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Web开发工程师转型机器学习的实战经验

作为一名Web开发人员,我发现计算机视觉和机器学习领域的快速发展是让人感到兴奋,但是我没有任何使用这些技术的背景经验。最终,我决定用两年的时间来转型。 开始学习 在一本涵盖深度学习和计算机视觉的书出版的时候,我开始了这段转型之旅。来自PyImageSearch.com的作者Adrian Rosebrock编写了一个三卷巨著,它涵盖了计算机视觉和深度学习的高层思想和低层应用。在探索深度学习的同时,我遇到了对线性回归、朴素贝叶斯(Naive Bayesian)应用、随机森林/决策树学习等诸多新的算法。 我花了几个星期的时间阅读这本书,并且把所有已经读过的各种博文和数学概念的队列、抽象思维的概念以及它实际的编程应用联系起来。我很快就读完了这本书,从而更好地理解了如何从整体上走进这个领域。我获得的最大的结论:筹备自己

【开发者的2018】GAN、AutoML、统一框架、语音等十大趋势

GAN与造假 虽然生成对抗网络几年前就出现了,我对它是相当怀疑的。几年过去了,即使看到GAN在生成64x64分辨率的图像方面取得了巨大的进步,我对它仍是怀疑的。在阅读了一些数学文章之后,我更加怀疑了,因为这些文章说GAN并没有真正了解分布。但在2017年,事情有所改变。首先,一些新的有趣的架构(例如CycleGAN)和数学上改进的架构(例如Wasserstein GAN)让我实践了一些GAN网络,它们的表现一般,但在完成这两个程序之后,我确信我们可以,并且应该使用GAN来生成东西。 首先,我非常喜欢NVIDIA的一篇关于生成全高清图像的研究论文,生成的图像看起来非常真实(与一年前的64x64分辨率的令人毛骨悚然的人脸相比): 还有很多GAN在游戏行业的应用,例如用GAN生成游戏场景,英雄乃至整个世界。而且我认为我们必须意识到全新的造假水

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