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机器学习是什么在线播放(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

机器学习是什么

9.6分！新手必看机器学习讲解书如果你对机器学习感兴趣，那么《快乐机器学习》这本书绝对是你的不二之选！这本书由新加坡的华裔大佬王圣元撰写，豆瓣评分高达9.6分，简直让人爱不释手。书中的引言故事非常有趣，能迅速激发你的兴趣，再加上大量的原创彩图、思维导图和表格，让你在不知不觉中就能深入浅出地理解机器学习的各种经典理论。 𐟓š【性能度量】书中详细讲解了各种机器学习算法的性能度量方法，包括监督式学习、半监督学习、深度学习、强化学习、迁移学习等。每个知识点都是理论和实践相结合，既有严谨的算法推导，又有多样的代码展示，图文并茂，让你在学习过程中既能学到知识，又能动手实践。 𐟓š【目录概览】这本书的目录也非常清晰： 1️⃣ 机器学习是什么？ 2️⃣ 机器学习可行吗？ 3️⃣ 机器学习怎么学？ 4️⃣ 线性回归 5️⃣ 对率回归 6️⃣ 正则化回归 7️⃣ 支持向量机 8️⃣ 朴素贝叶斯 9️⃣ 决策树 𐟔Ÿ 人工神经网络 1️⃣1️⃣ 正向/反向传播 1️⃣2️⃣ 集成学习 1️⃣3️⃣ 随机森林和提升树 1️⃣4️⃣ 极度梯度提升 1️⃣5️⃣ 本书总结这本书真的是最接地气的机器学习讲解书之一，每个知识点都讲解得非常透彻，适合各种基础的同学。无论你是初学者还是有一定基础的开发者，这本书都能让你在机器学习的道路上走得更远。快来看看吧！

2023深度学习入门指南：从零开始到实战 𐟔 深度学习是什么？深度学习是机器学习的一种方法，通过构建多层神经网络来模拟人类的神经系统，实现对数据的自动分析和学习。 𐟌Ÿ 深度学习的优点相比传统机器学习，深度学习有以下优势： 1️⃣ 能够处理大规模数据集； 2️⃣ 自动提取数据中的特征； 3️⃣ 处理非线性问题； 4️⃣ 端到端的学习能力。 𐟓š 深度学习的应用场景深度学习在各个领域都有广泛应用，例如： 1️⃣ 计算机视觉：图像分类、目标检测、人脸识别等； 2️⃣ 自然语言处理：语音识别、机器翻译、文本分类等； 3️⃣ 推荐系统：商品推荐、音乐推荐等。 𐟛㯸深度学习的学习路径要掌握深度学习，你需要： 1️⃣ 学习Python编程语言； 2️⃣ 掌握数学基础，如线性代数、概率论、微积分等； 3️⃣ 了解机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等； 4️⃣ 学习深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。深度学习是一门充满前景的技术，掌握其基础知识将为你未来的职业生涯带来巨大帮助。如果你对深度学习感兴趣，记得点赞关注哦！

机器学习：你不可不知的神奇世界 𐟌 嘿，大家好，我是Ryan，一个在数据科学领域摸爬滚打多年的老兵。每周我都会在这里分享一些关于数据分析和求职的心得，如果你觉得有用，记得点赞哦！ 𐟔 机器学习是什么？简单来说，机器学习就是使用大量的数据来训练模型。当未来发生类似的事情时，计算机可以根据这些已训练的模型，推断出可能发生的情况。说白了，就是让机器变得更聪明，能自己学习并预测未来。 𐟎砤𛊥䩦ˆ‘们来聊聊机器学习的应用场景，特别是对产品经理们来说，了解这些场景可能会给你带来一些灵感。多招一些数据科学家，说不定你的产品会变得更智能哦！视频、音乐、社交、购物网站的推送 𐟓𚰟Ž𕰟“𑊤𝠦œ‰没有注意到，视频网站总是能精准地推送你喜欢的内容？其实背后就是机器学习在作祟。数据科学家们会收集你搜索和浏览的信息来训练模型。当你再次搜索相同的关键词时，系统会自动推荐给你别人也浏览过的内容。当然，推荐精准度取决于数据量和模型的质量。比如，某音有更多的数据来训练模型，所以它的推荐比其他人更精准。滤镜、图片与人脸识别 𐟓𘊧”訿‡Facebook的小伙伴都知道，上传照片后，Facebook会自动推荐你的好友。这背后也是机器学习在起作用。通过训练模型来识别图片中的人脸。比如，给模型十万张照片，并告诉它哪些是人脸照片，然后让它自己学习。当你再给模型一张照片时，它就能判断这是否是人脸照片。各种滤镜也是通过识别人脸来实现瘦脸、磨皮等效果的。知识产权保护 𐟓œ 知识产权保护也用到类似的工具。比如，网飞发现自己的剧被盗版网站播放，就可以通过爬虫爬取对方的视频，然后通过模型一帧一帧地对比自己的数据库中的视频，发现哪部片子被上传。如果有类似的软件给鉴黄师使用，那工作效率肯定会大大提高。文字的自动补全与翻译 𐟓 自然语言处理（NLP）是处理文字的机器学习工具。比如，写邮件时，系统会自动推荐要输入的内容；不同语言之间的翻译；社交媒体上关于某个话题的讨论，可以通过NLP研究主要讨论的内容，而不用一条一条地总结。语音识别 𐟎™️ 讯飞和某些语音识别工具也是通过训练模型来识别内容的。毕竟，不是每个人的普通话都那么标准。 𐟔堩š着数据科学的发展，模型也在不断更新。我们团队会定期研读最新的学术论文来更新知识储备和提高模型的准确度。保持对行业最新知识的热情，也是我们工作中的重要部分。希望这些信息对你有所帮助！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言哦！

AIGC应用工程师证书到手，晒一晒！在这个科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了各个行业变革的重要推动力。AIGC（人工智能生成内容）作为人工智能领域的一个新兴方向，正逐渐展现出巨大的潜力。AIGC应用工程师作为这一领域的专业人才，肩负着将人工智能技术应用于实际生产和生活中的重要使命。那么，AIGC应用工程师具体是做什么的呢？他们主要有以下职业发展方向：将AI技术应用于内容创作：通过使用AI工具，为媒体、广告、娱乐等行业提供高质量的内容。开发AI应用：研究和开发新的AI应用，如智能客服、智能语音助手等，提升用户体验。数据分析和优化：通过数据分析，优化AI模型的性能，提高内容的质量和效率。要成为一名优秀的AIGC应用工程师，需要掌握以下职业技能：编程技能：熟练掌握Python、Java等编程语言。机器学习知识：了解深度学习、神经网络等机器学习基础知识。数据分析能力：能够处理和分析大量数据，优化AI模型。项目经验：参与实际项目，积累经验，提升自己的实践能力。拿到AIGC应用工程师证书后，不仅可以提升自己的职业竞争力，还能更好地将AI技术应用于实际生产和生活中，推动行业的发展。

多模态机器学习必看！120页全解析 𐟓š 这是市面上第一本全面介绍多模态机器学习基础知识和最新进展的书！全书共120页，内容丰富，适合所有对多模态机器学习感兴趣的人。 1️⃣ 多模态 (Multimodal) 是什么？ > 模态 (Modality)：感知或表达的方式 > 多模态 (Multimodal)：利用多种模态的信息 2️⃣ 多模态的核心技术挑战 (Challenges) > 表示 (Representation) > 对齐 (Alignment) > 迁移 (Transference) > 生成 (Generation) > 量化 (Quantification) > 推理 (Reasoning) 3️⃣ 表示 (Representation) 的子挑战 > 融合 (Fusion)：学习联合表示，建模模态间的交互 > 协调 (Coordination)：学习上下文化的表示，通过交互进行协调 > 裂变 (Fission)：学习反映交互和聚类的数据表示 4️⃣ 对齐 (Alignment) 的子挑战 > 提出上下文化表示 (Contextualized Representations) 的定义 > 介绍联合、交叉对齐和利用结构的表示学习方法 5️⃣ 未来的研究方向 (Future Directions) > 高维度 (High-modality)：处理更多模态、参数共享 > 异质性 (Heterogeneity)：理论研究模态间的交互 > 长时序 (Long-term)：构建具有组合性的记忆

研究生如何高效入门机器学习？三点建议！八月下旬了，很多研究生同学已经开学，逐渐进入科研状态。机器学习在各个学科中应用广泛，大多数同学或多或少都会接触到。那么，如何快速入门机器学习并灵活运用呢？以下是一些建议： 1️⃣. 快速入门，收获成就感入门机器学习要快，这样才能让自己有收获感。有些同学学习Python语法用了半年，问她为什么这么久，她说这个学了忘了又回去看一遍，那个高级结构没掌握又去找教程了。其实，Python语法永远学不完，这是一门发展的语言，就像汉语一样。学会一些基础操作就可以了，忘记了就搜一下某个知识点，不要完整去看视频教程，很浪费时间。 2️⃣. 过程曲折，结果美好从Python入门开始，你会遇到各种语法问题，按照什么教程学习，学到什么程度，总感觉自己学了没用。这个时候，记住先往下写，不要觉得自己没有收获和进步。你现在打下的基础，都会是后面发生质变的前提条件。很多同学说自己卡住了，不能往下做了，那些代码看不懂。面对新的东西，我们可能会恐惧，然后就没有耐心去观察和一步一步看代码。其实一点一点来，用GPT辅助学习，你就能慢慢看懂各行代码了。 3️⃣. 抓大放小人的学习能力和时间是有限的。简单理解为掌握的知识=学习能力✖️学习时间✖️学习效率。学习能力短时间内变化不大，学习时间和学习效率是我们所能掌控的。要想快速学会一个东西，必须得投入时间精力，以及有一个良好的学习状态。但一个新事物总归是新东西，你会遇到很多问题，这时候不要盯着某个Python语法问题，先想大的问题，再思考具体的问题。研究生阶段很漫长，机器学习可能只会占据你一两个月的时间来入门，但这种学习思想对于以后的学习能力提升都是有帮助的。

𐟚렦œ𚥙襭椹入门误区：从数学开始？ 𐟑‹ 大家好！我是来自AI行业的Carl学长。最近有朋友问我，想转行做机器学习，是不是先得学数学？我直接告诉他，如果按这种方式学，入门即放弃。为什么呢？因为大多数人学数学是坚持不住的，除非你本身就是学数学的或者对数学特别感兴趣。 𐟓š 有人推荐一些机器学习的书籍，比如周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》。这些书确实有很多公式推导和理论，对初学者来说可能会觉得头大。这些书更适合那些已经有至少3年以上机器学习经验的人。 𐟚렦‰€以，不要一开始就给自己设置障碍。真正重要的是，从头到尾体验一个相对简单的机器学习项目。这样你才能直观地感受到什么是算法，算法到底是什么样的。当你看到项目跑通了，你会觉得这变得有意思起来，自然会有更大的动力去学习。 𐟒ᠦˆ‘自己也是12年前转行到AI行业的。刚开始时，我先学了一些简单的算法，让自己更容易理解，然后跑通整个流程。之后，我会逐渐加深理解，学习不同的算法，并通过项目应用在不同的领域里。慢慢地，你就成为了专家。 𐟓ˆ 所以，不要一开始就想着从数学入手。先从简单的项目开始，体验一下机器学习的魅力吧！

准精算师考试：精算模型与数据分析心得分享大家好，今天我们来聊聊准精算师考试中的精算模型与数据分析部分。希望这些心得能对大家有所帮助！首先，我想推荐周志华的《机器学习》这本书，俗称“西瓜书”。这本书真的是机器学习领域的入门神作！我当时读这本书的时候，参考了GitHub上一些人的读书笔记，知乎上也有很多相关的分享，真的值得一看！机器学习作为AI领域最重要的子研究领域之一，涵盖了许多强大的算法，比如深度学习（这也是我研究的一部分）。虽然我们不可能掌握所有AI领域的工具，甚至熟练掌握所有机器学习方法也是不现实的，但我们可以知道“工具箱里有哪些工具”以及“它们能发挥什么功能”。这样，当我们遇到困难时，就知道有这样一个工具可以解决它，知道去哪里找到它。至于怎么用，到时候现学也不失为一个办法。我记得有位前辈跟我说过，证书什么的没那么重要，更重要的是你的能力。如果考这些东西能让你能力有提升或者督促你去学习，那么就是值得做的。比如时间序列分析这门课，我之前给我的学生补习过。备课的时候发现网上有公开的MIT的时间序列公开课和讲义，也有《应用计量经济学：时间序列分析》这种优秀教材。备课经历让我重新审视了这门本科时候的专业课，收获颇丰！所以，大家如果是备考，应该有重点有选择地看，以效率优先为目标。但我想说的是，如果是以获取知识为目标，全面系统深入的学习是有必要的，这也应该是我们的最终目标。总之，无论你是备考还是为了获取知识，都需要有选择性地学习和深入探索。希望大家都能在精算师考试的道路上顺利前行！如果有其他想知道的或者需要建议的，欢迎在评论区留言哦！

人工智能训练师证书：你真的需要吗？ 1️⃣ 人工智能训练师是做什么的？人工智能训练师主要负责指导和管理机器学习算法和深度学习模型等人工智能技术的应用。他们需要具备跨学科的知识，包括教学、计算机科学和数据分析，以提升模型的预测精度和效率。此外，他们还需要与团队成员和用户紧密合作，了解用户需求，并提供相应的技术解决方案，确保项目的顺利实施。 2️⃣ 如何报名人工智能训练师证书？直接报名是不行的哦！你需要通过第三方报考机构来认证。报名后，你将参加线上的证书考试。通过考核后，你就能拿到人工智能训练师证书啦！ 3️⃣ 人工智能训练师证书的含金量如何？这个证书是由国家市场监督管理总局认研中心颁发的，是国家承认的证书，并且在全国范围内都可以使用。你可以在官网上查询证书信息，含金量非常高。所以，如果你对人工智能感兴趣，这个证书绝对值得一试！

机器学习和深度学习的区别是什么？ 𐟔 探索人工智能背后的技术，我们发现了一个有趣的现象：机器学习和深度学习。虽然它们都是人工智能的一部分，但它们之间有着显著的区别。 𐟤– 机器学习，简单来说，是一种让计算机从数据中“学习”的技术。它不需要我们手动编写复杂的规则，而是通过从数据集中训练模型来学习。这种学习方式就像我们人类一样，通过经验和数据来提升自己的能力。 𐟧 深度学习，则是一种受我们大脑启发的新型机器学习技术。它模仿了大脑中的神经元网络，通过多层神经网络来处理和解析数据。深度学习的应用范围非常广泛，从图像识别到自然语言处理，几乎涵盖了人工智能的各个领域。 𐟒ᠦ€𛧻“来说，机器学习和深度学习虽然都是人工智能的重要组成部分，但它们的学习方式和应用场景有所不同。机器学习更注重从数据中学习，而深度学习则更注重模仿大脑的神经元网络。两者共同推动了人工智能的发展，为我们带来了更多可能性和便利。