2. 機器學習就業需求：
linkedin所有職業技能需求量第一：機器學習，資料探勘和統計分析人才
3. 深度學習(deep learning)
3.1 什麼是深度學習？深度學習是基於機器學習延伸出來的乙個新的領域，由以人大腦結構為啟發的神經網路演算法為起源加之模型結構深度的增加發展，並伴隨大資料和計算能力的提高而產生的一系列新的演算法。
3.2 深度學習什麼時間段發展起來的？
其概念由著名科學家geoffrey hinton等人在2023年和2023年在《sciences》等上發表的文章被提出和興起。
3.3 學習能用來幹什麼？為什麼近年來引起如此廣泛的關注？
深度學習，作為機器學習中延伸出來的乙個領域，被應用在影象處理與計算機視覺，自然語言處理以及語音識別等領域。自2023年至今，學術界和工業界合作在深度學習方面的研究與應用在以上領域取得了突破性的進展。以imagenet為資料庫的經典影象中的物體識別競賽為例，擊敗了所有傳統演算法，取得了前所未有的精確度。
3.4 深度學習目前有哪些代表性的學術機構和公司走在前沿？人才需要如何？
3.5深度學習如今和未來將對我們生活造成怎樣的影響？
4. 深度學習的應用展示：
4.1 無人駕駛汽車中的路標識別
4.2 google now中的語音識別
「a person riding a motorcycle on a dirt road,」
「a group of young people playing frisbee,」
「a herd of elephants walking across a dry grass field.」
機器學習基礎學習筆記 機器學習基礎介紹
概念 多領域交叉學科，設計概率論 統計學 逼近論 凸分析 演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。學科定位 人工智慧 artificial intelligence,ai 的核心，是是計算機具有智慧型...
機器學習簡單介紹 一
1.機器學習方法 分為 有監督學習 無監督學習 半監督學習 增強學習 1 有監督學習 從給定的有標註的訓練資料集中學習出乙個函式 模型引數 當新的資料到來時可以根據這個函式 結果 分為分類 二分類 和回歸 填空 2 無監督學習 沒有標註的訓練資料集，需要根據樣本間的統計規律對樣本集進行分析，如聚類3...
機器學習基礎（一）
核心 資料 演算法 算力 人工 神經網路 nn 原理 基於tensorflow的nn 用張量表示資料，用計算圖搭建神經網路，在會話裡執行計算圖，優化引數 權重 得到模型。過程 訓練 資料集 前向傳播 反向傳播 推理 和分類 前向傳播 張量 多維陣列 計算圖 搭建神經網路的計算過程，是承載乙個或多個計...