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    2019-08-19 17:56:03
    阅读量:1721
    评论:1
  • 文章目录人工智能 > 机器学习 > 深度学习什么是机器学习特征值与目标值机器学习与深度学习的区别人工智能 > 机器学习 > 深度学习人工智能:流水线机器其实就是人工智能。机器学习:垃圾邮箱机器学习,需要自动过滤算法、今日头条数据推荐 深度学习:2010至今。机器学习包含深度学习 (可以理解为高级的机器学习),例如 图形图像识别、自然语言处理。什么是机器学习...
    2019-08-19 17:41:36
    阅读量:85
    评论:0
  • 一些人类通过直觉可以很快解决的问题,目前却很难通过计算机解决。这些问题包括自然言语理解、图像识别、语音识别等等,它们就是人工智能需要解决的问题。深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联以外,还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征。深度学习算法可以从数据中学习更加复杂的特征表达,使得最后一步权重学习变得更加简单且有效。深度学习可以一层一层的将简单的特征逐步转化成更加复杂的特征...
    2018-06-21 22:50:59
    阅读量:2129
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  • 机器学习、人工智能及图像处理学习提纲人工智能和机器学习很火,图像处理也很火,在竞争如此激烈的领域中想要取得一定的成绩,就必然要求长期的学习。究竟要学习些什么?半路出身的我也不是很明确,简要列举几个方面算是自己的学习提纲:1.编程技能两三本编程的书是要熟悉的,包括python、tensorflow、opencv等,后面应用到的编程技能时再做补充2.理论基础机器学习,统计机器
    2018-01-06 14:28:40
    阅读量:1775
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  • 计算机视觉相当于是人工智能的大门,如果这个门不打开,就没有办法真的研究真实世界的人工智能。因为视觉信息与听觉触觉相比要重要得多,人的大脑皮层70%的活动都在处理视觉信息,如果没有视觉信息的话,整个人工智能只是一个空架子,只能做符号推理(下棋,定理证明等)。计算机视觉相当于一个研究领域,有很多问题要研究。而机器学习更像是一个方法和工具。本身应当叫统计学习,方法都是从概率领域拿来的,但是机器学习
    2017-01-16 11:01:35
    阅读量:10235
    评论:0
  • 最近公众号看到讲人工智能、计算机视觉、机器学习三者关系的,摘录一段朱松纯(加州大学洛杉矶分校UCLA统计学和计算机科学教授)原话。关于人工智能和计算机视觉:
    2017-04-05 10:15:23
    阅读量:3050
    评论:0
  • 进入机器学习和人工智能并非易事。考虑到今天可用的大量资源,许多有抱负的专业人员和爱好者发现难以在该领域建立正确的路径。这个领域正在不断发展,我们必须跟上飞速发展的步伐。经过信息的更新、检查,本文用Python更新了顶级的AI和机器学习项目。Tensorflow已经成为了贡献者的三位数增长的第一位。Scikit-learn下降到第二位,但仍有非常大的贡献者群体。、 这里还是要推荐下小编的Pytho...
    2018-07-04 08:10:50
    阅读量:766
    评论:1
  • 关于图像识别基础:人工智能,机器学习和深度学习的调研报告   电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级 卢宜之 人工智能   智能可以分为两类,一是机器表现出来的智能,称之为机器智能;二是人和动物表现出来的智能,称之为自然智能。人工智能则是运用计算机程序,来实现人类智能的技术。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络...
    2018-11-20 10:20:01
    阅读量:795
    评论:0
  • 一开始起这个标题,我是拒绝的,怎么看都是在蹭AI的热度。一般人理解的AI是终结者这一类的机器人,所以就会很好奇,你一个GIS软件,怎么就和AI搭上边了,这不典型的凑不要脸吗?别急,我们接着往下看,首先需要解决的是,人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)之间的关系。一、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系...
    2018-11-18 12:54:27
    阅读量:1409
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    2018-01-10 15:16:03
    阅读量:3720
    评论:0