语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands,用于识别常用的命令词汇,实现对设备的语音控制.speech_commands是一个很成熟的语音识别原型,有很高的正确率,除了提供python的完整源码,还提供了c/c++的示例程序,方便你移植到嵌入设备及移动设备中去. 官方提供了关于这个示例的语音识别教程.不过实际就是一个使用说明,没有对代码和原理做过多解释. 这个程序相对前面的例子复杂了很多,整体结构.代码.算法都可以当做范本,我觉得我已经没有资格…

TensorFlow从1到2(十二)生成对抗网络GAN和图片自动生成 那些令人惊艳的TensorFlow扩展包和社区贡献模型  从锅炉工到AI专家(11)(END) 从锅炉工到AI专家(10)  从锅炉工到AI专家(9)  从锅炉工到AI专家(8)  从锅炉工到AI专家(7)  从锅炉工到AI专家(6)  从锅炉工到AI专家(5)  从锅炉工到AI专家(4)  从锅炉工到AI专家(3)  从锅炉工到AI专家(2)  从锅炉工到AI专家(1)  出处:https://www.cnblogs.com…

引言 原来引用过一个段子,这里还要再引用一次.是关于苹果的.大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习.不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2.Swift3.Swift4... 后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势.以至于我不得不专门写一个课程的续集,来面对使用新版本软件开始机器学习的读者. 事实上大多具有革命性的公司…

序言 标题来自一个很著名的梗,起因是知乎上一个问题:<锅炉设计转行 AI,可行吗?>,后来就延展出了很多类似的问句,什么"快递转行AI可行吗?"."xxx转行AI在线等挺急的"诸如此类. 其实知乎原文是个很严肃的问题,很多回答都详尽.切题的给出了可行的方案.AI的门槛没有很多人想象的那么高,关键在于你是满足于只是看几个概念就惊呼"人工智能将颠覆xxxx行业,xxxx人将失去工作"."人工智能将会毁灭人类",还是你真…

大数据 上一节说到,大多的AI问题,会有很多个变量,这里深入的解释一下这个问题. 比如说某个网站要做用户行为分析,从而指导网站建设的改进.通常而言如果没有行为分析,并不需要采集用户太多的数据. 比如用户注册,最少只需要用户名.用户密码就够了.随后比如为了当用户过生日的时候,自动给用户发送一封贺卡(潜台词,我们可能需要给用户推送广告),我们再增加两项生日日期和邮箱地址.再下来国家规定网站注册必须实名制,我们可能又增加了用户姓名和身份证号码,可能还需要增加用户手机号码,用于同移动通信部门打通,验证用…

无监督学习 前面已经说过了无监督学习的概念.无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的. 从典型的应用上说,监督学习比较多用在"分类"上,利用给定的数据,做出一个决策,这个决策在有限的给定可能性中选择其中一种.各类识别.自动驾驶等都属于这一类. 无监督学习则是"聚类",算法自行寻找输入数据集的规律,并把它们按照规律分别组合,同样特征的放到一个类群.像自然语言理解.推荐算法.数据画像等,都属于这类(实际实现中还是比较多用半监督学习,但最早概念的导入还是属于无监督学习)…

说说计划 不知不觉写到了第七篇,理一下思路: 学会基本的概念,了解什么是什么不是,当前的位置在哪,要去哪.这是第一篇希望做到的.同时第一篇和第二篇的开始部分,非常谨慎的考虑了非IT专业的读者.希望借此沟通技术人员和产品人员,甚至管理和销售人员.我信服"上下同欲者胜",所以也非常害怕因为大家对概念完全不同的理解而影响到团队的合作. 从最简单的部分入手,由概念到代码,完成技术破冰.这是第二.三篇希望做到的. 逐步迭代,从简单概念到复杂概念,从简单算法到复杂算法,接触到机器学习现实最常用的技…

欠拟合和过拟合 几乎所有的复杂方程都存在结果跟预期差异的情况,越复杂的方程,这种情况就越严重.这里面通常都是算法造成的,当然也存在数据集的个体差异问题. 所以"欠拟合"和"过拟合"是机器学习过程中重要的调优指标之一. 如图所示: 以篇(2)中房价的程序为例,上图中间的那幅图,是比较满意的一种结果.对于我们给出的所有样本,模型的预测结果同实际房价比较贴切的"拟合". 左图则是"欠拟合",有些样本和房价能对应的比较好,有些预测出来…

图像识别基本原理 从上一篇开始,我们终于进入到了TensorFlow机器学习的世界.采用第一个分类算法进行手写数字识别得到了一个91%左右的识别率结果,进展可喜,但成绩尚不能令人满意. 结果不满意的原因,当然还是算法太简单了.尽管我们都已经接受了"所有问题都可以用数学公式来描述"这个观点,但直接把一幅图片展开的784个数字作为方程式参数进行一个线性运算+非线性分类器就叫做"人工智能"怎么都感觉那么不靠谱...至于能得到91%不高的识别率,从这个意义上说,似乎都令人有…

手写数字识别问题 图像识别是深度学习众多主流应用之一,手写数字识别则是图像识别范畴简化版的入门学习经典案例.在TensorFlow的官方文档中,把手写数字识别"MNIST"案例称为机器学习项目的"Hello World".从这个案例开始,我们的连载才开始有了一些"人工智能"的感觉. 问题的描述是这样: 有一批手写数字的图片,对应数字0-9.通过机器学习的算法,将这些图片对应到文本字符0-9.用通俗的话来说,就是计算机认出了图片上面手写的数字. 从…