深度学习书籍

机器学习--一个赋予计算机学习能力的计算机科学领域--正在改变世界。它被用来改善天气预报，提供更好的医疗保健，制造自动驾驶汽车，等等。亚马逊是该领域的先驱，它使用机器学习来进行产品推荐、检测欺诈、预测需求、为Alexa供电、运营Amazon Go Store等。当然，通过Amazon SageMaker，该公司为开发人员和数据科学家提供了快速、大规模地构建、培训和部署机器学习(ML)模型的能力。

对精通机器学习的科学家、数据科学家和开发人员的需求正在爆炸式增长，供不应求。

为了缩小这一差距，在过去的两年里，亚马逊的一个科学家团队编写了一本书，这本书在教授机器学习的大学以及想要升级机器学习游戏的开发人员中越来越受欢迎。这本书叫做“深入学习”，它是一本开源的、交互式的书，通过一个统一的媒介传授推动深度学习的思想、数学理论和代码。

其作者是AWS高级应用科学家Aston Zhang；AWS科学家兼卡内基梅隆大学运筹学和机器学习助理教授Zachary Lipton；AWS首席科学家Mu Li；以及AWS副总裁兼杰出科学家Alex Smola。

斯莫拉说：“当我开始学习机器学习时，我希望能有一本”深入学习“这本书。”“如果没有建造东西的能力，就很容易全神贯注于机器学习的一般理论。“深入学习”让每个人都可以轻松地进行实验和学习。此外，这种出版方法迫使我们，这本书的作者，把重点放在实践中重要的效果上。毕竟，教给我们的任何东西都需要用代码和数据来演示。

这本书始于2017年，当时作者开始向更广泛的ML社区传授当时新的胶子界面，这是一个开源的深度学习界面，允许开发人员更容易、更快速地构建机器学习模型。

当时，有许多传授机器学习数学的经典教科书，以及流行的深度学习模型的零散开源实现，但现有的资源没有将一本好教科书的质量与实践教程中最好的部分结合起来。这对于深度学习来说尤其成问题，因为深度学习在很大程度上是一门经验性的学科。换句话说，真正理解它是如何工作的需要进行实验。因此，在亚马逊实习期间，利普顿创建了一个开源项目，这是一套随意的教程，名为“深度学习：直来直去的毒品”(现已弃用)。

虽然该项目最初是作为一组实践教程的原始材料创建的，但它很快获得了更广泛的吸引力，并开始以书籍的形式出现，因为一个开源贡献者社区加入了进来，以完善和扩展产品。随着利普顿开始在CMU担任教职，张和李扩大了一些基础主题的覆盖范围，并增加了更多主题，以跟上机器学习的最新创新。然后，他们制作了一系列关于中文深度学习的视频讲座，事实证明，这在中国学生中很受欢迎。

“我们从学生那里得到了很多反馈，他们说我们的课程正在帮助他们‘动手’，”这本书的主要作者张说。“他们要求我们把讲稿改成更像教科书的东西。”

李说，目标是让每个人都更容易获得机器学习。他说：“我们想‘及时’教授概念，在人们需要的时候给他们概念，以完成特定的任务。”“我们希望人们在担心更深奥的概念之前，能有创造出第一款车型的满足感。”

从一开始，作者的一个关键愿望就是让这本书读起来很有趣-而不是无休止的跋涉。它的写作是对话式的和平易近人的，即使是相对新手也是如此。

如果没有构建东西的能力，就很容易全神贯注于机器学习的一般理论。“深入学习”让每个人都可以轻松地进行实验和学习。

尽管如此，创作一本结合了可访问性、广度和动手学习的书并不容易。为了提供方便的访问，在GitHub上发布了Dive Into Deep Learning，这也允许GitHub用户建议更改和新内容。这本书是用Jupyter笔记本创建的，它允许使用多种编程语言进行交互计算。

利普顿说：“Jupyter笔记本有一个很酷的地方，那就是你不仅可以编写常规文本(使用Markdown)和代码(这里是Python)，还可以包括干净的数学排版-使用LaTeX插件，它可以让你干净地编写数学表达式。”

这本书还使用了NumPy接口-一个大多数学生都熟悉的基于Python的编程库。

“潜入深度学习”最初是用中文出版的。随后，作者将其翻译成英语，同时还通过结合用户的反馈添加了许多新的主题。

也许这本书最有趣的方面是它强调在实践中学习。利普顿说：“我一直认为计算机科学和工程是自学成才的学科，当然，这本书背后的理念之一就是让人们快速尝试。这本书适合自学--即使你独自一人，也不太可能陷入困境。“。

例如，在一个典型的章节“计算机视觉”中，作者首先讨论了一些主题，比如改变图像以增强计算机识别某种东西(在书中的例子中是一只猫)的能力，即使图像通过裁剪、颜色或亮度改变也是如此。最后，读者被要求使用一个数据集来帮助计算机识别120个不同的狗品种。他们将了解如何下载适当的数据集、对其进行组织，并训练模型来识别品种。

在很大程度上，这本书的章节是由团队中不同的成员撰写的，这取决于他们自己的兴趣和专业知识。然后，所有的作者都审阅并编辑了每一章。

到目前为止，这本书已经被证明是非常受欢迎的，并帮助巩固了亚马逊作为优秀机器学习中心的地位。大约有70所大学在机器学习课上使用这本书，这个数字还在增长。

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(University of Illinois at Urbana-Champaign)迈克尔·艾肯(Michael Aiken)讲座教授迈克尔·艾肯(Michael Aiken)教授韩佳薇(音译)表示：“这是一本及时、引人入胜的书，不仅提供了深度学习原理的全面概述，还提供了详细的算法和动手编程代码，此外，还介绍了计算机视觉和自然语言处理中的深度学习。如果你想深入学习，可以阅读这本书。”

NVIDIA创始人兼首席执行官简森·黄(Jensen Huang)补充说：“Dive Into Deep Learning是一篇关于深度学习的优秀文章，值得任何想要了解为什么深度学习会引发人工智能革命的人关注：我们这个时代最强大的技术力量。”

目前，作者的重点是根据众多用户的意见不断更新和改进这本书。“这是一种双向合作，”张说。“我们用机器学习技术帮助它的读者，他们向我们提供反馈，以提高它的质量并保持相关性。”

在撰写这本书的过程中，阿斯顿·张(Aston Zhang)和穆力(Mu Li)编辑了一些基础主题，增加了额外的主题，并制作了一系列关于中文深度学习的视频讲座，事实证明，这些讲座在中国学生中很受欢迎。总共有20个视频，你可以从下面的播放列表中观看。

贝佐斯的股东信已经成为必读的内容，就像沃伦·巴菲特(Warren Buffet)写给伯克希尔·哈撒韦公司(Berkshire Hathaway)股东的信一样，或者比尔和梅林达·盖茨(Bill&；Melinda Gates)的年度信。

“Lablet”的负责人亚瑟·贾迪迪(Yasser Jadidi)说，该研究中心的使命与亚马逊的客户导向及其对社会的责任是一致的。

Nima Keivan希望帮助亚马逊的机器人和履行中心的工作人员更有效地合作，这样机器人就可以执行更平凡的任务，而人类可以专注于更有价值的工作。

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