转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1595509949786067084&wfr=spider&for=pc 最近在听深度学习的课,老师提了一个基本的问题:为什么会出现深度学习?或者说传统的机器学习有什么问题.老师讲解的时候一带而过,什么维度灾难啊之类的,可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白,于是Google了一下,发现一篇很棒的科普文,这里翻译一下,分享给大家:翻译自文章:https://www.analytic…
目录: 数据相关性 硬件依赖性 特征工程 解决问题方法 执行时间 可解释性 一.数据相关性 深度学习与传统机器学习最重要的区别是,随着数据量的增加,其性能也随之提高.当数据很小的时候,深度学习算法并不能很好地执行,这是因为深度学习算法需要大量的数据才能完全理解它.下图便能很好的说明这个事实: 从上图我们可以看到,随着数据量的增大,深度学习的性能会越来越好,而传统机器学习方法性能表现却趋于平缓:但传统的机器学习算法在数据量较小的情况下,比深度学习有着更好的表现. 二.硬件依赖性 深度学习算法在很大…
http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识. 以下为正文: 本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系. 图1 人工智能并非将…
深度学习,机器学习神器,白嫖免费GPU! 最近在学习计算机视觉,自己的小本本没有那么高的算力,层级尝试过Google的Colab,以及移动云的GPU算力,都不算理想.如果数据集比较小,可以试试Colab,但是如果数据集很大的话,就不推荐使用了,最终找到了一个很棒的产品,极链:价格便宜,而且机器很多,算力很快,配置很高.设置方便,极容易上手. 点击立即白嫖 体验对比 最重要的是,学生认证后,会有赠送100云币,也就是100元,而且每天登陆增送云币,如果你是参加竞赛,也是可以申请得到赞助的,完全免费…
http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 近200篇机器学习&深度学习资料分享(含各种文档,视频,源码等) http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm…
今天看到这篇文章里面提到如何选择模型,觉得非常好,单独写在这里. 更多的机器学习实战可以看这篇文章:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 另外关于机器学习与数据挖掘的区别, 参考这篇文章:https://www.zhihu.com/question/30557267 数据挖掘:也就是data mining,是一个很宽泛的概念.字面意思就是从成吨的数据里面挖掘有用的信息.这个工作BI(商业智能)可以做,数据分析可以做,甚至市场运营也可以做…
AI(人工智能)是未来,是科幻小说,是我们日常生活的一部分.所有论断都是正确的,只是要看你所谈到的AI到底是什么. 例如,当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol,媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI.机器学习.深度学习等术语.AlphaGo之所以打败Lee Se-dol,这三项技术都立下了汗马功劳,但它们并不是一回事. 要搞清它们的关系,最直观的表述方式就是同心圆,最先出现的是理念,然后是机器学习,当机器学习繁荣之后就出现了深度学习,今天的…
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新.本文更新至2014-12-21 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面.从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep L…
编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室…