2018-11-24 17:57:40 wanghr323 阅读数 313
  • 机器学习&深度学习系统实战!

    购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 数学原理推导与案例实战紧密结合,由机器学习经典算法过度到深度学习的世界,结合深度学习两大主流框架Caffe与Tensorflow,选择经典项目实战人脸检测与验证码识别。原理推导,形象解读,案例实战缺一不可!具体课程内容涉及回归算法原理推导、决策树与随机森林、实战样本不均衡数据解决方案、支持向量机、Xgboost集成算法、神经网络基础、神经网络整体架构、卷积神经网络、深度学习框架--Tensorflow实战、案例实战--验证码识别、案例实战--人脸检测。 专属会员卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079

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 关于“机器学习与深度学习案例实践班”通知

各有关单位:

    为进一步推动高等院校机器学习与深度学习教学工作的开展,加强国内各高等院校同行间的交流,培养国内的师资力量,将机器学习与深度学习的最新实训内容带入课堂,特举办“机器学习与深度学习案例实践班”,具体由北京中科软培科技有限公司举办,本次培训由权威师资主讲,培训主打理论结合实践主题,课程强调动手操作;内容以代码落地为主,以理论讲解为根,以公式推导为辅。

一、培训目的

   通过课程学习,可以理解机器学习的思维方式和关键技术;了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用;能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码,初步胜任使用Python进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。

二、主讲专家:

邹博,中国科学院副研究员,天津大学软件学院创业导师,成立中国科学院邹博人工智能研究中心(杭州站),在翔创、天识、睿客邦等公司担任技术顾问,研究方向机器学习、深度学习、计算几何,应用于大型气象设备图像与文本挖掘、股票交易与预测、量子化学医药路径寻优、传统农资产品价格预测和决策等领域。

课程为多期多地点,详情咨询课程顾问:

 

三、培训内容:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Python与TensorFlow

 

解释器Python2.7/3.6与IDE:Anaconda/Pycharm

列表/元组/字典/类/文件

numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用

scikit-learn的介绍和典型使用

TensorFlow典型应用

典型图像处理

多种数学曲线

多项式拟合

快速傅里叶变换FFT

奇异值分解SVD

Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络

 

 

 

 

代码和案例实践:

卷积与(指数)移动平均线

股票数据分析

缺失数据的处理

环境数据异常检测和分析

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

回归分析

 

 

 

 

 

线性回归

Logistic/Softmax回归

广义线性回归

L1/L2正则化

Ridge与LASSO

Elastic Net

梯度下降算法:BGD与SGD

特征选择与过拟合

Softmax回归的概念源头

最大熵模型

K-L散度

 

代码和案例实践:

1.股票数据的特征提取和应用

2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率预测

3.环境检测数据异常分析和预测

4.模糊数据查询和数据校正方法

5.PCA与鸢尾花数据分类

6.二手车数据特征选择与算法模型比较

7.广告投入与销售额回归分析

8.鸢尾花数据集的分类

9.TensorFlow实现线性回归

10.TensorFlow实现Logistic回归

 

 

 

 

 

决策树和随机森林

 

熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息

最大似然估计与最大熵模型

ID3、C4.5、CART详解

决策树的正则化

预剪枝和后剪枝

Bagging

随机森林

不平衡数据集的处理

利用随机森林做特征选择

使用随机森林计算样本相似度

异常值检测

 

 

代码和案例实践:

1.随机森林与特征选择

2.决策树应用于回归

3.多标记的决策树回归

4.决策树和随机森林的可视化

5.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类

6.泰坦尼克乘客存活率估计

 

 

 

 

 

SVM

 

 

线性可分支持向量机

软间隔

损失函数的理解

核函数的原理和选择

SMO算法

支持向量回归SVR

多分类SVM

代码和案例实践:

1.原始数据和特征提取

2.调用开源库函数完成SVM

4.葡萄酒数据分类

5.数字图像的手写体识别

5.MNIST手写体识别

6.SVR用于时间序列曲线预测

7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较

 

 

 

 

 

卷积神经网络CNN

神经网络结构,滤波器,卷积

池化,激活函数,反向传播

目标分类与识别、目标检测与追踪

AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet

Inception-V3/V4

ResNet、DenseNet

代码和案例实践:

数字图片分类

卷积核与特征提取

以图搜图

人证合一

卷积神经网络调参经验分享

 

 

 

图像视频的定位与识别

视频关键帧处理

物体检测与定位

RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN

YOLO

FaceNet

代码和案例实践:

迁移学习

人脸检测

OCR字体定位和识别

睿客识云

气象识别

 

 

 

 

 

 

循环神经网络RNN

 

RNN基本原理

LSTM、GRU

Attention

CNN+LSTM模型

Bi-LSTM双向循环神经网络结构

编码器与解码器结构

特征提取:word2vec

Seq2seq模型

 

代码和案例实践:

看图说话

视频理解

藏头诗生成

问答对话系统

OCR

循环神经网络调参经验分享

 

 

 

 

 

 

 

 

自然语言处理

语言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram

分词

词性标注

依存句法分析

语义关系抽取

词向量

文本分类

机器翻译

文本摘要

阅读理解

问答系统

情感分析

代码和案例实践:

输入法设计

HMM分词

文本摘要的生成

智能对话系统和SeqSeq模型

阅读理解的实现与Attention

 

 

 

 

 

生成对抗网络GAN

生成与判别

生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型

GAN对抗生成神经网络

DCGAN

Conditional GAN

InfoGan

Wasserstein GAN

代码和案例实践:

图片生成

看图说话

对抗生成神经网络调参经验分享

 

 

 

 

 

强化学习RL

 

为何使用增强学习

马尔科夫决策过程

贝尔曼方程、最优策略

策略迭代、值迭代

Q Learning

SarsaLamda

DQN

A3C

ELF

代码和案例实践:

OpenAI

飞翔的小鸟游戏

基于增强学习的游戏学习

DQN的实现

 

 

四、时间地点:

     2019118-22日   17日报到 (北京华清温泉宾馆)

培训对象:

    各高等院校数据科学相关专业、计算机科学技术、网络工程、软件工程、信息工程、信息管理、、统计学专业、应用数学专业、经济管理专业、市场营销专业等科研、教学带头人,骨干教师、博士生、硕士生;各高校教务处、科研处、信息中心、实验中心领导。对机器学习技术有兴趣和需求,愿意进行深入钻研的从业人员。                                                                                                           
六、报名方式及费用:

报名人员可直接回复报名回执表至邮箱。或与会务组电话联系咨询。¥RMB:4900元/人(含报名费、证书费、培训费、教材费、资料费)食宿统一安排费用自理。

  • 颁发证书:

工信部和人社部相关部门颁发-证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

北京中科软培科技有限公司

                             2018年11月

 

 

 

 

 

 

课程中部分案例的结果图片:

 

图1 无线电磁波频率场强预测

 

 

图2 气象设备海量雨量筒图片处理和识别

 

 

图3 雷达维修方案智能客服推送算法

 

 

图4 睿客识云(1)

 

图5 睿客识云(2)

 

 

图6 睿客OCR (1)

 

图7 睿客OCR(2)

 

 

图8  时间序列分析

 

 

图9视频检测与图像定位

 

 

图10 车辆跟踪和目标定位

 

 

图11  Topic Bi-LSTM+Attention模型框架

 

 

图12 风机发电设备缺陷检测

 

 

 

 

                               

 

 

 

 

 

 

 

2018-11-07 09:52:15 wydbyxr 阅读数 886
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传统机器学习与深度学习的区别

  1)传统机器学习:利用特征工程 (feature engineering),人为对数据进行提炼清洗
  2)深度学习:利用表示学习 (representation learning),机器学习模型自身对数据进行提炼,不需要选择特征、压缩维度、转换格式等对数据的处理。深度学习对比传统方法来说,最大的优势是自动特征的提取
  现实中遇到的绝大部分机器学习问题,基于原始特征(Input Space)无法找到分类超平面把训练数据里的正例和负例恰好分开。
  在机器学习领域,有一些通用的手段来处理线性不可分的问题,譬如可以在Input Space 寻求非线性分界面,而不再寻求线性分界面;也可以通过对特征做预处理,通过非线性映射的手段把训练数据从Input Space 映射到一个所谓的Feature Space,在原始Input Space无法线性可分的样例在Feature Space有可能线性可分。深度学习就是这种思想的一个典型应用。

“深度模型”是手段,“特征学习”是目的

  区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:
  1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;

  2)明确突出了特征学习的重要性,也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更加容易。
  与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据的丰富内在信息。

  3)DL采用了与神经网络很不同的训练机制。传统神经网络中,采用的是back propagation的方式进行,简单来讲就是采用迭代的算法来训练整个网络,随机设定初值,计算当前网络的输出,然后根据当前输出和label之间的差去改变前面各层的参数,直到收敛(整体是一个梯度下降法)。而deep learning整体上是一个layer-wise(逐层)的训练机制。
  这样做的原因是因为,如果采用back propagation的机制,对于一个deep network(7层以上),残差传播到最前面的层已经变得太小,出现所谓的gradient diffusion(梯度扩散)。

深度学习的劣势

  另外,有人指出深度学习在面对 x 和 y 的关系是一次推理的情况时,深度学习能学到很好,如果是两层或多层的推理的时候,相比传统模型,深度学习却完全处于劣势,但深度学习结合知识图谱可以有效的解决这个问题。
  这里说到的推理应该是指在逻辑上的关系,比如你爸爸的妈妈的二叔的老婆的姐姐你应该称呼她什么这种推理,而并非数学上 y=f(x) 这种关系。

2017-11-28 09:26:55 mvcreating 阅读数 1966
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最好的解释:机器学习与深度学习 
 
近来我们一直在处理科技行业的流言。  这是因为一旦创造了一个术语,就会出现一定的趋势。  每个人都使用它,而没有完全得到它,导致错误的信息,混乱,有时甚至是假新闻。  在这篇文章中,我们正在看机器学习和深度学习的术语。 
机器学习与深度学习
每当一个新的工具或应用程序被发明,一个新的字如下。 所以,过去几年来,我们要解决两个问题:机器学习(ML)和深度学习(DL)。 技术人员,商业大师和营销人员都喜欢这些词语,而不管他们是否理解这些差异。 
 
 边注:我们知道这个话题是旧新闻,不断讨论。  这就是为什么我们必须写下来,显然这个问题还没有被完全理解,因为现在所有的内容都太简单或者太复杂了。 
 
 100个字的解释 
 
 ML和DL有一个共同点,它们都涉及到人工智能(AI)。 我们从简单的定义开始: 
•  人工智能:模拟和/或复制人类智能的计算机系统。 
•  机器学习:允许电脑自己学习。 
•  深度学习:算法试图对数据中的高层次抽象建模,以确定高层次的含义。 
 
一个简单的例子:如果人工智能被用来识别人们在图片中的情绪,机器学习算法会将数千张人脸图片输入到系统中。 深度学习将帮助系统识别他们共同面临的模式和情绪。 
 
越来越深 
 
上面的解释是对三者的过分简单的解释,帮助那些对技术感兴趣的人或者与行话混淆的人得到它。 事实上,它比这更复杂,深度学习是数据,神经网络和数学工作中最混乱的部分。 
 
机器学习
“短路”电影中机器人Johnny 5的照片覆盖了“需要输入”
 
 “你应该使用Short Circuit的Johnny 5的照片,上面写着'NEED INPUT'' - 当我和我写这篇文章的团队交谈时,我得到了一个Slack的信息。 
 
机器学习 
 
机器学习可以分析数据,并从中汲取数据,并根据情景使用数据进行预测/真相/确定。 机器基本上正在接受培训,或者真正地进行自我培训,学习如何正确地完成分析过的所有数据。 它正在建立自己的逻辑和解决方案。 
 
顺便说一句,机器学习可以用一堆不同的算法完成,如: 
•  随机森林和决策树:一个简单的树预测的集合或集合,每个都可以产生一个响应,就像Netflix建议根据你的星级评定电影。 
•  线性回归:预测具有无限结果的分类结果的价值,例如根据市场来确定可以卖出多少汽车。 
•  Logistic回归:预测一个有限数量的可能值的分类结果的价值,如找出是否可以出售一辆汽车一定的成本。 
•  分类:将数据放入不同的组,如提交文件或电子邮件。 
•  朴素贝叶斯:一个算法家族都有一个共同的原则,即被分类的每个特征与任何其他特征的价值无关,如预测儿童照片中的快乐。 
 
名单继续。 有很多人都做不同的事情,是算法家庭的一部分,和/或一起工作或一起工作。 
 
还有两种类型的机器学习算法, 监督学习和无监督学习 。 
 
监督学习需要一个人输入数据和解决方案,但允许机器弄清楚两者之间的关系。 这在数学情况下非常有用。 
 
无监督是在一定的情况下随机的数字/数据,并要求电脑找到一个关系和解决方案。 这有点像在黑暗中拍摄目标,直到你打开灯,你不知道你打的是什么。 
 
因此,机器学习不需要有人自己编码或分析数据来解决方案或呈现逻辑。 它削减了一个巨大的角落,使生活更容易一些。 
 
 深度学习
 “MFW我想解释深度学习” - 大多数的互联网,可能。 
 
深度学习 
 
深度学习比机器学习更关注数据,这是最大的区别。 所以,如果你有一点点的数据,机器学习是要走的路,但如果你沉浸在数据深层学习是你的答案。 深度学习算法功能强大,需要大量数据才能给出最佳的解决方案/结果,但是买方要小心。 深度学习算法需要强大的机器,机器学习算法则不需要。 
 
为什么? 那么,深度学习算法会做复杂的事情,比如需要图形处理单元(GPU)的矩阵乘法。 他们也尝试学习高级特征,所以在面部识别的情况下,算法会在复制中获得与RAW版本非常接近的图像,而机器学习的图像会模糊。 另一个强大的功能,它形成了一个端到端的解决方案,而不是将问题和解决方案分解成部分。 
 
所以你想要深度学习的力量,你有高端机器? 你有多少时间? 深度学习需要很长时间来处理数据,并在很长时间内(在某些情况下)寻找解决方案。 
 
现在,你可能会问“什么是深度学习? 那么它是由机器学习算法,神经网络和AI组成的。 它是二者的第三级,并使用多层次的技术和方法来构建不同的解决方案。 
 
 如果你想深入了解深度学习,还有很多需要学习的东西,请向大师学习 。 
 
 “[深度学习] AI是新的电力。” 
 - 百度前首席科学家Andrew Yan-Tak Ng 
 
总结 
 
机器学习和深度学习是由AI的相同核心组成的两个不同的东西。 在不同的情况下,它们也很好用,但除非有绝对的需要,否则不应该使用另一种情况。 
 
但是,使用深度学习时,您将使用机器学习,因为它们彼此重叠。 此外,根据一些研究人员和数据科学家的说法,一旦我们发现超出现在的猜测游戏的深度学习,它很可能会解决我们日常的计算机,商业,人工智能,市场营销等许多问题。 
 

正如百度公司前首席科学家Andrew Yan-Tak Ng所领导的公司人工智能团队所说,“[深度学习] AI是新电力”。 作为一个使用深度和机器学习的面部识别公司,我们不能同意。 


转自:新机器视觉网,原文地址http://www.vision263.com/a/shezhi/20171127/963.html,转自请注明。

2018-07-18 14:14:05 August1226 阅读数 222
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    40485 人正在学习 去看看 唐宇迪

这几天参加了美团的提前批面试,被问了这个问题,一下子就蒙了(好丢人。。。)。回来赶紧学习一下,总结在这里。


目录

一、总述:

1.发展顺序

2.包含关系

三、细说三者: 

1.人工智能(Artificial Intelligence,AI) 

2. 机器学习(Machine Learning)

3.深度学习(Deep Learning) 

四、结束语

五、参考链接 


 

一、总述:

1.发展顺序

2.包含关系

简而言之:

  1. 人工智能概念最大;
  2. 机器学习是实现人工智能的工具;
  3. 深度学习是众多机器学习方法中的一种。

三、细说三者: 

1.人工智能(Artificial Intelligence,AI) 

  • 人工智能提出的初衷:

计算机出现之后,人们希望能够制造出拥有人类的思维方式、实现人类行为的更加复杂的机器。

人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。-- 温斯顿教授(美国麻省理工学院) 

  •  人工智能的目标:

逻辑推理:使计算机能够完成人类能够完成的复杂心理任务。例如下棋和解代数问题。 

知识表达:使计算机能够描述对象,人员和语言。例如能使用面向对象的编程语言 Smalltalk。

规划和导航:使计算机从A点到B点。例如,第一台自动驾驶机器人建于20世纪60年代初。

自然语言处理:使计算机能够理解和处理语言。例如把英语翻译成俄语,或者把俄语翻译成英语。

感知:让电脑通过视觉,听觉,触觉和嗅觉与世界交流。

紧急智能:也就是说,智能没有被明确地编程,而是从其他AI特征中明确体现。这个设想的目的是让机器展示情

                  商,道德推理等等。

  • 目前的发展阶段:

尽管人们最初的构想是希望制造出具有人类智慧的机器(“通用人工智能”(General AI)),但是现在我们还远没有达到这样的目标。目前我们所能实现的人工智能被称作“弱人工智能”(Narrow AI)。弱人工智能能够从事特定的任务,而且实现的水平相当于人类,或者优于人类(如近期大热的Alpha Go)

2. 机器学习(Machine Learning)

机器学习可以说是人工智能的核心,他是实现人工智能的一种重要途径。简单而言,机器学习就是:现给予一批数据样本,然后通过算法来学习这批数据,然后利用学习的结果来实现预测或推断。

传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。

从学习方法上来分,机器学习算法可以分为监督学习(如分类问题)、无监督学习(如聚类问题)、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。

3.深度学习(Deep Learning) 

深度学习是机器学习中的一种技术方法。它的不断发展,使得无人驾驶、个性化推荐等技术成为可能。 也是它在近些年的突飞猛进的发展,使得人工智能进入越来越多人的视野。

 提到深度学习,不得不提神经网络。在早期的机器学习研究中,人工神经网络被提出。人工神经网络是模拟动物的神经传导方式二提出的一种机器学习方法。然而,由于即便是最简单的神经网络,也需要耗费大量的计算资源,所以很长时间都没有受到大家的重视。

2006年,Hinton提出了神经网络深度学习算法,以此为分界线,此前的人工神经网络算法虽然也被称作多层感知机,但是由于基本也就只有一层隐藏层,因此被称作“浅层模型(浅层学习)”;Hinton通过逐层初始化的方式解决了多层神经网络难以训练的问题,并且指出许多的隐藏层都具有很好的特征学习能力,在此之后,开始迈入“深度学习”的新境界。

深度学习的提出,使得很多复杂的人工智能的问题得以解决。

四、结束语

以上内容来自于对多篇博文的总结。参考链接附在下面。


五、参考链接 

[1]  人工智能发展——机器学习简史

[2]  人工智能,机器学习和深度学习之间的差异是什么?

[3]  一篇文章搞懂人工智能、机器学习和深度学习之间的区别

 

 

 

 

 

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