模型思维：简化世界的人工智能模型

对从事算法研究与算法开发的人来说，模型的学习与使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能领域里，人人谈模型，模型也是层出不穷，让人眼花缭乱。 模型让人又爱又恨。模型可爱的地方在于它确实能够解决实际问题，而且其有效性一般都经过了检验。模型可恨的地方在于学习模型是一件非常痛苦的事情，尤其是对人工智能的初学者来说。 本书将人工智能在现实生活场景中解决的问题分类，并根据这个分类来介绍各种模型。书中将人工智能问题分为权重问题、状态问题、序列问题、表示问题、相似问题和分类问题六大类，方便读者了解各个模型之间的关系，也方便读者理解各个模型的适用场景。 本书尽量更多地介绍模型的使用场景，更多地介绍实际业务需求之间的关系，更多地采用生活中更浅显易懂的例子，方便人工智能的初学者学习模型。 本书不仅适合希望学习和运用人工智能模型到具体应用场景的企业工程师、科研院所的学生和科研人员，也适合对人工智能模型感兴趣的读者，使其将模型思维应用到生活中。

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