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機(jī)器學(xué)習(xí)簡介
- 無序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值的方法
  - 從數(shù)據(jù)中抽取規(guī)律，并用來預(yù)測未來
- 實(shí)現(xiàn)人工智能的方法
- 應(yīng)用舉例
  - 分類問題
    - 圖像識別
    - 垃圾郵件識別
  - 回歸問題
    - 股價預(yù)測
    - 房價預(yù)測
  - 排序問題
    - 點(diǎn)擊率預(yù)估
    - 推薦
  - 生成問題
    - 圖像生成
    - 圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換
    - 圖像文字描述生成
- 應(yīng)用流程
- 崗位職責(zé)
  - 數(shù)據(jù)處理（采集去噪）
  - 模型訓(xùn)練（特征模型）
  - 模型的評估和優(yōu)化（MSE
  - 模型應(yīng)用（A/B測試）
深度學(xué)習(xí)簡介
- 實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的技術(shù)
  - 優(yōu)勢
    - 在大數(shù)據(jù)時代
- 算法集合
  - 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  - 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    - 不定長數(shù)據(jù)
  - 自動編碼器
  - 稀疏編碼
  - 深度學(xué)習(xí) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)=深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
- 進(jìn)展
  - 圖像分類
  - 機(jī)器翻譯
    - attention
      - 加權(quán)
  - 圖像生成
    - 漫畫上色
    - 生成字體
    - 圖像超清化
  - AlphaGo
    - CNN
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 神經(jīng)元
  - 最小結(jié)構(gòu) - 最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    - 擴(kuò)展
    - 三向量變四向量
  - 神經(jīng)元-激活函數(shù)sigmoid-二分類邏輯斯蒂回歸模型
    - 輸出在0、1之間
    - 概率
  - 神經(jīng)元-多輸出
    - w從向量擴(kuò)展為矩陣
    - 輸出w*x則變成向量
  - 多輸出神經(jīng)元-soft Max-多分類邏輯斯蒂回歸模型
  - 目標(biāo)函數(shù)
    - 衡量對數(shù)據(jù)的擬合程度
- 邏輯回歸模型
  - 最賺錢
  - 谷歌、百度廣告點(diǎn)擊率預(yù)估
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
  - 調(diào)參
tensorflow 基礎(chǔ)
- Tensorflow 介紹
  - Google Brain 的第二代機(jī)器學(xué)習(xí)框架
  - 開源社區(qū)活躍
  - 可擴(kuò)展性好
  - API 健全，對用戶友好
- 計算圖模型
  - 命令式編程
    - 自己寫求導(dǎo)函數(shù)
  - 聲明式編程
    - 多層
    - 層間相似
- 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Tensorflow 實(shí)戰(zhàn)
  - 神經(jīng)元的 Tensorflow 實(shí)現(xiàn)
    - Tensorflow 的環(huán)境搭建
  - 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Tensorflow 實(shí)現(xiàn)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) tensorflow 入門

來源：http://www.icode9.com/content-4-26801.html

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