首先要簡單區別幾個概念：人工智能，機器學習，深度學習，神經網絡。這幾個詞應該是出現的最為頻繁的，但是他們有什么區別呢？ 人工智能：人類通過直覺可以解決的問題，如：自然語言理解，圖像識別，語音識別等，計算機很難解決，而人工智能就是要解決這類問題。 機器學習：機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力 ...

【說在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，職業場的小白。以下內容僅為個人見解，歡迎批評指正，不喜勿噴！[認真看圖][認真看圖] 【補充說明】本文主要討論人工智能領域中常用的支持 Python 編程語言的開源框架和庫，因此全面性肯定有限！ 一、機器學習常用的開源框架和庫 1. ...

　　不多說，直接上干貨！ 　　數據分析， 就是對數據進行分析， 得出一些結論性的內容， 用於決策。 分析什么哪？ 根據分析現狀、 分析原因、 預測未來。 分析現狀和分析原因， 需要 ...

數據分析， 就是對數據進行分析， 得出一些結論性的內容， 用於決策。 分析什么哪？ 根據分析現狀、 分析原因、 預測未來。 分析現狀和分析原因， 需要結合業務才能解釋清楚。 用到的技術比較簡單， 最簡 ...

深度學習 – 多層神經網絡 單層網絡 先回顧一下單層網絡，即一個神經元（自適應線性單元），如下圖所示。 可以使用梯度下降法訓練模型，確定權重與偏置。 多層神經網絡歷史 深度學習涉及訓練多層神經網絡，也稱為深度神經網絡。 在20世紀50年代Rosenblatt感知器被開發 ...

人工神經網絡(ANN)介紹 生物神經元 人腦有數十億個神經元。神經元是人腦中相互連接的神經細胞，參與處理和傳遞化學信號和電信號。 以下是生物神經元的重要組成部分: 樹突 – 從其他神經元接收信息的分支 細胞核 – 處理從樹突接收到的信息 軸突 – 一種被神經元用來傳遞信息 ...

就是按規定1+1就是等於2，那你知道人工智能是怎么算1+1的嗎，他不是像我們這么算的他是通過學習0.5+0. ...

把以前看的亂七八糟的先整理一下，從最簡單的開始。 人工智能、機器學習與深度學習的關系， 一張圖解釋所有： Over. //過於糊弄，再寫點東西 人工智能誕生於20世紀50年代。 人工智能的簡潔定義：努力將通常由人類完成的智力任務自動化。 人工智能是一個綜合性的領域 ...