001機器學習深度學習簡介
機器學習=構建一個函式
- 語音識別 f(聲音)= ‘人工智慧’
什麼是機器學習？
機器學習：通過演算法使得機器能從大量歷史資料中學習規律從而對新的樣本做預測。
輸出一個分佈。
為什麼我們需要深度學習？
在幾乎所有的計算機視覺任務的比賽中奪冠（分類識別，目標檢測，影象分割）
可以應用於不同的領域（語言識別，下圍棋，玩遊戲，預測比賽的結果，計算機視覺）
在特定資料集特定任務上面超過普通人類的能力
活躍的社群，大量的資源
相關推薦
001機器學習深度學習簡介
機器學習=構建一個函式 語音識別 f(聲音)= ‘人工智慧’ 什麼是機器學習？ 機器學習：通過演算法使得機器能從大量歷史資料中學習規律從而對新的樣本做預測。輸出一個分佈。 為什麼我們需要深度學習？ 在幾乎
機器學習 深度學習 ai_利用AI和機器學習進行製圖綜合
機器學習 深度學習 ai The process of cartographic generalization is used to produce a harmonized picture at different scales of geospatial features.
系統學習深度學習（七）--主流深度學習開源框架對比
系統學習深度學習（七）--主流深度學習開源框架對比 CPU 階段的實驗來看，Torch 的表現最好，而 Neon 的表現最差。對於 GPU 的實驗看，cuDNN 的加速效果要明顯好於 conv-fft。LeCun 的一篇 Paper 《Fast Training
動手學深度學習 | 深度學習硬體：CPU和GPU | 30
目錄CPU和GPUQA CPU和GPU 我們講講GPU和CPU是什麼，而且為什麼深度學習使用GPU會快。
動手學習深度學習筆記——PyTorch版（一）
torch基本操作 import torch # 建立 x = torch.arange(12, dtype=torch.float32)# 建立值為0-11的向量
從學習 Paddle 開始學習深度學習
優點 靈活性：PaddlePaddle支援廣泛的神經網路結構和優化演算法，很容易配置複雜的模型，如基於注意力（Attention）機制或複雜的記憶體（Memory）連線的神經機器翻譯模型。（Attention和Memory參考閱讀： 深度學習和
pytorch深度學習-機器視覺-目標檢測和邊界框簡介
技術標籤：DeepLearning學習計算機視覺深度學習 機器視覺之目標檢測和邊界框簡介
深度學習“四大名著”釋出！Python、TensorFlow、機器學習、深度學習四件套！
Python 程式設計師深度學習的“四大名著”： 這四本書著實很不錯！我們都知道現在機器學習、深度學習的資料太多了，面對海量資源，往往陷入到“無從下手”的困惑出境。而且並非所有的書籍都是優質資源，浪費大量的時
深度學習（機器學習）tensorflow學習第二課——建立tensor
建立Tensor: 1、From numpy,list CREATE tensor: import os os.environ os.environ[\'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL\'] = \"2\"
九齒耙(Ninerake)資料採集大資料深度學習智慧分析Python爬蟲軟體的正則表示式規則簡介
正則表示式易於使用，功能強大，可用於複雜的搜尋和替換以及基於模板的文字檢查。這對於輸入形式的使用者輸入驗證特別有用-驗證電子郵件地址等。您還可以從網頁或文件中提取電話號碼，郵政編碼等，在日誌檔案中搜索複
Mercari資料集——機器學習&深度學習視角
作者|Yogeeshwari S 編譯|VK 來源|Towards Data Science 我很高興與大家分享我的機器學習和深度學習經驗，同時我們將在一個Kaggle競賽得到解決方案。學習過程的分析也是非常直觀，具有娛樂性和挑戰性。希望這個部落格
使用python機器學習和深度學習的5個很棒的計算機視覺專案創意
專案構想(Project Ideas) Computer Vision is a field of artificial intelligence that deals with images and pictures to solve real-life visual problems. The ability of the computer to r
機器學習五：Deep Learning深度學習1
前情提要 由邏輯迴歸演算法我們引出了深度學習，請參考https://blog.csdn.net/weixin_42744909/article/details/108954890
SRCNN論文與應用簡介：基於深度學習的影象超解析度方法
版權宣告： 未經同意，禁止轉載。（更新時間：2020-10-08） | 個人筆記，僅供參考。
機器學習、資料科學、人工智慧、深度學習和統計學之間的區別！
來源：機器之心 本文約3000字，建議閱讀5分鐘 在本文中，資料科學家與分析師 Vincent Granville 明晰了資料科學家所具有的不同角色，以及資料科學與機器學習、深度學習、人工智慧、統計學、物聯網、運籌學
人工智慧、機器學習和深度學習？
人工智慧、機器學習和深度學習？ 文章目錄 人工智慧、機器學習和深度學習？前言一、概念：1、人工智慧2、機器學習3、深度學習
【李巨集毅機器學習】9. 深度學習提示
Deep Learning的一般步驟 Training Step 1: Function Set Step 2: Goodness of Function Step 3: Best Function
在機器學習和深度學習中建立屬於自己的資料集
技術標籤：機器學習深度學習python機器學習深度學習 def CreateDataSet(file_path): """ demo :
機器學習深度研究：特徵選擇中幾個重要的統計學概念
機器學習深度研究：特徵選擇過濾法中幾個重要的統計學概念————卡方檢驗、方差分析、相關係數、p值
Python深度學習4——機器學習基礎
4.機器學習基礎 4.1機器學習的四個分支 4.1.1監督學習 監督學習是目前最常見的機器學習型別。給定一組樣本（通常由人工標註），它可以學會將輸入資料對映到已知目標［也叫標註（annotation）］