1700541560
1700541561
王喆
1700541562
1700541563
1700541564
1700541565
1700541566
毕业于清华大学计算机科学与技术系，现任Hulu资深算法工程师、品友互动效果广告算法负责人、蓝色光标广告集团算法技术经理。申请计算广告相关专利两项，发表机器学习领域论文6篇。
1700541567
1700541568
我与机器学习的初次接触是在2007年，当时清华大学鼓励所有本科生申请学生科研项目，我凭着一种“直觉”的兴趣选择了知识工程实验室唐杰老师的项目“语义Web”。我人生中第一次感受到算法的神奇与魅力，神经网络能够识别图片中的字符，话题模型能够挖掘出文章的潜在主题，社交网络模型甚至能够识别人与人之间的社会关系类型。虽然我当时参加的都是比较native的项目，但由此激发的兴趣让我受益终身，从此立志成为一名机器学习领域的从业者。
1700541569
1700541570
2013年我研究生毕业，如愿以偿地成为了一名计算广告领域的算法工程师。而机器学习的思维似乎也从那时起贯穿了我生活和工作的日常。
1700541571
1700541572
我清楚地记得在我女儿3个月的时候，她会一次又一次地重复翻身的动作，不断的失败100次、101次，但当她成功一次之后，就再也不会失败了。我惊叹于人类“探索与利用”的本能，也惊叹于人类“增强学习”的能力。如果机器在试错100次之后就能完全掌握一项技能，那得是多么伟大的一个“增强学习”模型啊。
1700541573
1700541574
几年前我读了一本哲学类书籍叫《欧洲哲学史上的经验主义和理性主义》，经验派认为一切正确的科学知识都必须起源于经验；而理性派认为“天赋观念”，只有经过人的理性检验、清楚明白的观念才被认为是“真理”。我发现哲学领域的纷争与机器学习领域的纷争出奇的一致，或者可以说机器学习的纷争是哲学领域的衍生。自然语言处理的统计学派和语言学派，机器学习理论的频率学派和贝叶斯学派不是正好对应了经验主义和理性主义的基本思想吗？
1700541575
1700541576
当你用机器学习的思维思考问题的时候，似乎生活中的一切知识都能够与机器学习的理论产生联系。我们在写作的过程中也试图用生活化的例子解释算法的思路，在掌握方法的同时能够认识到算法的本质。希望本书能够成为大家走上算法工程师之路的起点，也希望为大家增添一份对机器学习世界的激情。
1700541577
1700541578
江云胜
1700541579
1700541580
1700541581
1700541582
1700541583
2016年毕业于北京大学数学科学学院，获应用数学博士学位。毕业后加入 Hulu北京研发中心的 Content Intelligence 组，负责图像/视频内容理解相关的研究工作。
1700541584
1700541585
2017年秋，在越姐和人民邮电出版社俞彬编辑的提议下，我们着手写一本机器学习和人工智能方面的书籍。当时，人工智能正处于一波新浪潮中，各行各业都在关注，市面上相关书籍也很多，有科普类、教程类、应用讲解类等。经过头脑风暴，大家决定写一本更加接地气的、关于面试题类的书籍，以知识点问答的形式，帮助从业人员梳理相关知识，也让更多人了解这个行业的算法工程师、研究人员们日常工作中要解决的问题和要掌握的技能。
1700541586
1700541587
本书的创作大致分两个阶段：第一个阶段是内容采集，十几个作者根据各自擅长的方向，贡献一些题目和对应的解答；第二个阶段是对问题和解答的交叉检验、对全书结构的重组、对写作风格的统一等后期工作。这两个阶段我都参与了，也有着完全不同的感受和收获。在写问题和解答时，因为是自己熟悉的知识点，要写的内容比较清晰，但是如何把自己的想法转化为文字，让别人愿意看并且能看明白，并不是一件容易事，需要交代清楚问题背景、明确解题思路和写作逻辑等。在交叉检验阶段，经常会遇到自己不太熟悉的领域，读到不确定的知识点时，就需要停下来查阅资料、文献等，确保无误。这种合作创作、交叉检验的方式，让我也学到了很多自己以前没有注意到的知识点，有时候在针对一个问题的讨论过程中还会衍生出一些新问题。
1700541588
1700541589
在编写本书的这段时间内，我在 Hulu 参与了几十场面试，书中不少题目被直接用于实际面试，部分题目根据面试者的回答进行了调整，有些题目还据此添加了一些扩展或总结之类的评论。在这里也特别感谢这些作为第一批测试用户的面试者。
1700541590
1700541591
虽然这是一本面试题类书籍，但并不是鼓励大家去刷题，只是想通过这样一种知识点问答的方式，督促大家自我检查、启发思考，对所学的知识点查重补漏。在通往机器学习和人工智能的道路上，并没有什么捷径，扎实地学好基础知识、培养起探索求知的思维习惯才是最重要的。
1700541592
1700541593
李凡丁
1700541594
1700541595
1700541596
1700541597
1700541598
本科和研究生均毕业于北京大学信息科学技术学院智能科学系。
1700541599
1700541600
现任Hulu研究开发工程师，从事自然语言处理相关工作，做了一点微小的贡献。
1700541601
1700541602
终于到了一本书收尾之时，我曾对“烂尾”有过“灿烂的结尾”这一诠释，不知道本书后记中的这段文字能对我在每个问题字里行间流露出的那些感悟和思考做怎样的总结和升华。刚收到编辑的消息要在后记中加入自我介绍的时候，内心是激动的，想着终于要在这本书中留下属于自己的浓墨重彩的一笔。后来想想，或许只有那些认识我的、或是喜欢从后往前看书的读者会真正看到这里吧。
1700541603
1700541604
当然，如果大家仔细学习了本书的第13章，一定会对生成式对抗网络的思路心生敬畏。书中对于很多问题的思考也正是在这种“对抗”的背景下产生的，云胜和我曾就书中某一小问题下看似不起眼的一步推导讨论至深夜，最后发现，我们“显而易见”的结论竟然是错误的。生活中，这样的“对抗”碰撞出的火花则将思维的灵光一现，掺之以对机器学习的热爱，酿就了一次次耐人寻味的思考。 这些思考或是体现在书中的点点滴滴，或是化为茶余饭后的谈资，都将成为人生中最宝贵的一笔财富。
1700541605
1700541606
回想研究生涯的起点，或许要追溯到十年前，彼时的自己正在通往职业围棋的道路上求索。虽然不能说为了学业“因噎废食”，但最终还是没能坚持住从五岁开始追寻的那个围棋少年的梦。当AlphaGo一鸣惊人，以压倒性优势击败自己的偶像——李世石时，我的内心五味杂陈。不仅是机器学习从业人员对背后技术的探讨，圈外大众对人工智能发展的感慨，又或是棋坛对这项游戏起源、变化的奥秘之反思，而是，一个人的工作、生活、以及理想中的某个部分，在某一瞬间，被莫名地连接在了一起。那一刻，无关悲喜，只无悔于十年前那个改变人生的决定。不知十年后，是否亦能无悔于今日踏上机器学习、人工智能之旅的选择。
1700541607
1700541608
汪瑜婧
1700541609