译者序

随着数据获取、存储与计算技术的快速发展，机器学习的浪潮也随之来临，并逐渐在互联网、金融、机器视觉、自然语言处理等许多领域产生了各种应用。在产业升级的大背景下，有越来越多的场景需要改造，人们自然而然地把目光投向了科技，希望通过技术升级来提高效率。机器学习作为其中的一股重要力量，在未来会以更加汹涌的方式影响社会的各个方面。

需求的另一面是供给，机器学习的广泛应用需要大量的技术工程人员。然而经过几十年的发展，机器学习已经成为一个非常庞大的学科领域，涉及大量的概念和原理，以及很多工程上的框架。面对这样一个庞然大物，许多打算从事这方面工作的技术人员感到无所适从。市面上有很多优秀的机器学习方面的著作，对机器学习的数学理论和应用场景进行了详尽论述。本书也是从应用的角度带领大家进入机器学习的世界，让读者通过实践来加强基础理论。

本书的特点是代码示例与文字讲解相结合，以Python为基础讲解机器学习的关键概念、常用算法和典型应用，并从工程角度介绍两个机器学习框架——Keras和TensorFlow 2，还覆盖了Python语言基础、机器学习、框架等相关知识。

译者在翻译本书时力求忠于原文、表达简练，并对书中所讲内容反复核查，对代码示例逐一执行以保证质量。但由于译者才疏学浅，书中难免存在一些错误或疏漏，恳请读者批评指正。

最后，希望本书的出版能够为机器学习的发展尽绵薄之力。

赵国光
2021年9月　北京