1. 图像和语音识别：通过机器学习和深度学习，计算机可以从图像和语音数据中学习到特征，并进行对象识别、人脸识别、语音识别等任务。2. 自然语言处理：机器学习和深度学习方法在自然语言处理中取得了巨大进展。包括文本分类、机器翻译、情感分析等任务。3. 推荐系统：通过对用户行为数据的学习，机器学习和深度学习可以构...
深度学习是机器学习的一种特殊形式,其通过模拟人脑神经网络的结构和功能,实现对数据的学习和模式识别。深度学习主要依靠神经网络(Neural Network),它是由多个有层次结构的神经元组成的,每个神经元都有多个输入和一个输出。 1.神经网络 神经网络是深度学习的核心,它由多个神经元层组成。每个神经元接收来自前一层神经元...
半监督学习是指利用同时包含有标签和无标签数据的训练集进行学习的一种方法。半监督学习能够在有限的标注数据条件下,利用未标记的数据来提高模型的性能。 二、深度学习的基本概念 深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个分支,通过模拟人脑神经元的工作原理,建立起一种多层次、多层次的神经网络结构。深度学习以其强大...
半监督学习(Semi-SupervisedLearning)就是为解决上述问题所产生的,其目的在于利用海量未带标签数据辅助少量带标签数据进行学习训练,以增强计算机的学习能力。 何时采用哪种方法 简单的方法就是从定义入手,有训练样本则考虑采用监督学习方法;无训练样本,则一定不能用监督学习方法。但是,现实问题中,即使没有训练样本,我们也...
深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的技术,由于深度学习在现代机器学习中的比重和价值非常巨大,因此常常将深度学习单独拿出来说.最初的深度学习网络是利用神经网络来解决特征层分布的一种学习过程.通常我们了解的DNN(深度神经网络),CNN(卷积神经网络),RNN(循环神经网络),LSTM(长短期记忆网络)都是隶属于深度学习的...
TfidfVectorizer语法 数据的特征处理 归一化 归一化总结 标准化 结合归一化来谈标准化 StandardScaler语法 标准化总结 缺失值处理方法 Imputer流程 关于np.nan(np.NaN) 什么是机器学习 机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测 ...
华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:深度学习和机器学习先学哪个。
深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的技术,由于深度学习在现代机器学习中的比重和价值非常巨大,因此常常将深度学习单独拿出来说.最初的深度学习网络是利用神经网络来解决特征层分布的一种学习过程.通常我们了解的DNN(深度神经网络),CNN(卷积神经网络),RNN(循环神经网络),LSTM(长短期记忆网络)都是隶属于深度学习的...
- 计算机科学:这是理解人工智能的基础,它包括数据结构、算法、编程语言等基本概念。计算机科学是研究信息和计算的理论基础,它为我们提供了实现人工智能的工具和技术。- 机器学习:这是人工智能的一个核心分支,它使计算机能够通过学习数据来改进其性能。机器学习是人工智能的一种方法,它使计算机能够在没有明确编程的情况...
这本书深入浅出,全面覆盖了LLM相关的基础知识、应用技巧和前沿课题,相信无论是专业的算法工程师还是日常依赖GPT写文案的普通用户,读后都能收获颇丰,进一步跟上LLM的时代浪潮。主要内容提纲:1. 基础篇:机器学习、深度学习、NLP的基础概念与发展历程,以及LLM的基本原理;2. 应用篇:LLM的应用技巧,具体包括交互格式、...