人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是对人的意识.思维的信息过程的模拟.人工智能不是人的智能,但能像人那样思考.也可能超过人的智能. 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”. 机器学习 1.    什么是机器学习 根据等人事件中判断人是否迟到了解什么是机器学习,具体参见地址:http://www.cnblogs.com/helloche…

机器学习 CNCC - 2016 | 机器学习(原文链接) Machine Learning - ML,机器学习起源于人工智能,是AI的一个分支. 机器学习的理论基础:计算学习理论 - Computational Learning Theory 计算学习理论中最重要的理论模型:PAC(Probably Approximately Correct) - 概率近似正确模型(Valiant - 图灵奖,1984)   机器学习的形态:数据 + 算法 关于机器学习的未来 技术上:一定是能有效利用GPU等…

(原文:) The Difference Between AI, Machine Learning, and Deep Learning? (译文:) 人工智能 . 机器学习 和 深度学习的区别? 作者:cleaner链接:https://www.zhihu.com/question/57770020/answer/154211072来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.…

1 人工智能.机器学习.深度学习的关系 “人工智能” 一词最早是再20世纪50年代提出来的. “ 机器学习 ” 是通过算法,使用大量数据进行训练,训练完成后会产生模型 有监督的学习 supervised learning 无监督的学习 unsupervised learning 增强式学习 reinforcement learning 已经应用领域:推荐引擎.定向广告.需求预测.垃圾邮件过滤.医学诊断.自然语言处理.搜索引擎.证券分析.视觉识别.语音识别.手写识别等 “ 深度学习 ” 是机器学习…

机器学习.深度学习以及人工智能正在快速演进 机器学习.深度学习和人工智能(ML.DL和AI)是彼此相关的概念,他们正在改变不知多少行业,改变其自身管理模式,同时改变做出决策的方式.显然,ML.DL和AI对于各行各业都非常重要,却也十分复杂,同时非常迅速发展着. 人工智能(Artificial Intelligence,AI)AI用来形容涉及高级计算智能的最宽泛的说法.1956年,在达特茅斯人工智能大会上,该技术被描述为:“原则上,学习的每一个方面或任何其他智能特征都可以精确描述,并且一台机器可以…

AI(人工智能)是未来,是科幻小说,是我们日常生活的一部分.所有论断都是正确的,只是要看你所谈到的AI到底是什么. 例如,当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol,媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI.机器学习.深度学习等术语.AlphaGo之所以打败Lee Se-dol,这三项技术都立下了汗马功劳,但它们并不是一回事. 要搞清它们的关系,最直观的表述方式就是同心圆,最先出现的是理念,然后是机器学习,当机器学习繁荣之后就出现了深度学习,今天的…

终于考上人工智能的研究僧啦,不知道机器学习和深度学习有啥区别,感觉一切都是深度学习 挖槽,听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型,我要调参发T10准备拿个Best Paper 现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量.   但是无可否认的是深度学习是在太好用啦,极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率.   深度学习这几年特…

深度学习现在这么火热,大部分人都会有‘那么它与机器学习有什么关系?’这样的疑问,网上比较它们的文章也比较多,如果有机器学习相关经验,或者做过类似数据分析.挖掘之类的人看完那些文章可能很容易理解,无非就是一个强调‘端到端’全自动处理,一个在特征工程上需要耗费大量时间和精力(半自动处理):一个算法更复杂.需要更多的数据和算力,能解决更复杂的问题,一个算法可解释性强,在少量数据集上就可以到达一定的效果.但是如果对于一个之前并没有多少机器学习相关背景.半路出道直接杀入深度学习领域的初学者来讲,可能那些文…

对话Facebook人工智能实验室主任.深度学习专家Yann LeCun Yann LeCun(燕乐存),Facebook人工智能实验室主任,NYU数据科学中心创始人,计算机科学.神经科学.电子电气科学教授.他1983年在ESIEE获得电气工程学位,1987年在UPMC获得计算机博士学位.在多伦多大学做了一段时间博士后,于1988年加入位于新泽西州的AT&T贝尔实验室.1996年他成为图像处理研究部的主任,2003年,在普林斯顿NEC研究院经历短暂的Fellow生活以后,加入NYU.2013年,…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室…

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输…

本文介绍如何将基于深度学习的目标检测算法应用到具体的项目开发中,体现深度学习技术在实际生产中的价值,算是AI算法的一个落地实现.本文算法部分可以参见前面几篇博客: [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版(离自动驾驶又‘近’了一点点) [AI开发]centOS7.5上基于keras/tensorflow深度学习环境搭建 背景 交通领域是深度学习技术可以发挥强大作用的一个领域.道路交…

此套电子书收集于网络,如有侵权请联系删除!!! 此套电子书仅用于个人学习,请勿用于商业获利,造成后果自负!!! 这套电子书包括:机器学习.深度学习.数据科学入门.神经网络等 获取资源地址:链接: https://pan.baidu.com/s/1BuY0qliHtQ86eWuBoErWg 提取码: n63r 此套电子书保持在线更新,获取最新版本请关注公众号:Python专栏,回复:机器学习电子书…

Python 程序员深度学习的"四大名著": 这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习.深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到"无从下手"的困惑出境.而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的. 给大家推荐这几本好书并做简单介绍: 1.<Deep Learning with Python> 推荐指数:★★★★☆ 本书自出版以来收到众多好评,因为是 Keras 作者写的书,所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现,从…

本文由  网易云发布. 本文作者:Alexander Polyakov,ERPScan的首席技术官和联合创始人.EAS-SEC总裁,SAP网络安全传播者. 现在已经出现了相当多的文章涉及机器学习及其保护我们免遭网络攻击的能力.尽管如此,我们也要清楚的去将理想与现实分开,看看机器学习(ML),深度学习(DL)和人工智能(AI)算法到底可以在网络安全中做什么. 首先,我必须让你失望,因为我们必须承认的是,尽管机器学习在图像识别或自然语言处理这两个领域取得了不错的成绩,但机器学习绝不会成为网络安全的s…

1.AI:人工智能(Artificial Intelligence) 2.机器学习:(Machine Learning, ML) 3.深度学习:Deep Learning 人工功能的实现是让机器自己学习,其中深度学习就是其中一种学习方法,深度学习就是基于多层神经网络发展而来,可以简单看成深度学习就是多层神经网络.…

雷锋网 - 2016 | 人工智能在深度学习领域的前世今生(原文链接) Deep Learning - DL,深度学习是机器学习的一种. 深度学习最重要的作用:表示学习 深度学习实践的四个关键要素 计算能力 算法 数据 应用场景 卷积神经网络(CNN) 最著名的深度学习模型. 参考: :…

欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 这个双十一,人工智能市场火爆,从智能音箱到智能分拣机器人,人工智能已逐渐渗透到我们的生活的方方面面.网易云社区联合博文视点为大家带来人工智能热门图书专场,这些书籍将引领我们一起去解密人工智能,了解这位即将走进我们生活的"朋友". 知乎活动的帖子:https://zhuanlan.zhihu.com/p/50078535 参与规则:在知乎帖子评论回复以下你最想看的一本书名称即可.注意是知乎帖子回复,不是本帖回复哦 以下为奖品图书简介:…

自学人工智能的第一天 "TensorFlow 是谷歌 2015 年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.本书为 TensorFlow 入门参考书,旨在帮助读者以快速.有效的方式上手 TensorFlow 和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的 TensorFlow 示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书 . “互联网+”的大潮催生了诸如“互联网+外卖”.“互联网+打车”…

1. 计算深度神经网络的时候,尽量向量化数据,不要用for循环.唯一用for循环的地方是依次在每一层做计算. 2. 最常用的检查代码是否有错的方法是检查算法中矩阵的维度. 正向传播: 对于单个样本,第i层网络 z[i] = W[i]a[i-1] + b[i], a[i] = f[i](z[i]). 其中,z[i]是n[i]*1,W[i]是n[i]*n[i-1],a[i-1]是n[i-1]*1,b[i]是n[i]*1. 对于向量化后的所有样本,第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + b…

1. 计算深度神经网络的时候,尽量向量化数据,不要用for循环.唯一用for循环的地方是依次在每一层做计算. 2. 最常用的检查代码是否有错的方法是检查算法中矩阵的维度. 正向传播: 对于单个样本,第i层网络 z[i] = W[i]a[i-1] + b[i], a[i] = f[i](z[i]). 其中,z[i]是n[i]*1,W[i]是n[i]*n[i-1],a[i-1]是n[i-1]*1,b[i]是n[i]*1. 对于向量化后的所有样本,第i层网络 Z[i] = W[i]A[i-1] + b…

人工智能如火如荼,可以遇见这将会是近10年最大的创新机会.那么到底什么是人工智能? 机器学习和神经网络什么关系? 卷积神经网络中的矩阵内积是怎么计算的?…

一.可视化方法 条形图 饼图 箱线图(箱型图) 气泡图 直方图 核密度估计(KDE)图 线面图 网络图 散点图 树状图 小提琴图 方形图 三维图 二.交互式工具 Ipython.Ipython notebook Plotly 三.Python IDE类型 PyCharm,指定了基于Java Swing的用户界面 PyDev,基于SWT的用户界面(适用Eclipse) IEP(Interactive Editor for Pyhton),交互式编辑器 Enthought中的Canopy:以PyQt…

2. 神经网络的搭建以及迁移学习的测试 7.项目总结 通过本次水果图片卷积池化全连接试验分类项目的实践,我对卷积.池化.全连接等相关的理论的理解更加全面和清晰了.试验主要采用python高级编程语言的TensorFlow和Keras这两个库.在实验学习的过程中,开始时,对于TensorFlow和Keras并不是很了解,里面提供的许多方法也不熟悉,但经过老师课堂的讲解和演示一些关键的.和常用的方法或函数,以及对相关参数的传递.变化,如:权值的变化.图片尺寸的变化.图片通道的变化.偏置的设置.优化函…

100天搞定机器学习|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN 100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机 100天搞定机器学习|Day11 实现KNN 100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现 100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯 100天搞定机器学习|Day1…

1. Logistic回归是用于二分分类的算法. 对于m个样本的训练集,我们可能会习惯于使用for循环一个个处理,但在机器学习中,是把每一个样本写成一个列向量x,然后把m个列向量拼成一个矩阵X.这个矩阵是nx*m大小,nx是每个样本的特征数量,m是样本个数,X.shape=(nx,m).也可以把特征写成横向量然后竖着拼成m*n的矩阵,NG说前一种列向量的表示方便运算.输出Y是1*m的向量,Y.shape=(1,m). 把样本表示成矩阵形式后,可以对它进行线性操作wTx+b,由于二分分类的标签为0…

1. 预测房价.广告点击率:典型的神经网络,standard NN. 图像:卷积神经网络,CNN. 一维序列数据,如音频,翻译:循环神经网络,RNN. 无人驾驶,涉及到图像.雷达等更多的数据类型:混合的神经网络. 2. 结构化数据:数据的数据库,每一种特征都有明确的定义,如预测房价.广告点击率.目前主要的营收来源还是处理结构化数据. 非结构化数据:如音频.图像.文本,特征不明显.人类和你擅长处理非结构化数据. 3. 为什么近期神经网络一下子变这么厉害?一个神经网络牛逼的条件:1)神经网络的规模足…

信息熵 信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的,其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作<A Mathematical Theory of Communication>中提出的.如今,这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念,也被广泛的应用到了其他的领域中,比如机器学习. 信息量用来度量一个信息的多少.和人们主观认识的信息的多少有些不同,这里信息的多少用信息的在一个语境中出现的概率来定义,并且和获取者对它的了解程度相关,概率越大认为它的信息量越小,概率越小认为它的信息量越大.用以下式子定义:…

1. Logistic回归是用于二分分类的算法. 对于m个样本的训练集,我们可能会习惯于使用for循环一个个处理,但在机器学习中,是把每一个样本写成一个列向量x,然后把m个列向量拼成一个矩阵X.这个矩阵是nx*m大小,nx是每个样本的特征数量,m是样本个数,X.shape=(nx,m).也可以把特征写成横向量然后竖着拼成m*n的矩阵,NG说前一种列向量的表示方便运算.输出Y是1*m的向量,Y.shape=(1,m). 把样本表示成矩阵形式后,可以对它进行线性操作wTx+b,由于二分分类的标签为0…

1. 预测房价.广告点击率:典型的神经网络,standard NN. 图像:卷积神经网络,CNN. 一维序列数据,如音频,翻译:循环神经网络,RNN. 无人驾驶,涉及到图像.雷达等更多的数据类型:混合的神经网络. 2. 结构化数据:数据的数据库,每一种特征都有明确的定义,如预测房价.广告点击率.目前主要的营收来源还是处理结构化数据. 非结构化数据:如音频.图像.文本,特征不明显.人类和你擅长处理非结构化数据. 3. 为什么近期神经网络一下子变这么厉害?一个神经网络牛逼的条件:1)神经网络的规模足…