2020-06-24 14:56发布
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
应用在无人驾驶汽、图片识别及分类、机器翻译、目标识别、情感识别等等
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。学习深度学习课程的话最基本的就是要具有一定的编程基础，并且具备一定的数学基础。比如计算机相关专业的本科生、研究生，计算机相关专业的高校讲师，从事IT行业的编程人员，人工智能领域的从业人员。在有一定基础的前提下还是能学会的。
也不难学，但是要有JAVA的基础
这个要看你在哪个城市就业了，一般来说适合大数据就业的城市不多，一线城市北上广深，甚至在成都找大数据方向的工作都不太好找。如果你学了大数据，刚好也在比较热门的城市，大数据薪资至少也得上万吧。...
自学的话就走很多弯路，需要花费大量时间。如果时间充足可以自学。
人工智能当前有六大研究领域，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学，初学者应该选择一个主攻方向，并围绕这个主攻方向来制定学习计划。对于初学者来说，可以从机器学习开始学起，一方面机器学习是打开人工智能知识大门的...
机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着关系
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的...
先来看一下机器学习的概念，我们提供给电脑样例数据，电脑通过一定的模型自己学习出相应的规则，并且这些规则可以随着数据的输入不断调整。而深度学习，则是一种十分有效的机器学习方法。现在的深度学习主要指的是深度神经网络。神经网络形式上就是一个分层的...
行业里其实都有参合一起用，但是java用的比较多！
特征缩放(feature scaling)是预处理阶段的关键步骤，但常常被遗忘。虽然存在决策树和随机森林这种是少数不需要特征缩放的机器学习算法，但对于大部分机器学习算法和优化算法来说，如果特征都在同一范围内，会获得更好的结果。比如梯度下降法。特征缩放的重要...
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java 的优势就是 运行速度快（相比 pure python），python 的优势就是 库多，写起来代码量少
微积分、线性代数、概率论、最优化方法
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