機器學習與深度學習

機器學習簡介

機器學習是什麼---------------無序資料轉化為價值的方法

機器學習價值 ----------------從資料中抽取規律，並用於**未來。

機器學習應用舉例

分類問題---影象識別，垃圾郵件識別

回歸問題---股價**，房價**

排序問題---點選率預估，推薦

生成問題----影象生成，影象風格轉換，影象文字描述生成。

機器學習的應用流程（線下訓練到線上服務）

機器學習的崗位指責

資料處理 （採集+去噪）

模型訓練 （特徵+模型）

模型評估與優化（mse,f1-score, auc+調參）

模型應用（a/b 測試）

深度學習簡介

深度學習演算法集合

卷積神經網路

迴圈神經網路（用來處理不定長資料）

自動編碼器

稀疏編碼

深度信念網路

限制波爾茲曼記

深度學習+強化學習+深度強化學習（阿爾法狗）

深度學習進展——影象分類

卷積神經網路 cnn

nasnet

深度學習進展——機器翻譯

迴圈神經網路（鉅子）

attnation 機制  ——將輸入加權 供給輸出 

深度學習進展——影象生成

畫素翻譯(素描** 轉換成 帶有顏色的)

生成自己風格的字型

影象超清化演算法（深度學習的高度應用）

深度學習進展——alphago

深度學習基礎（1） 機器學習與深度學習

機器學習 深度學習 通常，在我們接觸深度學習的過程中，經常可以看到機器學習，深度學習，監督學習，無監督學習，神經網路，隱藏層，函式等一系列概念。這些概念之間的相互關係是什麼，分別是什麼意思，有什麼作用，搞清楚這個是非常重要的。在此對其進行一次梳理。所有的概念都可以認為出自 人工智慧 artifici...

機器學習深度學習

機器學習與深度學習，人工智慧 這些領域，如果機器需要向人學習，那麼，人是如何學習的，或者人思維是如何運作的。構 的乙個思維生態 閉環 目前機器學習人工智慧的取得較大發展是依託統計概率論。如果機器需要有自己的ai，那麼是否意味著人在創造生命。因為，生命可以不斷的延續。那麼什麼是生命，生命由那些構成，構...

機器學習 深度學習

深度學習歷程 深度學習是一種機器學習方法，給定一組輸入 值輸入或者傳出計算機資訊 它允許我們訓練人工智慧來 輸出。吳恩達 與深度學習類似的是，火箭發動機是深度學習模型，燃料是我們可以提供給這些演算法的海量資料。神經網路是一組粗略模仿人類大腦，用於模式識別的演算法。1981 年 諾貝爾獎，人的視覺系統...