微软Azure机器学习实战手册 _【美】千贺大司山本和贵大泽文孝_9787300250953

　　内容简介

　　微软Azure ML平台简化了使用机器学习的过程，以便于开发人员、业务分析师和数据科学家广泛、便捷地应用。

　　微软Azure ML提供了一种用于执行价值预测(回归)、异常检测、聚类和分类的云服务，其图形化、模块化的方法将让学习者快速了解机器学习模型。

　　《微软Azure机器学习实战手册》的学习，读者能轻而易举地了解如何导入数据、如何进行数据预处理、如何将数据分离用于训练模型和验证模型、如何选择算法训练模型以及如何评估模型的效果。

　　整个过程无须编程，完全是通过拖拽和配置完成，与Azure机器学习相关的任务不仅都可在现代web浏览器中完成，而且几乎没有任何时间和基础设施的启动成本，从而能让读者快速掌握Azure ML用法，把多的精力放在理解数据和算法上。

　　大概从2014年开始，在我们周围越来越多地听到和看到“机器学习”这个词。微软公司推出的通过图形用户界面（Graphical L5ser Interface，GUI）工具就可以轻松实现机器学习的Azure ML于2014年6月首次对外发布，并于2015年2月开始提供通用版本（General Availability，GA），之后我感到“机器学习”这一概念快速传播开来。

　　2015年5月，在微软日本股份有限公司举办的面向日本国内技术人员的最大盛会“de：code2015”上，我们几位介绍了Azure ML成功预测出超过100万用户脱离智能手机游戏（退会）这一案例。并且于同年10月，我们在日经BP社主办的学习交流会“从零开始了解‘机器学习’实践讲座”中担任了讲师，就AzureML如何实操进行了现场解说。通过这些活动，一方面大众对我们FIXER公司有了更多的了解，另一方面FIXER公司也获得了来自日本知名企业的诸如“希望使用机器学习预测器械、机器故障并进行预防”“希望使用机器学习创造机器人人工智能”等委托项目。

　　本书旨在将机器学习应用到现实的商业当中，并将其转变为商品或服务，而不是单纯地将机器学习捧为流行语。换言之，我们出版本书的目的并不是追求学术价值，而是为了让大家能够使用、活用机器学习，不落后于时代变革的潮流，甚至能够引领时代潮流。希望通过本书，工程师以及商业人士能够发明出使用机器学习的新型服务，或者从数据中发现以前被忽略的新视角。

　　以前，一提到机器学习，就会想到是那些被称为“数据科学家”的专业人士使用的专业工具，但是如今情况会有所不同。奋战在商界的企业家们可以对数据进行直接分析，让使用数据的服务以及搭载人工智能的服务开始成为可能。可以说，企业家和数据科学家之间在认知以及理解上的障碍已经消除。初级的系统工程师和开发商很难涉足的数据分析、推荐引擎以及人工智能的开发和使用难度也会大幅下降。

　　“统计”一词自公元前诞生于埃及以来已经发展了3000多年，机器学习的理论基础自出现至今已经过了40多年，但在商业中的实际应用可以说依然非常受限。我们几位常年从事股票数据的分析，通过各种方式对市场动向及个别股票产品进行预测，但是仅仅依据从金融工程学以及统计学中导出的现有理论，很难获得高水平成果。

　　简单一提的是，过去在未来市场预测方面能够取得较高水平成果的方式，是把几十台服务器联接起来，使用计算机进行大量的运算，分析离散数据而不是分析函数数据。而现在，随着摩尔定律的不断发展，计算机的处Nt陛能以及计算资源也在不断扩大。自从进入了云端时代，即使是个人也可以在短时间内以较低成本同时使用几十台甚至几百台服务器。

　　与此同时，现在可以以较低的成本储存大量数据。比如，当今世界很多人都使用智能手机，谷歌、苹果公司的以及手机App开发人员每时每刻都能收到来自世界各地的几亿部智能手机中的大量数据。除此之外，每隔几分钟或者几小时，就能收到来自几百万辆、几千万辆汽车以及家电产品的注册信息。如果是在10年之前，收集、存储如此巨大的数据是不可能的。10年前，1TB容量的企业版高速存储器价格超过1亿日元，但是现在，不到1万日元的硬盘（Hard Disk Drive，HDD）的容量就已经超过了1TB。2016年4月，Azure的存储服务价格标准为：使用99．9％的服务级别协议（SLA）用三块硬盘备份的设备，1GB平均每月228日元。

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