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出版者:

作者:Bonchi, Francesco (EDT)/ Ferrari, Elena (EDT)/ Malin, Bradley (EDT)/ Saygin, Yucel (EDT)

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:

价格:59.95

装帧:

isbn号码:9783540784777

丛书系列:

图书标签:

• KDD
• 隐私
• 安全
• 信任
• 数据挖掘
• 机器学习
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• 人工智能

《数据洞察与智能应用：现代信息系统的基石》 图书简介 在当今以数据为驱动的时代，信息科学与技术正以前所未有的速度演进，深刻地重塑着商业运营、科学研究乃至社会生活的方方面面。本书《数据洞察与智能应用：现代信息系统的基石》，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，聚焦于如何有效地从海量、异构的数据中提取有价值的知识，并将其转化为可操作的智能应用，从而构建出适应未来挑战的稳健信息系统。 本书的叙事逻辑紧密围绕数据生命周期的核心环节展开：数据获取与预处理、知识发现与建模、以及智能系统的部署与优化。我们着力于技术理论与工程实践的深度融合，旨在帮助工程师、数据科学家以及技术管理者构建起坚实的理论基础和实用的工程能力。 第一部分：数据基础与高效处理 现代信息系统的首要挑战在于如何管理和驾驭爆炸性增长的数据量。本部分详细探讨了支撑大规模数据处理的底层技术和架构。 数据基础设施的演进与选择： 我们首先回顾了从传统关系型数据库到NoSQL体系（如键值存储、文档数据库、图数据库）的发展历程。重点分析了每种范式在处理不同类型数据（结构化、半结构化、非结构化）时的性能权衡和适用场景。读者将深入理解CAP定理在分布式系统设计中的实际指导意义，以及如何根据业务需求选择一致性、可用性与分区容错性之间的最佳平衡点。 数据清洗与转换的艺术： 原始数据往往充斥着噪声、缺失值和异常点，直接用于分析可能导致误导性结论。本章系统地介绍了先进的数据预处理技术，包括多源数据融合、时间序列数据的插值与平滑方法、基于统计学原理的异常值检测算法，以及用于处理文本和图像数据的特征提取技术。我们特别关注了自动化清洗流程的设计，如何利用机器学习模型辅助识别和修正数据质量问题。 高性能数据流处理： 实时性是许多现代应用的关键。本部分深入讲解了流处理架构，如Lambda和Kappa架构的对比与选择。重点剖析了Apache Kafka、Apache Flink等主流流处理框架的内部机制，包括窗口函数（滚动窗口、滑动窗口、会话窗口）的精确计算、状态管理与容错恢复机制。通过具体的案例分析，展示如何构建低延迟的数据管道，实现对瞬息万变的业务状态的实时响应。 第二部分：知识发现与智能建模 数据只有经过深度分析，才能转化为可驱动决策的知识。本部分聚焦于数据挖掘和机器学习的核心算法及其在复杂问题求解中的应用。 传统数据挖掘范式的深化： 我们回顾了关联规则挖掘（如Apriori、FP-Growth）和聚类分析（如K-Means、DBSCAN、谱聚类）的原理及其在市场分析、用户分群中的应用。更重要的是，本书着重探讨了如何将这些经典技术与现代大数据工具结合，实现对PB级数据的快速模式识别。 监督学习的精确制导： 决策树、集成学习（随机森林、梯度提升机GBM、XGBoost/LightGBM）仍然是许多分类和回归任务的首选。本章不仅详细拆解了这些模型的构建过程和偏差-方差权衡，还深入探讨了模型的可解释性（如SHAP值、特征重要性排序），帮助构建者理解“为什么”模型做出了特定的预测。 深度学习在复杂数据上的突破： 针对图像、语音和自然语言处理等高维复杂数据，本书介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）以及Transformer架构的演变。我们侧重于模型的设计原则、优化器的选择（如Adam、RMSProp）以及处理过拟合的正则化策略。通过实际代码示例，演示如何利用GPU加速平台高效训练大型深度网络。 无监督与半监督学习的边界拓展： 真实世界中，标注数据往往是稀缺的。本部分探讨了在标注不足情况下进行有效学习的方法，包括自编码器（Autoencoders）用于特征降维与数据生成、生成对抗网络（GANs）在合成数据和异常检测中的潜力，以及对比学习（Contrastive Learning）在表征学习中的最新进展。 第三部分：智能应用构建与系统集成 知识的价值体现在其应用之中。本书的第三部分关注如何将训练好的模型安全、高效地集成到实际的生产环境中，并确保系统能够持续迭代和优化。 模型部署与服务化： 将模型从实验环境迁移到高并发生产环境涉及一系列工程挑战。本章详细介绍了模型部署的几种主流模式，包括批处理预测、实时API服务（如使用TensorFlow Serving或TorchServe）和边缘计算部署。我们探讨了模型序列化格式（如ONNX）的重要性，以及如何利用容器化技术（Docker, Kubernetes）实现模型的弹性伸缩和高可用性。 构建反馈驱动的系统循环： 智能系统并非一成不变，其性能会随着数据分布的变化而衰减（模型漂移）。本部分强调了建立MaaS（Model-as-a-Service）监控体系的必要性。内容涵盖了关键的性能指标监控（延迟、吞吐量、错误率）以及模型质量监控（预测分布变化、特征漂移检测）。我们介绍了自动化再训练和模型版本管理的工作流程，确保系统能够自适应地保持最优性能。 面向复杂决策的智能系统设计： 许多应用需要基于多个独立模型或知识源做出决策。本章探讨了多代理系统、强化学习在动态优化问题中的应用，以及如何利用因果推断方法来评估不同干预措施的真实效果，从而超越单纯的预测，实现真正意义上的指导性智能。 系统韧性与工程伦理考量： 尽管本书的核心关注点是技术实现，但我们坚信，任何强大的信息系统都必须建立在坚实可靠的工程基础之上。本部分探讨了如何通过冗余设计、故障注入测试和灾难恢复计划来增强系统的韧性。此外，我们讨论了在设计和部署智能系统时必须正视的工程伦理问题，例如避免算法偏见在决策中的固化，以及确保系统输出的透明度和可追溯性，这对于构建负责任的智能应用至关重要。 结语 《数据洞察与智能应用：现代信息系统的基石》是一本面向实践的指南，它力求在宏大的数据科学图景下，为读者提供清晰、可落地的技术路径。通过对数据处理的深度、建模的广度和部署的严谨性的探讨，本书旨在培养新一代信息系统建设者，使其能够驾驭复杂数据，构建出既高效又可靠的智能解决方案。

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