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一份在移动应用程序项目中使用机器学习的指南

机器学习是人工智能的核心,旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中,比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现,人工神经网络在我们日常生活中的APP(比方说语音助手)和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解,所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同,人脑更加强大

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NanoNets:数据有限如何应用深度学习?

我觉得人工智能就像是去建造一艘火箭飞船。你需要一个巨大的引擎和许多燃料。如果你有了一个大引擎,但燃料不够,那么肯定不能把火箭送上轨道;如果你有一个小引擎,但燃料充足,那么说不定根本就无法成功起飞。所以,构建火箭船,你必须要一个巨大的引擎和许多燃料。 深度学习(创建人工智能的关键流程之一)也是同样的道理,火箭引擎就是深度学习模型,而燃料就是海量数据,这样我们的算法才能应用上。——吴恩达 使用深度学习解决问题的一个常见障碍是训练模型所需的数据量。对大数据的需求是因为模型中有大量参数需要学习。 以下是几个例子展

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