舉報

會員
多模態(tài)數(shù)據(jù)分析:AGI時代的數(shù)據(jù)分析方法與實踐
最新章節(jié):
封底
真實世界的數(shù)據(jù)都是多模態(tài)的,真正的通用人工智能(AGI)必將超越單一模態(tài)的局限。本書基于作者多年工業(yè)界大數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)驗,系統(tǒng)而全面地探討了多模態(tài)數(shù)據(jù)技術(shù),從基礎(chǔ)概念到關(guān)鍵技術(shù)再到典型應(yīng)用,全方位講解多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)與前沿實踐。書中首先詳盡介紹了多模態(tài)數(shù)據(jù)分析相關(guān)知識,涉及文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù);然后結(jié)合實例代碼,系統(tǒng)介紹了統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、大模型等方法和模型,以及GPT與DeepSeek等大模型的多模態(tài)實踐分析;最后結(jié)合醫(yī)療、直播、視頻等領(lǐng)域的案例闡述了多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的多種算法模型的綜合應(yīng)用。
目錄(135章)
倒序
- 封面
- 版權(quán)信息
- 作者簡介
- 內(nèi)容簡介
- 推薦語
- 前言
- 第1章 多模態(tài)數(shù)據(jù)分析概述
- 1.1 什么是多模態(tài)數(shù)據(jù)
- 1.2 多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的意義
- 1.3 多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)
- 1.4 小結(jié)
- 第2章 單一模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析
- 2.1 文本數(shù)據(jù)處理與分析
- 2.1.1 文本數(shù)據(jù)處理
- 2.1.2 文本分類與主題建模
- 2.2 圖像數(shù)據(jù)處理與分析
- 2.2.1 圖像數(shù)據(jù)處理
- 2.2.2 圖像目標檢測
- 2.3 音頻數(shù)據(jù)處理與分析
- 2.3.1 音頻數(shù)據(jù)預(yù)處理
- 2.3.2 音頻分類與事件檢測
- 2.4 視頻數(shù)據(jù)處理與分析
- 2.4.1 視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理
- 2.4.2 行為識別與動作分析
- 2.5 小結(jié)
- 第3章 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合
- 3.1 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的研究意義
- 3.2 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的常規(guī)方法
- 3.2.1 特征級融合
- 3.2.2 決策級融合
- 3.2.3 模型級融合
- 3.2.4 混合級融合
- 3.3 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的創(chuàng)新方法
- 3.3.1 基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)特征自適應(yīng)融合
- 3.3.2 基于跨模態(tài)語義對齊的一致性增強融合
- 3.3.3 基于圖的多模態(tài)圖像關(guān)系推理融合
- 3.4 小結(jié)
- 第4章 統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)分析
- 4.1 統(tǒng)計學(xué)概述
- 4.2 基礎(chǔ)知識
- 4.2.1 描述統(tǒng)計
- 4.2.2 假設(shè)檢驗
- 4.3 相關(guān)性分析
- 4.4 回歸分析
- 4.4.1 回歸分析介紹
- 4.4.2 案例:二手車怎么買
- 4.5 算法案例:基于相關(guān)性統(tǒng)計的短語詞云
- 4.5.1 文本數(shù)據(jù)處理
- 4.5.2 短語詞云算法原理與展示
- 4.6 小結(jié)
- 第5章 基于機器學(xué)習(xí)的多模態(tài)數(shù)據(jù)分析
- 5.1 經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法介紹
- 5.1.1 線性回歸
- 5.1.2 邏輯回歸
- 5.1.3 支持向量機
- 5.1.4 決策樹
- 5.1.5 隨機森林
- 5.1.6 XGBoost
- 5.1.7 樸素貝葉斯
- 5.1.8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 5.2 案例:基于支持向量機的車牌識別
- 5.3 案例:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯
- 5.4 小結(jié)
- 第6章 基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)數(shù)據(jù)分析
- 6.1 深度學(xué)習(xí)介紹
- 6.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其數(shù)據(jù)分析案例
- 6.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
- 6.2.2 案例:顏值評分
- 6.3 序列數(shù)據(jù)應(yīng)用——LSTM
- 6.3.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM介紹
- 6.3.2 案例:用模型作詩
- 6.4 深度學(xué)習(xí)擴展知識與應(yīng)用
- 6.5 小結(jié)
- 第7章 基于知識圖譜的多模態(tài)數(shù)據(jù)分析
- 7.1 知識圖譜技術(shù)體系及其構(gòu)建方法
- 7.1.1 知識圖譜技術(shù)體系
- 7.1.2 案例:構(gòu)建知識圖譜
- 7.2 知識圖譜與多模態(tài)數(shù)據(jù)融合
- 7.2.1 融合的優(yōu)勢及應(yīng)用方向
- 7.2.2 案例:構(gòu)建基于多模態(tài)知識圖譜的多標簽預(yù)測模型
- 7.3 知識圖譜推理與分析
- 7.3.1 推理與分析方法介紹
- 7.3.2 案例:基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識圖譜給用戶推薦電影
- 7.4 知識圖譜數(shù)據(jù)分析的企業(yè)級拓展應(yīng)用
- 7.4.1 用戶傳播路徑
- 7.4.2 用戶搜索觀星臺
- 7.4.3 用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)及健康度評估
- 7.5 小結(jié)
- 第8章 基于大模型的多模態(tài)數(shù)據(jù)分析
- 8.1 大模型概述
- 8.1.1 大模型的定義與特點
- 8.1.2 大模型的基本原理
- 8.1.3 大模型在多模態(tài)數(shù)據(jù)分析中的重要作用
- 8.2 大模型應(yīng)用架構(gòu)
- 8.2.1 業(yè)務(wù)架構(gòu)
- 8.2.2 技術(shù)架構(gòu)
- 8.2.3 技術(shù)路線選擇
- 8.3 大模型在多模態(tài)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
- 8.3.1 大模型助力多模態(tài)數(shù)據(jù)處理
- 8.3.2 大模型助力多模態(tài)數(shù)據(jù)融合
- 8.3.3 大模型助力多模態(tài)數(shù)據(jù)分析
- 8.4 GPT與DeepSeek:多模態(tài)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的交鋒
- 8.4.1 GPT:多模態(tài)先驅(qū),當下實力究竟幾何
- 8.4.2 DeepSeek:新晉黑馬,突破重圍有何獨特優(yōu)勢
- 8.4.3 巔峰對壘:GPT與DeepSeek多模態(tài)數(shù)據(jù)分析比拼
- 8.5 小結(jié)
- 第9章 實戰(zhàn)案例:挖掘肺部病變,賦能精準醫(yī)療
- 9.1 多模態(tài)數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀
- 9.2 肺部病變識別的背景介紹
- 9.3 肺部病變識別的實踐過程
- 9.3.1 CT影像數(shù)據(jù)預(yù)處理
- 9.3.2 使用TensorFlow搭建CNN模型
- 9.3.3 使用模型識別疑似病灶圖像
- 9.4 小結(jié)
- 第10章 實戰(zhàn)案例:剖析疾病數(shù)據(jù),助力早期篩查
- 10.1 疾病早篩數(shù)據(jù)預(yù)處理
- 10.2 建立重大疾病預(yù)測模型
- 10.3 疾病早篩實際業(yè)務(wù)過程和價值預(yù)估
- 10.4 小結(jié)
- 第11章 實戰(zhàn)案例:聚焦直播高光時刻,推動話題制造
- 11.1 直播數(shù)據(jù)特點
- 11.2 直播數(shù)據(jù)反饋
- 11.3 視覺內(nèi)容識別
- 11.4 彈幕評論解析
- 11.5 音頻情感分析
- 11.6 協(xié)同確定直播高光時刻
- 11.7 小結(jié)
- 第12章 實戰(zhàn)案例:解析優(yōu)質(zhì)視頻,汲取創(chuàng)作靈感
- 12.1 短視頻數(shù)據(jù)特點
- 12.2 使用多模態(tài)大模型做視頻分析的優(yōu)勢和局限性
- 12.3 從視頻內(nèi)容預(yù)處理到靈感孵化
- 12.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動的靈感閉環(huán)
- 12.5 小結(jié)
- 作者簡介
- 封底 更新時間:2025-08-19 17:35:54
推薦閱讀
- Game Programming Using Qt Beginner's Guide
- 跟小海龜學(xué)Python
- Python進階編程:編寫更高效、優(yōu)雅的Python代碼
- Linux命令行與shell腳本編程大全(第4版)
- BeagleBone Black Cookbook
- Learning PHP 7
- UI設(shè)計全書(全彩)
- Python程序設(shè)計開發(fā)寶典
- Learning Jakarta Struts 1.2: a concise and practical tutorial
- Mastering Apache Camel
- Puppet:Mastering Infrastructure Automation
- Node.js實戰(zhàn):分布式系統(tǒng)中的后端服務(wù)開發(fā)
- React.js實戰(zhàn)
- C# 10核心技術(shù)指南
- SOA Patterns with BizTalk Server 2013 and Microsoft Azure(Second Edition)
- ACE技術(shù)內(nèi)幕:深入解析ACE架構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn)原理
- C語言學(xué)習(xí)手冊
- Python輕松學(xué):爬蟲、游戲與架站
- 大學(xué)計算機基礎(chǔ)
- ATmega16單片機C語言程序設(shè)計經(jīng)典實例
- C#程序設(shè)計經(jīng)典300例
- 零基礎(chǔ)學(xué)Pine Script:基于TradingView平臺的量化分析
- PHP程序員面試筆試真題與解析
- 我的第一本魔法編程寶典:一看就懂的Scratch3.0趣味編程
- Java Persistence with MyBatis 3
- Raspberry Pi for Secret Agents(Second Edition)
- HTML5從入門到項目實踐(超值版)
- C#代碼整潔之道:代碼重構(gòu)與性能提升
- C++ 黑客編程揭秘與防范(第2版)
- Preparing for the Certified OpenStack Administrator Exam