"《深入浅出机器学习：从数据到大模型》是一本旨在帮助读者系统学习机器学习的著作。本书通过深入浅出的方式，将复杂的机器学习理论和技术讲解得深入浅出。 本书从机器学习的基础开始，为读者提供了对数据处理、特征工程和模型评估等核心概念的全面介绍。读者将学习如何准备和清洗数据，如何选择和构建合适的特征，并学会使用各种评估指标来评估模型性能。 然后，本书深入探讨了常见的机器学习算法和技术。详细解释了线性回归、逻辑回归和神经网络等算法的原理和应用，通过丰富的示例和实践项目，掌握这些算法的实现和调优技巧。 本书聚焦于大规模模型和深度学习，介绍了深度学习的基本原理和常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。读者将学习如何构建深度神经网络，如何进行模型训练和调优，并了解大规模机器学习系统的实现和部署。"

陈德忠，毕业于福州大学计算机科学与技术本科专业，厦门新一代人工智能专家库成员，现就职于厦门达宸信教育科技有限公司，任AI算法总工和笔曰研究院副院长。2004至2010年从事OCR算法技术研究，其后十多年在金融、安防、工业、教育等不同领域负责相关AI算法和大数据技术研发，具有丰富的AI算法研发经验和算法团队管理经验。

前言 在IT行业从业近二十年，非常幸运能够进入到AI领域的研发和工作当中，这得感恩从新加坡回国创业的梁旭明博士给了我得以从事AI算法研发的机会，这是在我的人生中非常重要的机会，他是我的引路人，是他让我从一名纯粹的算法工程师转变为了AI算法工程师。虽然做人工智能算法研发的大部分是科学家和学者，但我始终把自己当作一名工程师，AI算法又是产品或项目的核心技术，并决定了产品或项目的生死，而要研发出可以成功落地并实用的AI算法，是件非常不容易且成功率不高的工作，时常有一种“如履薄冰”的感觉和压力。这么多年的AI算法研发工作，我经历了太多种类的算法研发，有名片识别、证件识别、钞票识别、车牌识别、车辆检测、人脸疲劳检测、运动物体跟踪、人脸识别、人机对话、文本分类、文本检索、工业大数据分析、大型中央空调节能操作优化等，涉及领域有办公、金融、交通、工业、节能、教育等，也目睹和亲历了AI技术的起起伏伏，越来越感到思想和方法的重要性，更是感受到数据的重要性，于是突发奇想，有了写这本书的念头。 虽然我平时喜欢思考，喜欢钻研AI算法的原理，并经常思索AI技术的实现路径，甚至于有段时间我还研究中国的哲学，以寻找哲学上的突破，但是，当我落笔要写时，才发现自己知识的浅薄，才发现自己缺乏体系化的思想框架，虽然这本书的主题非常明确：从数据分析的角度思考AI算法研发，但是要展开编写时便困难重重，并且这方面的研究资料也较少，于是只好边写边摸索和学习，甚至中途还停笔了很长时间，一本页数不多的书就这样写了近三年的时间。 本书的前三章可以算是我的工作经验总结，后三章是我的学习笔记，每个章节相对较为独立，主...