多模態數據分析-AGI時代的數據分析方法與實踐 巴川 9787121505904 【台灣高等教育出版社】

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書名：多模態數據分析-AGI時代的數據分析方法與實踐
ISBN：9787121505904
出版社：電子工業
著編譯者：巴川
頁數：316
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745187
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內容簡介
真實世界的數據都是多模態的，真正的通用人工智能（AGI）必將超越單一模態的局限。本書基於作者多年工業界大數據技術經驗，系統而全面地探討了多模態數據技術，從基礎概念到關鍵技術再到典型應用，全方位講解多模態數據分析的核心技術與前沿實踐。書中首先詳盡介紹了多模態數據分析相關知識，涉及文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據；然後結合實例代碼，系統介紹了統計學與數據分析、機器學習、深度學習、知識圖譜、大模型等方法和模型，以及GPT與DeepSeek等大模型的多模態實踐分析；最後結合醫療、直播、視頻等領域的案例闡述了多模態數據分析的多種算法模型的綜合應用。
本書體系化強、案例豐富，以”理論框架-技術路徑-實戰案例”層層遞進的方式提供了完整的知識鏈路，主體基於Python語言的大量實例代碼，可以幫助讀者學以致用。
本書既可作為數據分析師、數據科學家、數據工程師、算法工程師等數據相關從等

目錄

第1章 多模態數據分析概述1
1 1什麼是多模態數據1
1 2多模態數據分析的意義4
1 3多模態數據分析的挑戰7
1 4小結9
第2章 單一模態數據處理與分析11
2 1文本數據處理與分析11
2 1 1文本數據處理12
2 1 2文本分類與主題建模21
2 2圖像數據處理與分析25
2 2 1圖像數據處理25
2 2 2圖像目標檢測35
2 3音頻數據處理與分析37
2 3 1音頻數據預處理38
2 3 2音頻分類與事件檢測46
2 4視頻數據處理與分析49
2 4 1視頻數據預處理50
2 4 2行為識別與動作分析60
2 5小結65
第3章 多模態數據融合66
3 1多模態數據融合的研究意義66
3 2多模態數據融合的常規方法67
3 2 1特徵級融合67
3 2 2決策級融合71
3 2 3模型級融合75
3 2 4混合級融合80
3 3多模態數據融合的創新方法84
3 3 1基於深度學習的多模態特徵自適應融合84
3 3 2基於跨模態語義對齊的一致性增強融合89
3 3 3基於圖的多模態圖像關係推理融合92
3 4小結95
第4章 統計學與數據分析96
4 1統計學概述96
4 2基礎知識98
4 2 1描述統計98
4 2 2假設檢驗105
4 3相關性分析107
4 4回歸分析109
4 4 1回歸分析介紹109
4 4 2案例：二手車怎麼買111
4 5算法案例：基於相關性統計的短語詞雲121
4 5 1文本數據處理121
4 5 2短語詞雲算法原理與展示125
4 6小結126
第5章 基於機器學習的多模態數據分析128
5 1經典機器學習算法介紹128
5 1 1線性回歸129
5 1 2邏輯回歸130
5 1 3支持向量機131
5 1 4決策樹132
5 1 5隨機森林134
5 1 6XGBoost137
5 1 7樸素貝葉斯137
5 1 8神經網絡138
5 2案例：基於支持向量機的車牌識別140
5 3案例：基於神經網絡的機器翻譯150
5 4小結154
第6章 基於深度學習的多模態數據分析156
6 1深度學習介紹156
6 2卷積神經網絡及其數據分析案例158
6 2 1卷積神經網絡介紹158
6 2 2案例：顏值評分160
6 3序列數據應用—LSTM167
6 3 1循環神經網絡和LSTM介紹167
6 3 2案例：用模型作詩169
6 4深度學習擴展知識與應用175
6 5小結180
第7章 基於知識圖譜的多模態數據分析181
7 1知識圖譜技術體系及其構建方法181
7 1 1知識圖譜技術體系181
7 1 2案例：構建知識圖譜184
7 2知識圖譜與多模態數據融合190
7 2 1融合的優勢及應用方向190
7 2 2案例：構建基於多模態知識圖譜的多標簽預測模型191
7 3知識圖譜推理與分析203
7 3 1推理與分析方法介紹203
7 3 2案例：基於圖神經網絡的知識圖譜給用戶推薦電影204
7 4知識圖譜數據分析的企業級拓展應用208
7 4 1用戶傳播路徑208
7 4 2用戶搜索觀星台209
7 4 3用戶關係網絡及健康度評估210
7 5小結212
第8章 基於大模型的多模態數據分析213
8 1大模型概述213
8 1 1大模型的定義與特點213
8 1 2大模型的基本原理214
8 1 3大模型在多模態數據分析中的重要作用217
8 2大模型應用架構218
8 2 1業務架構218
8 2 2技術架構220
8 2 3技術路線選擇224
8 3大模型在多模態數據分析中的應用226
8 3 1大模型助力多模態數據處理226
8 3 2大模型助力多模態數據融合228
8 3 3大模型助力多模態數據分析230
8 4GPT與DeepSeek：多模態數據分析領域的交鋒231
8 4 1GPT：多模態先驅，當下實力究竟幾何231
8 4 2DeepSeek：新晉黑馬，突破重圍有何獨特優勢233
8 4 3巔峰對壘：GPT與DeepSeek多模態數據分析比拼235
8 5小結237
第9章 實戰案例：挖掘肺部病變，賦能精準醫療239
9 1多模態數據分析在醫療領域的發展和應用現狀239
9 2肺部病變識別的背景介紹241
9 3肺部病變識別的實踐過程242
9 3 1CT影像數據預處理242
9 3 2使用TensorFlow搭建CNN模型250
9 3 3使用模型識別疑似病灶圖像255
9 4小結258
第10章 實戰案例：剖析疾病數據，助力早期篩查260
10 1疾病早篩數據預處理260
10 2建立重大疾病預測模型267
10 3疾病早篩實際業務過程和價值預估269
10 4小結272
第11章 實戰案例：聚焦直播高光時刻，推動話題製造273
11 1直播數據特點273
11 2直播數據反饋274
11 3視覺內容識別276
11 4彈幕評論解析280
11 5音頻情感分析283
11 6協同確定直播高光時刻286
11 7小結287
第12章 實戰案例：解析優質視頻，汲取創作靈感288
12 1短視頻數據特點288
12 2使用多模態大模型做視頻分析的優勢和局限性290
12 3從視頻內容預處理到靈感孵化293
12 4數據驅動的靈感閉環299
12 5小結301

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