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先搞懂这八大基础概念,再谈机器学习入门!

准备好开始AI了吗?可能你已经开始了在机器学习领域的实践学习,但是依然想要扩展你的知识并进一步了解那些你听过却没有时间了解的话题。 这些机器学习的专业术语能够简要地介绍最重要的机器学习概念—包括商业界和科技界都感兴趣的话题。在你遇到一位AI指导者之前,这是一份不详尽,但清楚易懂又方便在工作、面试前快速浏览的内容。 概览: 自然语言处理 数据库 计算机视觉 监督学习 无监督学习 强化学习 神经网络 过拟合 1 自然语言处理 自然语言处理对于许多机器学习方法来说是一个常用的概念,它使得计算机理解并使用人所读或所写的语言来执行操作成为了可能。 自然语言处理最重要的最有用的实例: ① 文本分类和排序 这项任务的目标是对一个文本进行预测标签(类别)或对列表中相关联的文本进行排序。它能够用于过滤垃圾邮件(预测一封电子邮件是否是垃圾邮件),或进行文本内容分类(从网络上筛选出那些与你的竞争者相关的文章)。 ② 情感分析 句子分析是为了确定一个人对某个主题的看法或情感反应,如正面或负面情绪,生气,讽刺等。它广泛应用于用户满意度调查(如对产品的评论进行分析)。 ③ 文件摘要 文件摘要是用一些方法来得到长文...

李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程

目前,深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程,其中包括它们在自然语言处理(NLP),计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络,卷积神经网络,循环网络和其变体,训练深度网络的困难,无监督表示学习,深度信念网络,深玻尔兹曼机器,深度Q学习,价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达:深度学习专项 这系列课程侧重于讲解深度学习的基础和在不同领域的运用方式,如医疗健康,自动驾驶,手语阅读,音乐生成和自然语言处理等。课程共包含五个子课程,有视频讲座。同时,课程用户将获得使用TensorFlow解决实际问题的实践经验。 链接:https://www.coursera.org/specializations/deep-learning CMU: 深度学习 该课程由苹果人工智能研究所主任Ruslan Salakhutdinov主导。课程首先讲解了一些例如前馈神经网络、反向传播、卷积模型等的基本知识。然后介绍深度学习中的要点,包括有向图和无向图模型,独立成分分析(ICA),...

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