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機器學習（machine learning）已然成為無數重要應用的基石——如今，在網絡搜索、垃圾郵件檢測、語音識別以及產品推薦等領域，你都能夠發現它的身影。如果你或你的團隊正在研發一款機器學習相關應用，并期待取得較快進展，那么這本書將會是你的得力助手。
案例：建立貓咪圖片初創公司
想象一下，你正在建立一家初創公司，這家公司的產品目標是為貓咪愛好者們提供數不盡的貓咪圖片，你打算應用神經網絡（neural network）技術來構建一套計算機視覺系統，通過該系統來識別圖片中的貓。但悲劇的是，目前你的學習算法準確度還不夠好。為了改進這個貓咪檢測器，你正面臨著巨大的壓力。可你該怎么做呢？你的團隊給出了許多建議，例如：
● 獲取更多的數據，即收集更多的貓咪圖片
● 收集更加多樣化的訓練數據集，圖片中貓的位置可能不常見，也有可能顏色奇異，或者拍攝時使用不同的相機參數
● 通過增加梯度下降的迭代次數，使算法訓練得久一些
● 嘗試一個擁有更多層/更多隱藏元/更多參數的，規模更大的神經網絡
● 嘗試一個更小的神經網絡
● 改變神經網絡的架構（激活函數，隱藏元數量等等）
● 。..
在上面眾多的方向中，如果你做出了正確的選擇，就將建立起一個效果領先的貓咪圖片識別平臺，并帶領你的公司取得成功。但如果你選擇了一個糟糕的方向，則可能因此浪費掉幾個月的時間。那么你該如何做出決定呢？這本書將告訴你應該怎么做。眾多的機器學習問題會留下一些線索，告訴你什么樣的嘗試有用，什么樣的沒用。而學會解讀這些線索將會節省你幾個月甚至幾年的開發時間。
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