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    2019-06-03 14:20:35
    阅读量:321
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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:998
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  • 大数据是我们现在经常听到的一个词,在互联网时代迅速发展的今天,大数据的应用范围越来越广,但是深度学习这个词对于很多人来说是比较陌生的,深度学习是什么,是一种要求还是一种技术,这种技术与我们日常可能听到的词例如机器人、人工智能都是息息相关的,在现在为什么深度学习会受到重视,这也是得益于人工智能以及大数据等技术受到的重视,很多做的比较成功的互联网公司在深度学习上也做的很好,投入的精力也处于行业的领先地...
    2018-06-01 15:03:08
    阅读量:1286
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  • 简单来说: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,比如deeplea...
    2019-02-21 10:08:51
    阅读量:546
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  • ——除了上帝,我只相信数据在数据呈指数增长的这个数字世界中,深度学习和大数据是最为热门的两个技术趋势。深度学习和大数据是数据科学领域相互关联的两个话题,而在技术发展方面,两者紧密关联且同样重要。数字数据和云存储遵循名为摩尔定律的通用定律,摩尔定律我们在之前就有提到过。因特尔创始人摩尔认为数据每两年就会翻一番,而存储该数据的成本却大致以相同的速率下降。这些丰富的数据产生了更多的特征和真理,因此为...
    2019-09-13 14:59:14
    阅读量:79
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  • 深度学习的三大要素:数据、算法、算力。数据在深度学习中有着着重要的地位,数据集的好坏决定了模型的训练结果,由于可见数据预处理的重要性。本文简单介绍一下如何初步处理数据,给数据分类,打标签。例:现在有几万张照片,每张照片的文件名中包含了年龄、性别等信息,假如我们现在需要训练一个识别年龄的模型;首先需要进行图片预处理,第一步就是把照片按不同年龄段筛选出来,然后打上年龄标签进行分类,再进行转t...
    2019-06-19 19:33:11
    阅读量:184
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  • 简单来说: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,比如d...
    2019-05-18 21:44:39
    阅读量:389
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  • 前言《数据量不够大,别玩深度学习》2017年JeffLeek在SimplyStats上发表了一篇题为《数据量不够大,别玩深度学习》(Don’tusedeeplearningyourdataisn’tthatbig)的博文。作者指出,当样本数据集很小时,简单的线性模型也能优于深度网络模型的。为了证明自己的论点,Leek举了一个基于MNIST数据库进行图像识别的...
    2019-09-21 10:34:48
    阅读量:221
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  • ————————————————————————————————————————————这段时间一直在整理数据用于训练,但是从网上找到的数据集往往很凌乱,不能满足使用要求。这些数据集少则几万,多则几十万几百万。如果手动去整理这些数据集无疑是一个繁重的工作,甚至无法去做!这个时候则需要我们写脚本去帮助我们做这件事情!本文作者使用的是shell脚本在linux下面进行文件整理。其他脚本诸如jav
    2016-06-14 20:46:39
    阅读量:2373
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