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原来传说中的机器学习也可以这么有趣

书城 JackLeon 2个月前 (04-12) 41次浏览 0个评论 扫描二维码

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原来传说中的机器学习也可以这么有趣
你是否曾经听到过人们谈论机器学习,而你却对其含义只有一个模糊的概念呢?你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢?现在,让我们一起来改变这个现状吧!

这篇指南是为那些对机器学习感兴趣,但又不知从哪里开始的人而写的。我猜有很多人曾经尝试着阅读机器学习的维基百科词条,但是读着读着倍感挫折,然后直接放弃,希望能有人给出一个更直观的解释。本文就是你们想要的东西。

本文的写作目标是让任何人都能看懂,这意味着文中有大量的概括。但是那又如何呢?只要能让读者对机器学习更感兴趣,这篇文章的任务也就完成了。

什么是机器学习?

机器学习是一种概念:不需要写任何与问题有关的特定代码,泛型算法(Generic Algorithms)[1]就能告诉你一些关于你数据的有趣结论。不用编码,你将数据输入泛型算法当中,它就会在数据的基础上建立出它自己的逻辑。

比如说,有一种算法被称为分类算法,它可以将数据分为不同的组。分类算法可以用来识别手写数字;不用修改一行代码,它也可以用来区分垃圾邮件和非垃圾邮件。如果给同样的算法输入不同的训练数据,它就能得出不同的分类逻辑。

本书目录
第⼀章:全世界最简单的机器学习⼊⻔指南
这篇指南是为那些对机器学习感兴趣,但⼜不知从哪⾥开始的⼈⽽写的。我猜有很多⼈曾经尝试着阅读机器…
第⼆章:⽤机器学习制作超级⻢⾥奥的关卡
这⼀次,我们要来⽤其中⼀种泛型算法来做件很酷炫的事情——创造⼀个看起来像是⼈类设计的电⼦游戏关… 做出更智能更准确的预测
神经⽹络是什么?
让我们的神经⽹络拥有记忆的能⼒猜字⺟有什么意义?
⽣成⼀个故事
不⽤⻢⾥奥,智造⻢⾥奥训练我们的模型
玩具或是真实世界的应⽤? 延伸阅读
第三章:图像识别【⻦or⻜机】?深度学习与卷积神经⽹络
这⼀次,我们将应⽤深度学习技术,来写⼀个识别图像中物体的程序。换句话说,我们会解释 Google 相册…
⽤深度学习识别物体由浅⼊深
万物皆「数」短浅的⽬光
暴⼒⽅法 #1:滑框搜索
暴⼒⽅法 #2:更多的数据与⼀个深度神经⽹卷积性的解决办法
卷积是如何⼯作的
第⼀步:把图⽚分解成部分重合的⼩图块
第⼆步:把每个⼩图块输⼊到⼩型神经⽹络中
第三步:把每⼀个⼩图块的结果都保存到⼀个新的数组当中第四步:缩减像素采样
最后⼀步:作出预测

建造正确的⽹络
建⽴我们的⻦类分类器测试我们的⽹络
95% 是有多准确? 路还在远⽅……
第四章:⽤深度学习识别⼈脸
如何⽤机器学习解决复杂问题?
⼈脸识别——分步讲解
第⼀步:找出所有的⾯孔第⼆步:脸部的不同姿势第三步:给脸部编码
测量⼈脸的最可靠的⽅法给我们的脸部图像编码
第四步:从编码中找出⼈的名字你⾃⼰做⼀遍
开始之前
第五章:Google 翻译背后的⿊科技:神经⽹络和序列到序列学习让计算机翻译
利⽤统计数据使计算机更好地翻译
让电脑翻译得更好——⽆需昂贵的专家们序列到序列模型的⽆穷⼒量


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