【筆記】動手學深度學習-前言
1、學習深度學習,首先第一點要親自動手。
2、相關anacoda的環境的安裝方法,用來隔絕相關的依賴關係,防止安裝包衝突。
3、機器學習程序不同於一般程序,能夠隨着數據的增加,通過調節內部的參數,展現出一定的智能的想象。
4、機器學習中的核心組件:數據、模型、目標函數、算法。
5、常用的優化算法是梯度優化算法。
6、機器學習氛圍有監督學習和無監督學習。有監督學習分爲:迴歸、分類、標記問題、搜索、推薦系統和序列學習等。無監督學習分爲:聚類、主成分分析、因果關係、生成對抗性網絡。
7、深度學習相關應用案例:智能助理語音助手、物體識別、遊戲處理、自動駕駛等。
8、人工智能包括機器學習,機器學習包括深度學習。
2、相關anacoda的環境的安裝方法,用來隔絕相關的依賴關係,防止安裝包衝突。
3、機器學習程序不同於一般程序,能夠隨着數據的增加,通過調節內部的參數,展現出一定的智能的想象。
4、機器學習中的核心組件:數據、模型、目標函數、算法。
5、常用的優化算法是梯度優化算法。
6、機器學習氛圍有監督學習和無監督學習。有監督學習分爲:迴歸、分類、標記問題、搜索、推薦系統和序列學習等。無監督學習分爲:聚類、主成分分析、因果關係、生成對抗性網絡。
7、深度學習相關應用案例:智能助理語音助手、物體識別、遊戲處理、自動駕駛等。
8、人工智能包括機器學習,機器學習包括深度學習。
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