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機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)

+關(guān)注65人關(guān)注

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

AI技術(shù)與對應(yīng)的任務(wù)類型,分析三類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和價(jià)值

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機(jī)器學(xué)習(xí)擁有檢測異常的能力。深度學(xué)習(xí)用來分析大量高維數(shù)據(jù),可以把現(xiàn)有預(yù)防性維護(hù)系統(tǒng)的性能提升到一個(gè)新的高度。把許多傳感器的數(shù)據(jù)層層疊起,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠增強(qiáng)...

2018-04-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.6k 0

人工智能發(fā)展前景無限,政策助力人工智能發(fā)展

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一般而言,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。當(dāng)前中國還處于行業(yè)應(yīng)用層起步到快速發(fā)展的階段,應(yīng)用層的投資機(jī)會和投入回報(bào)率遠(yuǎn)高于技術(shù)層和基礎(chǔ)設(shè)施...

2018-04-26 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 9.5k 0

一起來揭穿人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的一些神話!

人們正朝著一個(gè)正確的方向前進(jìn),其市場營銷和闡述也越來越好。如今的技術(shù)距離科幻小說的“人工智能替代人類工作”還有很遠(yuǎn)的距離。只有通過仔細(xì)的研究和正確的信息...

2018-04-30 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.1k 0

深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)深度的不同之處 淺談深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和調(diào)參

近年來,深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中比較火的一種方法出現(xiàn)在我們面前,但是和非深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)相比(我將深度學(xué)習(xí)歸于機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域內(nèi)),還存在著幾點(diǎn)很大的不同...

2018-05-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.6k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)中梯度下降法的過程

梯度下降法是一個(gè)用于尋找最小化成本函數(shù)的參數(shù)值的最優(yōu)化算法。當(dāng)我們無法通過分析計(jì)算(比如線性代數(shù)運(yùn)算)求得函數(shù)的最優(yōu)解時(shí),我們可以利用梯度下降法來求解該問題。

2018-04-26 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 3.6k 0

利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識別音樂類型等聽覺任務(wù)上模擬人類表現(xiàn)的模型

當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在20世紀(jì)80年代首次出現(xiàn)時(shí),神經(jīng)科學(xué)家們希望這種系統(tǒng)可以用來模擬人腦。然而,來自那個(gè)時(shí)代的計(jì)算機(jī)不夠強(qiáng)大,無法建立足夠大的模型來進(jìn)行一些實(shí)際...

2018-04-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音識別機(jī)器學(xué)習(xí) 4.5k 0

人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及重大事件

根據(jù)維基百科的解釋,人工智能是被機(jī)器展示的智力,與人類和其他動物的自然智能相反,在計(jì)算機(jī)科學(xué)中 AI 研究被定義為 “代理人軟件程序”:任何能夠感受周圍...

2018-04-29 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 8k 0

一文讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)的線性代數(shù)(10案例)

它是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ),從描述算法操作的符號到代碼中算法的實(shí)現(xiàn),都屬于該學(xué)科的研究范圍。雖然線性代數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域不可或缺的一部分,但二者的緊密關(guān)系往往...

2018-05-05 標(biāo)簽:華為gpu機(jī)器學(xué)習(xí) 4k 0

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2018-04-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.6k 0

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離散數(shù)據(jù)是指其取值是不連續(xù)的分離值,數(shù)據(jù)只能在一些特定點(diǎn)取值。這樣的數(shù)據(jù)不能定量測量但可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)量,并可將其蘊(yùn)含的信息通過分類的方式進(jìn)行表示。擲硬幣...

2018-04-20 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)類型 6.9k 0

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2018-04-28 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2k 0

如何快速學(xué)會Python?利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

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2018-04-16 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 8k 0

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1997年,幾名程序員創(chuàng)建了一個(gè)算法,可以遠(yuǎn)程在無限大的棋盤上互相玩井字游戲。其中一個(gè)程序員并沒有涉及算法的策略,而是讓它們自己摸索獲勝的方法。令人驚訝...

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2018-04-12 標(biāo)簽:汽車行業(yè)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6.3k 0

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分別基于上述兩種目標(biāo)的具體推導(dǎo)過程參見周志華老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)》P230。從方差的角度推導(dǎo)參見李宏毅老師《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程Unsupervised Lear...

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機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性為何如此重要?

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2018-04-11 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.4萬 0

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