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机器学习与深度学习

时间:2019-08-25 22:51:50      阅读:107      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:举例   分类   自己   alpha   规律   图像识别   问题   应用   价值   

机器学习简介

? ? 机器学习是什么---------------无序数据转化为价值的方法
? ? 机器学习价值 ----------------从数据中抽取规律,并用于预测未来。

机器学习应用举例
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分类问题---图像识别,垃圾邮件识别
回归问题---股价预测,房价预测
排序问题---点击率预估,推荐
生成问题----图像生成,图像风格转换,图像文字描述生成。

机器学习的应用流程(线下训练到线上服务)

机器学习的岗位指责
? ?
数据处理 (采集+去噪)
? ? 模型训练 (特征+模型)
? ? 模型评估与优化(MSE,F1-score, AUC+调参)
? ? 模型应用(A/B 测试)
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深度学习简介

?? ??? ?? ? 深度学习算法集合
卷积神经网络
循环神经网络(用来处理不定长数据)
自动编码器
稀疏编码
深度信念网络
限制波尔兹曼记
深度学习+强化学习+深度强化学习(阿尔法狗)

深度学习进展——图像分类
?? ??? ?? ? 卷积神经网络 cnn
? ? ?? ??? ?NASNet

深度学习进展——机器翻译
?? ??? ?? ? 循环神经网络(巨子)
??? ??? ?? ? attnation 机制? ——将输入加权 供给输出?
深度学习进展——图像生成
?? ??? ?? ? 像素翻译(素描照片 转换成 带有颜色的图片)
?? ??? ?? ? 生成自己风格的字体
?? ??? ?? ? 图像超清化算法(深度学习的高度应用)
深度学习进展——AlphaGo

机器学习与深度学习

标签:举例   分类   自己   alpha   规律   图像识别   问题   应用   价值   

原文地址:https://www.cnblogs.com/D-M-C/p/11409758.html

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