推荐入门学习 http://www.cnblogs.com/subconscious/p/6240151.html…

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被…

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…

初见 机器学习图解 错过了这一篇,你学机器学习可能要走很多弯路 这3张脑图,带你清晰人工智能学习路线 一些课程 Andrew Ng的网络课程 HomePage:http://www.deeplearning.ai/ 网易云课堂(中文翻译版):https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm Andrew Ng的机器学习课程 coursera:https://www.coursera.org/learn/machine-learn…

AI学习笔记   第一个黑箭头是用于挑选物体和移 动物体.在绘图是选中一个物体,就可以将它自由的移动.和其他的绘图软件相同当你选 中物体的时候物体周围就会出现八个方形的控制点,你可以通过这些控制点对物体进行变形.   而第二个白箭头是用于挑选和移动节点,这和CorelDRAW等绘图软件中的节点工具类 似,可以移动节点和对节点的两个控制点进行控制,从而达到控制线段形状的目的.   仔细察第二个箭头我们会发现在它的有下角有一个向右的小箭头,按住这个按键几秒钟就会 弹出一个隐藏的工具——组选工具 ,它…

根据 Facebook 的统计,Instgram 上的美食图片数量已经超过 3 亿张.然而,获取食物烹饪方法的途径依然有限,例如,通过烹饪网站或相关教程.怎样能够挖掘丰富食物图片背后的烹饪方法,让每个人都可以在家方便地学习新菜式呢? Facebook 研究团队最近在 CVPR 2019 发表论文,提出了一种新思路.用户可以输入食物图片,并获得对应的食材和制作方法.在用户实验上的结果说明,用这种方法烹饪食物的成功率,比传统检索方法成功率更高. 看美食图片就能知道食谱?这个 AI 比美食家还灵么?…

一.概述 Andrew Ng:Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. "Applied machine learning" is basically feature engineering( 吴恩达, 人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一:提取特征是困难的,耗时的,需要丰富的专家知识."应用机器学习"从根本上来说就是特征工程) 业界广泛流传:…

第一章 神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络 第二章 改善深层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化--Week1深度学习的实用层面 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以…

AI学习---数据读取&神经网络 fa…

一:AI学习吧 项目描述 系统使用前后端分离的模式,前端使用vue框架,后端使用restframework实现. 项目需求 公司开发AI学习吧,由于公司需要一款线上学习平台,要开发具有线上视频学习.支付等功能的平台,并整合用户支付和微信消息的推送和提醒.使用Git进行协同开发. 项目结构 项目主要有三大模块: 项目三大模块: 1:导师后台是:基于Thanos组件,给导师"管理学员作业"."学习进度"."跟进记录"等. 2:管理后台:基于Thano…

AI学习当中,不学习行为树基本概念就不能明白具体实例中的操作意义,但是没有经过具体实例实验,又觉得基本概念抽象难以理解.建议先泛读(1)(2)后再对具体的细节进行死磕,能较深的理解行为树的具体概念.第一节对行为树的基本概念做个简要的介绍,第二节对行为树的官方案例做进一步分析.个人的学习顺序(2)->(1)       ->(2),请感兴趣的同学根据自己的喜好自行调整阅读顺序. 一.AI学习中的两大概念 1.行为树 行为树是驱动AI运动以及做出AI决策的一棵逻辑树. 图一 2.Blackboar…

我的人工智能学习之路-从无到有精进之路 https://blog.csdn.net/sinox2010p1/article/details/80467475 如何自学人工智能路径规划(附资源,百分百亲身经验)https://www.jianshu.com/p/2be801b101f2 零基础自学人工智能,看这些资料就够了(300G资料免费送)https://www.jianshu.com/p/cb0db5a8a5d6 如何自学人工智能路径规划(附资源,百分百亲身经验)https://www.ji…

学习新框架第一天. composer 基本命令: composer list 获取帮助信息 composer init 以交互方式填写composer.json文件信息 composer install 从当前目录读取composer.json文件,处理依赖关系,并安装到verdor目录下 composer update 获取以来的最新版本,升级composer.lock文件 composer require 添加新的依赖包到composer.json文件中并执行更新 composer sear…

结合一路研究Jeddict使用的过程经验来看,在这里说一下关于服务器配置的东西.在我们团队,最开始用这个插件的时候,因为公司用的应用服务器是Jboss EAP 7,所以,我们自然而然的,想当然的直接使用了公司常用服务器去部署,结果出现了一系列的问题.后来虽然解决了,结合到和Jeddict作者的交流,需要总结一下学习新事物的套路! 一.问题 1,无法部署 2,无法调用 3,无法创建权限默认表 首先,在可配置的服务器列表中,一共有四种:Payara,Payara Micro,WildFly,Wild…

原文地址: http://www.sohu.com/a/249973402_610300 原作:George Seif 夏乙 安妮 编译整理 ======================================================= AutoML和神经架构搜索(NAS),是深度学习领域的新一代王者. 这些方法能快糙猛地搞定机器学习任务,简单有效,高度符合当代科技公司核心价值观. 它们背后原理如何,怎样使用? 技术博客TowardDataScience有一篇文章,就全面介绍了关…

忘了过于褒奖的学校.整天呆在拥挤的教室而效果却差得可怜.这些网站和应用涵盖了科学.艺术和技术的无数话题.它们可以教会你实践练习任何技能,从制作豆 沙到用 node.js 开发 app,而且它们都是免费的.你绝对没有任何理由不去掌握一个新技能.拓展你的知识,或最终助长你的职业发展.你可以根据自己的节奏呆在自己舒适的家里交 互式地学习.无法想象还有比这更容易的了,坦诚地说,你还在等什么呢? 1. 参加在线课程 edX—参加来自全球最好的大学的在线课程. Coursera—参加全世界最好的在线免费课程…

人工智能成为当下科技发展的代表之一,持续受到了不少追捧,不管你是否是这一专业的学生或者职场人,学习并掌握一项新潮技能总是不会被同龄人淘汰的.我曾经问过别人.也被别人问过关于学习人工智能(AI)最好的方式是什么?我应该去阅读什么书?我应该去看什么视频?尝试过很多方法,也做了很多的学习路径规划. 实际上,人工智能研究在本质上是学术性的,在你能够获得人工智能的某些细节之前,需要掌握大量的跨各类学科的知识. 不论你找到了怎样的学习方法,扩展阅读总是必要的,因为当下的一些人工智能网课普遍忽视了原始论文的相…

2017-09-01 19:29:33 简书blog: https://www.jianshu.com/u/973c8c406de7…

目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引…

人人都是产品经理,继续设计课程啦啦啦啦 ADOBE: ps, ai, fl, dw, fw, ae, pr, id   COREL: painter coreldraw   autodesk: 三维: max maya cad   ILLUSTRATOR: 第一天.   位图:由像素构成的图像. 像素块. 失真 矢量图:由数学函数方式计算得来的图像. 贝赛尔曲线:锚点,路径. 不失真   每一个物件都有两种属性: 1, 内部填充 (1,实色, 2,渐变, 3,无)   2, 外部描边     恢…

一.人工智能基本概念 1.1 基本概念 数据分析:对历史规律的展现.对未来数据的预测. 机器学习:机器学习是指从一系列的原始数据中找到规律,提取人们可以识别的特征,然后通过学习这些特征,最终产生一个模型. 流程:原始数据-->特征提取-->模型.机器学习偏向于算法. 人工智能:Artificial Intelligence, AI,亦称机器智能,是指利用计算机来对人的意识.思维信息过程.智能行为进行模拟(如学习. 推理. 思考. 规划等)和延伸,使计算机能实现更高层次的应用.人工智能基于机器学…

来源 | Towards Data Science 整理 | 磐石 就在几天前,Google AI在Kaggle上推出了一项名为Open Images Challenge的大规模目标检测竞赛.当今计算机视觉社区已经很长一段时间没有进行如此新的大规模竞赛,这对视觉研究者来说绝对是一个令人振奋的消息. 连续多年ImageNet一直是计算机视觉领域的"黄金标准型"竞赛,并且吸引了大量团队每年都参与竞争,以获得在ImageNet数据集上最低的错误率.同时,深度学习技术的突破更是使得图像识别任务…

学习资料 很久没写博客了.适逢这次Srtp项目学弟学妹们要学习Java与Android,我就总结一些学习的教材.方法,分享写材料与心得.纯个人观点,如有不周之处欢迎指出,大家共同探讨提高. *** 教学书籍: Java基础较差的人去借这本书吧,很简单易懂: Java和Android开发实战详解 这本书供有一定Java基础的人深造: Effective Java中文版 第一本看完基本就可以开始做Android练练手了,Java能有今天一方面是其在服务端领域.商业项目上的成熟,一方面不得不承认是An…

前言:本文章纯属自己学习路线纪录,不喜勿喷. 最近AI很火,几乎是个程序员 都要去学习AI,作为一个菜鸡小前端,我也踏上了学习AI的方向. 在学习之中,最开始遇到了很多的困难,比如你不知道如何切入进来学习AI,你网上搜集到的资料都是各种各样,完全象各种碎片一样,自己又无法拼凑起来 形成一个完美的学习课程, 我前后摸索,看了很多视频,学到了很多的关键字,听到了很多各种各样的名词,loss fn  ,卷积神经网络,paddlepaddle,imgnet,积木,等等.头脑很乱 时间花了不少,但是学习效…

一.为什么选择序列模型 序列模型可以用于很多领域,如语音识别,撰写文章等等.总之很多优点... 二.数学符号 为了后面方便说明,先将会用到的数学符号进行介绍. 以下图为例,假如我们需要定位一句话中人名出现的位置. 红色框中的为输入.输出值.可以看到人名输出用1表示,反之用0表示: 绿色框中的\(x^{<t>},y^{<t>}\)表示对应红色框中的输入输出值的数学表示,注意从1开始. 灰色框中的\(T_x,T_y\)分别表示输入输出序列的长度,在该例中,\(T_x=9,T_y=9\)…

一.词汇表征 首先回顾一下之前介绍的单词表示方法,即one hot表示法. 如下图示,"Man"这个单词可以用 \(O_{5391}\) 表示,其中O表示One_hot.其他单词同理. 但是这样的表示方法有一个缺点,看是看下图中右侧给出的例子,比如给出这么一句不完整的话: **I want a glass of orange ___** 假设通过LSTM算法学到了空白处应该填"juice".但是如果将orange改成apple,即 **I want a glass…

TensorFlow的数据流图 TensorFlow的结构分析: 图 + 会话 TensorFlow = 构图阶段(数据与操作的执行步骤被描绘出一个图) + 执行图阶段(使用回话执行构建好的图中操作) 1. 一个构建图阶段              流程图:定义数据(张量Tensor)和操作(节点Operate)        2. 一个执行图阶段              调用各方资源,将定义好的数据和操作运行起来 数据流图介绍 数据流图[Data Flow Graph]用"结点"(…

目录 第一周 机器学习策略(1) 第二周 机器学习策略(2) 目标:学习一些机器学习优化改进策略,使得搭建的学习模型能够朝着最有希望的方向前进. 第一周 机器学习策略(1) 搭建机器学习系统的挑战:尝试和改变的东西太多,比如超参数. 什么是正交化? 正交化是协助调节搭建机器学习系统的方法之一,类比老式电视机的调节按钮,正交化指的是电视设计师设计这样的按钮,使得每个按钮都只调整一个性质,这样调整电视图像就很容易,就可以把图像跳到正中. 训练神经网络时,使用early stopping虽然可以改善过…

目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习. 第一周(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.…

2018年4月11-12日,2018亚太CDN峰会在北京隆重召开,大会由亚太CDN领袖论坛.电视云论坛.短视频论坛.视频云论坛.新技术论坛.运营商论坛.国际云论坛等7大部分组成.在亚太CDN领袖峰会上,阿里视频云总经理朱照远(叔度)作了题为<享见未来 开启新视界>的主题演讲. 2017阿里视频云都做了什么 朱照远首先分享了2017年阿里视频云团队所做的一些工作,包括:2017.03,融合优酷视频技术发布大视频战略发布:2017.04,CDN全线降价最高降幅达46%:2017.06,短视频SDK…