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深度学习全网最全学习资料汇总之入门篇

作为人工智能领域一个重要的研究分支,深度学习技术几乎出现在当下所有热门的AI应用领域,包括语音识别,语义理解,图像识别,大数据分析等等,甚至有人把当前的人工智能等同于深度学习。面对如此重要的江湖地位,我们相信一定有为数众多的 AI 开发者对深度学习技术充满了好奇心,想要快速着手使用这项强大的技术来解决现实生活中的实际问题。因此,雷锋网(公众号:雷锋网)将围绕深度学习技术整理一个系列文章,全面覆盖与其相关的各项知识点。 本文针对如何入门深度学习这一话题,整理了若干参考资料,希望对广大开发者有所裨益。 需要提前说明的是,无论教程怎样浅显易懂,如果要深刻理解深度学习的技术原理,一些基础的数学知识还是必不可少的,包括微积分、线性代数和概率论等。这些都是各高校的必修课,大家可以轻松找到丰富的中文教程。这里仅列出三个值得参考的免费的英文教程。 MI

时间序列预测教程;OpenAI 谈对抗样本:自然语言处理入门 | AI 开发者日报

Jason Brownlee 的时间序列预测教程 这是澳大利亚机器学习专家 Jason Brownlee 撰写的教程,提供了一套用 Python 语言处理时间序列预测问题的模板。该教程一步步向读者展示了应该用什么工具、如何操作,以及为什么这样操作。它使用了波士顿持械抢劫案数量作为案例,旨在解决的问题是对波士顿未来每月抢劫案的数量做合理预测。 全文包含代码长达两万字,是迄今为止最权威、最详细的时间序列预测入门教程之一。具有相当学习价值。 译文地址:http://www.leiphone.com/news/201702/QjrKc9cLWAiqRGhT.html 原文地址:http://machinelearningmastery.com/time-series-forecast-case-study-python-monthly-arme

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