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    引言 原来引用过一个段子,这里还要再引用一次.是关于苹果的.大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习.不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用S ...

  2. 从锅炉工到AI专家(5)

    图像识别基本原理 从上一篇开始,我们终于进入到了TensorFlow机器学习的世界.采用第一个分类算法进行手写数字识别得到了一个91%左右的识别率结果,进展可喜,但成绩尚不能令人满意. 结果不满意的原 ...

  3. 从锅炉工到AI专家(2)

    大数据 上一节说到,大多的AI问题,会有很多个变量,这里深入的解释一下这个问题. 比如说某个网站要做用户行为分析,从而指导网站建设的改进.通常而言如果没有行为分析,并不需要采集用户太多的数据. 比如用 ...

  4. 从锅炉工到AI专家(1)

    序言 标题来自一个很著名的梗,起因是知乎上一个问题:<锅炉设计转行 AI,可行吗?>,后来就延展出了很多类似的问句,什么"快递转行AI可行吗?"."xxx转行 ...

  5. TensorFlow从1到2（二）续讲从锅炉工到AI专家

    图片样本可视化 原文第四篇中,我们介绍了官方的入门案例MNIST,功能是识别手写的数字0-9.这是一个非常基础的TensorFlow应用,地位相当于通常语言学习的"Hello World!& ...

  6. 从锅炉工到AI专家(11)(END)

    语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands,用于识别常用的命令词汇,实现对设备的语音控制.speech_commands是一个很成熟的语音识别原型, ...

  7. 从锅炉工到AI专家(10)

    RNN循环神经网络(Recurrent Neural Network) 如同word2vec中提到的,很多数据的原型,前后之间是存在关联性的.关联性的打破必然造成关键指征的丢失,从而在后续的训练和预测 ...

  8. 从锅炉工到AI专家(8)

    ImageNet 基础部分完成,从本篇开始,会略微的增加一些难度. 通常说,在解决问题的时候,大多程序员都会在网上搜索,寻找一些相似相近的案例作为参考.这个方式在机器学习领域同样有效.可惜早期的时候, ...

  9. 从锅炉工到AI专家(7)

    说说计划 不知不觉写到了第七篇,理一下思路: 学会基本的概念,了解什么是什么不是,当前的位置在哪,要去哪.这是第一篇希望做到的.同时第一篇和第二篇的开始部分,非常谨慎的考虑了非IT专业的读者.希望借此 ...

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