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婡深臫度学头习筿是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。
背景介绍
机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。
1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序,这个程序具有学习能力,它可以在不断地对弈中改善自己的棋艺。4年后,这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年,这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力,提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。
深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。
背景介绍
机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。
1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序,这个程序具有学习能力,它可以在不断地对弈中改善自己的棋艺。4年后,这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年,这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力,提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。
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深度学习是什么?
深度学习是机器学习领域中对模式(声音、图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解,如果说将机器学习算法类比为排序算法,那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种(例如冒泡序列),这种算法在某些应用场景中,会具有一定的优势。
关于深度学习更多知识,可以移步去wb看看,【湖南IT研究院】,最近发布了很多关于深度学习的资讯\干货
深度学习是机器学习领域中对模式(声音、图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解,如果说将机器学习算法类比为排序算法,那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种(例如冒泡序列),这种算法在某些应用场景中,会具有一定的优势。
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如何轻松入门机器学习与深度学习
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