http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识. 以下为正文: 本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系. 图1 人工智能并非将…

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 近200篇机器学习&深度学习资料分享(含各种文档,视频,源码等) http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm…

目录: 数据相关性 硬件依赖性 特征工程 解决问题方法 执行时间 可解释性 一.数据相关性 深度学习与传统机器学习最重要的区别是,随着数据量的增加,其性能也随之提高.当数据很小的时候,深度学习算法并不能很好地执行,这是因为深度学习算法需要大量的数据才能完全理解它.下图便能很好的说明这个事实: 从上图我们可以看到,随着数据量的增大,深度学习的性能会越来越好,而传统机器学习方法性能表现却趋于平缓:但传统的机器学习算法在数据量较小的情况下,比深度学习有着更好的表现. 二.硬件依赖性 深度学习算法在很大…

深度学习,机器学习神器,白嫖免费GPU! 最近在学习计算机视觉,自己的小本本没有那么高的算力,层级尝试过Google的Colab,以及移动云的GPU算力,都不算理想.如果数据集比较小,可以试试Colab,但是如果数据集很大的话,就不推荐使用了,最终找到了一个很棒的产品,极链:价格便宜,而且机器很多,算力很快,配置很高.设置方便,极容易上手. 点击立即白嫖 体验对比 最重要的是,学生认证后,会有赠送100云币,也就是100元,而且每天登陆增送云币,如果你是参加竞赛,也是可以申请得到赞助的,完全免费…

转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1595509949786067084&wfr=spider&for=pc 最近在听深度学习的课,老师提了一个基本的问题:为什么会出现深度学习?或者说传统的机器学习有什么问题.老师讲解的时候一带而过,什么维度灾难啊之类的,可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白,于是Google了一下,发现一篇很棒的科普文,这里翻译一下,分享给大家:翻译自文章:https://www.analytic…

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深度学习 vs. 概率图模型 vs. 逻辑学 摘要:本文回顾过去50年人工智能(AI)领域形成的三大范式:逻辑学.概率方法和深度学习.文章按时间顺序展开,先回顾逻辑学和概率图方法,然后就人工智能和机器学习的未来走向做些预测. [编者按]在上个月发表博客文章<深度学习 vs. 机器学习 vs. 模式识别>之后,CMU博士.MIT博士后及vision.ai联合创始人Tomasz Malisiewicz这一次带领我们回顾50年来人工智能领域三大范式(逻辑学.概率方法和深度学习)的演变历程.通过本文我…

今天看到这篇文章里面提到如何选择模型,觉得非常好,单独写在这里. 更多的机器学习实战可以看这篇文章:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 另外关于机器学习与数据挖掘的区别, 参考这篇文章:https://www.zhihu.com/question/30557267 数据挖掘:也就是data mining,是一个很宽泛的概念.字面意思就是从成吨的数据里面挖掘有用的信息.这个工作BI(商业智能)可以做,数据分析可以做,甚至市场运营也可以做…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,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Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,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Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…