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机器学习互联网业务安全实践
- 书 号：9787121355684
- 出版日期：2019-09-01
- 页 数：
- 开 本：
- 出版状态：上市销售
- 维护人：张春雨
互联网产业正在从IT时代迈入DT时代（数据时代），同时互联网产业的繁荣也催生了黑灰产这样的群体。那么，在数据时代应该如何应对互联网业务安全威胁？机器学习技术在互联网业务安全领域的应用正是答案。本书首先从机器学习技术的原理入手，自成体系地介绍了机器学习的基础知识，从数学的角度揭示了算法模型背后的基本原理；然后介绍了互联网业务安全所涉及的重要业务场景，以及机器学习技术在这些场景中的应用实践；最后介绍了如何应用互联网技术栈来建设业务安全技术架构。作者根据多年的一线互联网公司从业经验给出了很多独到的见解，供读者参考。本书既适合机器学习从业者作为入门参考书，也适合互联网业务安全从业者学习黑灰产对抗手段，帮助他们做到知己知彼，了解如何应用机器学习技术来提高与黑灰产对抗的能力。
1、机器学习技术在业务安全中的快速入门指南；
2、以案例地形式生动展现了互联网业务面临的安全威胁以及如何利用机器学习技术与之对抗。
2、以案例地形式生动展现了互联网业务面临的安全威胁以及如何利用机器学习技术与之对抗。
机器学习学科的发展大体经历了规则学习、统计学习、深度学习这三大阶段。从最早的结构化的人机赛棋，到广泛领域的知识问答，再到当下红极一时的自动驾驶等工业领域，机器学习已经被成功应用到模式识别、数据挖掘、自然语言处理、人工智能、语音识别、图像识别等各个领域，并且被综合应用到信息检索、生物信息技术、自动驾驶、无人机、AR/VR、医疗、教育等各个行业。
机器学习的很多方法在原理上是相通的，只不过适用的领域不同。机器学习的能力比较强大，应用范围广泛，要解决的问题多且繁杂，因此并不存在一个适用于所有问题的结构化方法。这就要求机器学习工程师具备较高的素质，除了掌握计算机科学基础的三个方面的知识（系统、软件、理论），还要对机器学习算法有深入的了解，只有这样才可以搭建出一个适用于工业界应用的好框架。
基础决定深度。一般来讲，机器学习由模型（建模）、策略（学习方法）、算法（实现）三部分组成，叫作机器学习三要素。这三部分层层递进，推理的难度逐渐增加，对人的要求也不一样：在建模过程中需要有理解能力，在设计学习方法时需要有数学推理能力，最终将学习方法实现为算法时需要有转化能力。当然，一些资深的程序员或者ACM（Association for Computing Machinery）竞赛的参赛者，本身有非常强的代码理解能力，这些能力能帮助他们理解算法，并进一步理解机器学习的过程。
要想成为一名优秀的机器学习工程师，必须有良好的数学基础。在本科阶段学习的数值分析、线性代数、概率与统计、离散数学等课程知识，对于理解大多数模型来说已经足够了。概率与统计及离散数学是理解模型的基础，线性代数决定了你实现算法的能力，数值分析决定了推衍过程。
机器学习的很多方法在原理上是相通的，只不过适用的领域不同。机器学习的能力比较强大，应用范围广泛，要解决的问题多且繁杂，因此并不存在一个适用于所有问题的结构化方法。这就要求机器学习工程师具备较高的素质，除了掌握计算机科学基础的三个方面的知识（系统、软件、理论），还要对机器学习算法有深入的了解，只有这样才可以搭建出一个适用于工业界应用的好框架。
基础决定深度。一般来讲，机器学习由模型（建模）、策略（学习方法）、算法（实现）三部分组成，叫作机器学习三要素。这三部分层层递进，推理的难度逐渐增加，对人的要求也不一样：在建模过程中需要有理解能力，在设计学习方法时需要有数学推理能力，最终将学习方法实现为算法时需要有转化能力。当然，一些资深的程序员或者ACM（Association for Computing Machinery）竞赛的参赛者，本身有非常强的代码理解能力，这些能力能帮助他们理解算法，并进一步理解机器学习的过程。
要想成为一名优秀的机器学习工程师，必须有良好的数学基础。在本科阶段学习的数值分析、线性代数、概率与统计、离散数学等课程知识，对于理解大多数模型来说已经足够了。概率与统计及离散数学是理解模型的基础，线性代数决定了你实现算法的能力，数值分析决定了推衍过程。
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还不错哦！看了挺有收获。