微信公众号搜"智元新知"关注
微信扫一扫可直接关注哦!

神经网络入门

1.机器学习简介

2.深度学习简介

3.神经网络

4.Tensorflow基础

5.神经网络Tensorflow实战

  1.机器学习简介

  机器学习是什么?——无序数据转化为价值的方法

  机器学习的价值——从数据中抽取规律,并用来预测未来。

  2.机器学习应用举例

  分类问题——图像识别 、垃圾邮件识别(球赛电视直播画面的选取)

  回归问题——股价预测、房价预测

  排序问题——点击率预估、推荐

  生成问题——图像生成、图像风格转换、图像文字描述生成

  3.机器学习应用流程

  4.机器学习岗位职责

  

  

深度学习:

深度学习与机器学习:

深度学习包含的都有哪些算法技术?

 

目前,深度学习的进展:

 

 

 

 

 

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐