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    2018-06-01 15:03:08
    阅读量:1214
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  • 1)深度学习(DeepLearning)只是机器学习(MachineLearning)的一种类别,一个子领域。机器学习>深度学习2)大数据(BigData)不是具体的方法,甚至不算具体的研究学科,而只是对某一类问题,或需处理的数据的描述。具体来说:1)机器学习(MachineLearning)是一个大的方向,里面包括了很多种approach。任务也可以不同,可以是预测(p...
    2019-03-24 15:16:04
    阅读量:715
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  • 深度学习和大数据学习需要依赖海量数据,遥感卫星也是深度学习的一个关键场景。后续我会支持更新我们在这个领域的进展,分享今天收集和整理的数据和项目,期待中国航天行业也能有更好的开放性。地理空间和环境数据集在AWS上的地球页面了解更多有关如何使用AWS上的地理空间数据的信息。AWS上的 Landsat:地球陆地卫星图像集合,持续采集由Landsat8卫星拍摄的卫星图像。AWS上的 Se...
    2018-02-27 17:27:03
    阅读量:1178
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  • 机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。此外,数据挖掘和机器学习有很大的交集。本文将从架构和应用角度去解读这两个领域。机器学习和数据挖掘的联系与区别数据挖掘是从海量
    2017-09-25 09:19:42
    阅读量:5176
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  • 关于访问Oldpan博客,分享人工智能有趣消息,持续酝酿深度学习质量文。前言深度学习近两年来发展极为迅速,在计算能力大大提高的情况下,很多深度学习方向的思想都得以实现。但是,深度学习有一个令人头疼的缺点,那就是需要大量样本来进行训练才能达到较好的泛化。虽然我们有迁移学习可以适当减少我们需要的数据量,亦或者,我们可以通过数据增强的方式来翻倍我们的数据:imgua,强大的图像增强工具图...
    2018-10-21 20:11:09
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  • 深度学习与机器学习的差异性主要表现在以下几个方面: 1、数据依赖性深度学习一般需要大量数据用于训练,而机器学习相对于深度学习没有那么大的数据依赖量,在数据相对较少的情况下也适用。2、硬件依赖深度学习复杂性更大,处理数据的硬件要求比较高,一般使用GPU并行处理,而机器学习相关模型一般在CPU上就可以完成处理。3、特征工程深度学习算法尝试从数据中学习到更加抽象的特征,使得用户不
    2017-04-11 23:39:13
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  • 关系一传统上,深度学习是机器学习的一部分关系二但是现在,业界还有一种认为交集关系那么到底是机器学习和深度学习的关系是包含还是有交集?其实都对。如果机器学习的标准定义是让计算机具有人的思维,那么深度学习就是机器学习的一个分支。如果机器学习看成传统的人工智能,那么机器学习和深度学习都有各自的应用领域。那么机器学习和深度学习各自的应用领域具体是什么?机器学习适合处理结构化数据...
    2019-01-12 10:23:03
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  • 作者:肖仰华,复旦大学计算机科学技术学院,副教授,博士生导师,上海市互联网大数据工程技术中心副主任。主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。大数据时代的到来,为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下,人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽,深度学习...
    2017-05-03 17:12:24
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  • 自己总结的,有不对的希望指出。1、传统的需要人工去提取特征、机器学习不需要2、传统的机器学习表达能力有限,深度学习表达能力强3、深度学习适合处理大数据,而数据量比较小的时候,用传统机器学习方法也许更合适。4、深度学习十分地依赖于高端的硬件设施,因为计算量实在太大了!深度学习中涉及很多的矩阵运算,因此很多深度学习都要求有GPU参与运算,因为GPU就是专门为矩阵运算而设计的。相反,普通...
    2018-11-03 11:16:00
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