人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是最宽泛的概念,是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统...
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是最宽泛的概念,是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统...
人工智能),Machine Learning(机器学习),Deep Learning(深度学习),Supervised Learning(监督学习)等等众多技术名词满天飞,一些技术公司也开始利用AI技术的噱头来迷惑大众,到底围绕着这些技术名词,有没有一种浅显易懂的解析供非专业人士也可以理解和明白呢?
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是最宽泛的概念,是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统...
机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，卡耐基梅隆大学前主任Tom M. Mitchell教授在1991年提出，其定义为通过经验自动改进的计算机算法研究。机器学习依赖于大量数据集，通过分析数据中的模式和差异，学习如何进行预测或决策。例如，在处理X光影像时，机器学习模型可以基于大量已标注的数据，识别和...
深度学习(Deep Learning) 深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点,是试图模仿大脑的神经元之间传递,处理信息的模式。最典型的的应用有计算机视觉和自然语言处理(NLP)。显然,深度学习是与机器学习中的神经网络是强相关,神经网络也是其主要的算法...
本文主要分为两部分,第一部分阐述数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)之间的区别。这三者的区别主要是目的不同,其手段(算法,模型)有很大的重叠,所以容易混淆。第二部分主要阐述以上的技能与数据科学(data science)的关系,以及数据科学(data science)和商业分析(business analytics)之间的...
机器学习与人工智能是两个紧密相关的概念，但它们之间存在重要区别。机器学习是人工智能的一个分支，它旨在通过经验自动改进计算机算法。机器学习依赖大数据集，通过发现数据模式和探索差异来训练算法。以医疗领域中的X光片分析为例，机器学习模型可以学习大量标注为同一症状的影像，然后根据这些模式预测新影像所...
本文主要分为两部分,第一部分阐述数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)之间的区别。这三者的区别主要是目的不同,其手段(算法,模型)有很大的重叠,所以容易混淆。第二部分主要阐述以上的技能与数据科学(data science)的关系,以及数据科学(data science)和商业分析(business analytics)之间的...
本文的目的单纯想加速从零开始转换AI领域的时间. 希望按表操课的人可以以最高效率, 在三个月内具备以下AI技能. • 了解Machine Learning 基本算法 • 会用Matlab / Octave / python建构Machine Learning • 熟悉Anaconda、jupyter等功能及环境介面 • 了解Deep Learning Framework( 如Tensorflow、keras、PyTorch...