1. 機器學習來龍去脈 1.1 人類智能與人工智能 人類具備智能,可以學習、思考以及創新,能夠做到很多機器做不到的事情。 在計算機(Computer)被研發出來不久后,為降低人類工作負擔,一些專家早在1950年提出了人工智能(Artificial Intelligent,AI ...
機器學習的核心是 使用算法解析數據,從中學習,然后對世界上的某件事情做出決定或預測 。這意味着,與其顯式地編寫程序來執行某些任務,不如教計算機如何開發一個算法來完成任務。有三種主要類型的機器學習:監督學習 非監督學習和強化學習,所有這些都有其特定的優點和缺點。 人工智能正成為企業轉型過程中的關鍵組成部分,大多數公司都知道人工智能和機器學習能幫助企業實現轉型,但卻不知道應該從何處入手。了解機器學習 ...
2019-08-01 16:28 0 701 推薦指數:
1. 機器學習來龍去脈 1.1 人類智能與人工智能 人類具備智能,可以學習、思考以及創新,能夠做到很多機器做不到的事情。 在計算機(Computer)被研發出來不久后,為降低人類工作負擔,一些專家早在1950年提出了人工智能(Artificial Intelligent,AI ...
越來越多企業開始嘗試使用機器學習算法來預測業務,並逐漸在線上部署。但機器學習和深度學習的技術棧繁渣。有多種編程語言,運行環境。穩定性,可用性,維護方式不同以往的IT服務。技術負責人需要設計良好的架構,發掘業務潛力也要保障生產系統穩定性。本文主要介紹: 1.理解機器學習算法訓練流程 ...
谷歌公司推出一款機器學習的平台(AutoML(可視化工具(AutoML Vision)))新推出兩個功能 :自然語言處理 AutoML Natural Language 翻譯功能 ...
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一、數據挖掘任務 數據挖掘常見的六大任務: 1.分類問題 2.聚類問題 3.回歸問題 4.關聯問題 5.序列問題 ...
【機器學習】模型融合方法概述 我理解的Kaggle比賽中提高成績主要有3個地方 特征工程 調參 模型融合 之前每次打比賽都只做了前兩部分,最后的模型融合就是簡單 ...
目前機器學習可以說是百花齊放階段,不過如果要學習或者研究機器學習,進而用到生產環境,對平台,開發語言,機器學習庫的選擇就要費一番腦筋了。這里就我自己的機器學習經驗做一個建議,僅供參考。 首先,對於平台選擇的第一個問題是,你是要用於生產環境,也就是具體的產品中,還是僅僅是做研究學習 ...
機器學習語言 一、機器學習常用的編程語言有哪些? 機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、 凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以 獲取新的知識或技能, 重新組織已有的知識結構使 ...