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这是一个面向工程师的机器学习基础教程，旨在帮助他们以软件系统思维理解机器学习系统。项目通过物理和工程类比（如将神经元比作偏振滤光片、深度比作纸张折叠等）来构建对机器学习核心概念的直观理解，并强调何时及为何选择特定工具。适合已经具备扎实软件工程背景但希望增强在机器学习领域直觉与设计感的技术人员使用。采用Python语言编写，涵盖了从基本原理到架构设计乃至控制系统的全面内容，包括但不限于神经网络、优化方法、表示学习以及最新的Transformer模型等。