Large-Scale Inference pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
We live in a new age for statistical inference, where modern scientific technology such as microarrays and fMRI machines routinely produce thousands and sometimes millions of parallel data sets, each with its own estimation or testing problem. Doing thousands of problems at once is more than repeated application of classical methods. Taking an empirical Bayes approach, Bradley Efron, inventor of the bootstrap, shows how information accrues across problems in a way that combines Bayesian and frequentist ideas. Estimation, testing and prediction blend in this framework, producing opportunities for new methodologies of increased power. New difficulties also arise, easily leading to flawed inferences. This book takes a careful look at both the promise and pitfalls of large-scale statistical inference, with particular attention to false discovery rates, the most successful of the new statistical techniques. Emphasis is on the inferential ideas underlying technical developments, illustrated using a large number of real examples.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的书名《Large-Scale Inference》就自带一种雄心勃勃的气势，仿佛预示着一场关于如何驾驭海量数据和复杂模型的宏大旅程。尽管我还没有机会深入阅读，但光是这个书名就足以点燃我对这个领域的探索欲望。我设想着，这本书或许会深入探讨在处理庞大数据集时，我们所面临的根本性挑战，比如计算资源的瓶颈、存储的限制，以及如何在效率和精度之间找到微妙的平衡。它可能会提供一套系统的框架，引导读者理解从数据收集、预处理到模型选择、训练，再到最终推理部署的整个生命周期。我期待它能讲解那些在小规模场景下看似微不足道，但在大规模应用中却至关重要的技术细节，比如分布式计算的策略、近似推理的方法，以及如何设计能够伸缩的模型架构。这本书的书名本身就激发了我对前沿研究和实践的想象，相信它会是一本能够激发思考、指引方向的著作。
评分“Large-Scale Inference”——仅仅是这个书名，就足以勾起我对其中蕴含的宏大叙事的兴趣。我设想，这本书的读者群很可能是一群在机器学习、人工智能或者高性能计算领域深耕多年的技术人员，他们正面临着处理海量数据、部署复杂模型以进行实时推理的巨大挑战。我期待书中会深入探讨一些在小规模实验中难以显现的、与规模效应相关的微妙之处，比如分布式训练和推理过程中可能出现的同步和通信开销，以及如何设计能够高效利用并行计算资源的算法和架构。或许，书中还会提供一些关于如何处理异构硬件环境、如何进行动态模型加载和卸载、以及如何在保证用户体验的同时，最大化计算资源的利用率等方面的宝贵经验。这本书予我的感觉，是一份关于如何将理论研究成果转化为实际生产力、如何让智能在数据洪流中闪耀光芒的深度解读。
评分《Large-Scale Inference》这个书名，本身就传达了一种解决复杂问题的决心和实力。在我看来，这本书的价值在于它能够将那些分散在各个研究论文和技术博客中的零散知识，系统地整合起来，形成一个清晰、连贯的知识体系。我推测，书中很可能会从多个维度来审视“大规模推理”这一议题：一方面，它会回顾和梳理经典的推理算法及其在大规模背景下的演进；另一方面，它也会着重介绍那些应对大规模挑战的新兴技术和方法，比如专门为大规模图推理设计的算法，或者在自然语言处理和计算机视觉等领域，针对大规模预训练模型进行高效推理的策略。我希望它能提供一些关于如何衡量和优化大规模推理性能的量化指标，以及如何构建健壮、可扩展的推理基础设施的深度见解。
评分《Large-Scale Inference》这个名字，听起来就让人联想到那种能够真正解决实际问题的、具有深度和广度的技术指南。我脑海中勾勒出的画面是，这本书的作者们必定是这个领域的资深专家，他们不仅掌握了理论知识，更拥有丰富的实战经验。我猜测，书中会详细阐述在大规模机器学习和人工智能系统中，推理（Inference）环节所扮演的关键角色，以及它所带来的独特挑战。或许，它会深入剖析各种经典的推理算法，并分析它们在超大规模数据集上的表现和局限性，同时也会介绍那些为解决这些问题而新近发展出来的先进技术，例如向量数据库、图神经网络的推理优化，以及各种模型压缩和量化技术。我很想知道，书中是否会涉及如何设计高效的推理管道，如何利用硬件加速，以及如何进行性能监控和故障排查。这本书给我的感觉，是一份关于如何让智能系统在现实世界中真正“跑起来”的宝典。
评分仅仅看到《Large-Scale Inference》这个标题，就已经让我的好奇心被牢牢抓住。它不像那些泛泛而谈的概览性书籍，而是直指一个核心且极具挑战性的主题。我倾向于认为，这本书将深入探讨的不仅仅是理论上的概念，更是那些在实际工程落地过程中不可避免的细节和权衡。例如，书中可能会详细介绍各种在大规模场景下用于加速推理的技术，如模型并行、数据并行、流水线并行等分布式策略，以及各种量化、剪枝、蒸馏等模型优化手段。同时，它也可能会触及如何设计能够高效利用GPU、TPU等硬件加速器的推理引擎，以及如何在云端或边缘设备上部署和管理大规模推理服务。我期待这本书能够提供一些关于如何平衡计算资源、延迟和模型精度的实用技巧和最佳实践，帮助读者克服在大规模应用中遇到的实际障碍。
评分讲各种FDR的一本书 不错
评分a collection of his papers without a consistent presentation... weird notations
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