前面的教程中我们已经学习了如何定义神经网络，计算损失并更新网络的权重。接下来，我们完整的训练一个神经网络模型，并测试其性能。
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。像Google、amazon、腾讯、阿里巴巴之类的巨头，其产品属性天然拥有大量的数据，那对于个人和小型创业公司，数据从哪儿来呢？
示例 ：使用k-近邻算法的手写识别系统 (1) 收集数据：提供文本文件。 (2) 准备数据：编写函数classify0(), 将图像格式转换为分类器使用的list格式。 (3) 分析数据：检查数据，确保它符合要求。 (4) 训练算法：此步驟不适用于k-近邻算法。 (5) 测试算法：编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，测试样本与非测试样本的区别在于测试样本是已经完成分类的数据，如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错误。 (6) 使用算法：本例没有完成此步骤，若你感兴趣可以构建完整的应用程序，从图像中提取数字，并完成数字识别，美国的邮件分拣系统就是一个实际运行的类似系统。
在机器学习入门的领域里，我们会用MNIST数据集来实验各种模型。MNIST里包含各种手写数字图片。也包含每张图片对应的标签，告诉我们这个数字几。(MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST)。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员。 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据。
（1）安装机器学习必要库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等；
监督学习supervised learning：机器学习中最常见的类型，它可以学会将输入数据映射到已知目标annotation。比如回归问题和分类问题（二分类、多分类问题等）是最常见的监督学习的例子。
本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
文档扫描是一个可以使用多种方法解决的背景分割问题，它是计算机视觉广泛使用的应用之一。在这篇文章中，我们将文档扫描视为语义分割问题，并使用 DeepLabv3语义分割架构在自定义数据集上训练文档分割模型。
主题非常广泛：数据集可能来源于广泛的来源和各种格式，包括文档集合，图像集合，声音片段集合，数值测量集合或几乎任何其他内容。尽管存在这种明显的异质性，但它将帮助我们从根本上将所有数据视为数字数组。
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow不机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌AI团队不Tensorflow框架的开发团队，可以说是唯一的业界良心免费教程。从本文开始，【OpenCV学堂】将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容不代码演示部分，前面相关文章阅读回顾：
但在实际的训练过程中，如何正确编写、使用加载数据集的代码同样是不可缺少的一环，在不同的任务中不同数据格式的任务中，加载数据的代码难免会有差别。为了避免重复编写并且避免一些与算法无关的错误，我们有必要讨论一下如何正确加载数据集。
少了数据，我们的机器学习和深度学习模型什么也干不了。这么说吧，那些创建了数据集、让我们可以训练模型的人，都是我们的英雄，虽然这些人常常并没有得到足够的感谢。让人庆幸的是，那批最有价值的数据集后来成了「学术基准线」——被研究人员广泛引用，尤其在算法变化的对比上；不少名字则成为圈内外都耳熟能详的名称，如 MNIST、CIFAR 10 以及 Imagenet 等。
AI 科技评论按：数据集对于深度学习模型的重要性不言而喻，然而根据性质、类型、领域的不同，数据集往往散落在不同的资源平台里，急需人们做出整理。 fast.ai 近期将这些重要的数据集汇总到了一篇文章里，雷锋网 AI 科技评论把文章编译如下。
我一直在使用Tensorflow目标检测API，并对这些模型的强大程度感到惊讶。我想要分享一些API实际使用案例的性能。 Tensorflow目标检测API地址： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 第一个使用案例是更智能的零售结账体验。Amazon Go商店宣布后，这是一个热门领域。 为商店设计智能货架，追踪顾客从货架挑选的东西。我通过构建两个目标检测模型来做到这一点 — 一个的追踪手，用来追
就像我们在学习一门编程语言时总喜欢把“Hello World！”作为入门的示例代码一样，MNIST手写数字识别问题就像是深度学习的“Hello World！”。通过这个例子，我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式，以及如何使用TensorFlow搭建简单的单层和多层的神经网络。
小时候的你在游戏中搓着手柄，在现实中是否也会模仿这《拳皇》的动作？用身体控制游戏角色的体感游戏很早就已出现，但需要体感手柄（Wii）或体感摄像头（微软Kinect）配合。而现在，笔记本就能帮你做到这一切！
''' 数据集：Mnist 训练集数量：60000(实际使用：10000) 测试集数量：10000（实际使用：1000) 层数：40 ------------------------------ 运行结果： 正确率：97% 运行时长：65m ''' import time import numpy as np def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' #
前言 计算机视觉可以学习美式手语，进而帮助听力障碍群体吗？数据科学家David Lee用一个项目给出了答案。
在EZDL到底怎样，试试看…中，我们谈到百度的在线AI设计工具EasyDL不需要调整任何参数，对于用户而言就是一个吃数据的黑盒子。也许系统会选择最优的参数和算法来训练出一个好的模型，如果此时准确率仍然达不到我们的需求，我们是否就完全束手无策了呢？
Pascal VOC2012作为基准数据之一，在对象检测、图像分割网络对比实验与模型效果评估中被频频使用，但是如果没有制作过此格式的数据集就会忽略很多细节问题，今天我们一起来从头到尾扒一扒Pascal VOC2012 数据集各种细节问题。
吴恩达的新书出来了,在之前的文章中已经提到过了 吴恩达机器学习新书:MACHINE LEARNING YEARNING免费获取
Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。 通过生态示例显示的数据集采样用例。 如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。
图表库千万个今天 HelloGitHub 给大家推荐个很有“特色”的图表库：一个手绘风格的 JS 图表库 —— Chart.xkcd，快收起你紧绷、严肃的面容让我们一起看看用手绘风格展示数据的效果。
让AI玩游戏的思想早在上世纪就已经有了，那个时候更偏向棋类游戏。像是五子棋、象棋等。在上世纪“深蓝”就击败了国际象棋冠军，而到2016年“Alpha Go”击败了人类围棋冠军。
目 录 逻辑回归算法步骤简述 选择输入函数：sigmoid函数 选择优化算法：梯度上升法 观察数据集 批梯度上升训练 随机梯度上升训练 推荐阅读时间： 10min ~ 15min 尽管对于机器学习来说，理论是非常重要的内容，但是持续的理论学习多少会有些审美疲劳，如果读者已经初步学习了之前介绍的关于机器学习的内容的话，那么到这篇文章出现的时候，也至少已经了解了两个机器学习中最简单的模型，“线性回归”和“逻辑回归”。因此今天，我们就试着用代码来简单实现一下逻辑回归，也方便大家更好地理解逻辑回归的原理，以及机器
机器学习和预测分析在我们今天的生活中非常普遍。它几乎可以影响我们所做的一切，包括零售和批发定价，消费者习惯和行为，市场营销，娱乐，医药，物流，游戏，AI语音识别，AI图像识别，自驾车和机器人。 然而，无论你是在创造一辆自动驾驶汽车，预测客户流失，还是创建一个产品推荐系统，所有的机器学习项目都遵循相同的流程和五个基本的阶段。 阶段1：数据收集 数据是新的石油，它正在迅速成为世界上最有价值的商品，因为它促进了机器学习项目。没有数据，就没有机器学习，也没有预测分析。就像石油的拥有等级一样，数据一样拥有等级。最好的
一提到特征工程，我们立即想到是表格数据。但是我们也可以得到图像数据的特征，提取图像中最重要的方面。这样做可以更容易地找到数据和目标变量之间的映射。
先有触觉，后有言语。它是最初的语言，也是最后的语言，它总是讲真话。虽然触觉给了我们一个感受物理世界的通道，但眼睛帮助我们立即理解这些触觉信号的全貌。
MNIST项目基本上是深度学习初学者的入门项目，本文主要介绍使用keras框架通过构建CNN网络实现在MNIST数据集上99+的准确率。温馨提示，文末有福利哦。
数据科学和机器学习之间区别的定义：数据科学专注于提取洞察力，而机器学习对预测有兴趣。我还注意到这两个领域大相径庭：
选自arXiv 作者：Amir Rosenfeld等 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 人类对图像相似性的知觉判断依赖于丰富的内部表征，现有的计算机视觉技术应用的信号类型可能过于狭隘。本文介绍了新型图像配对数据集 TTL，该数据集收集了很多人类在视觉上认为很相似的图像，而深度学习模型无法通过特征提取重构出相似的配对。该结果为未来的图像表征研究指出了新的方向。 数据集地址：https://sites.google.com/view/totally-looks-like-dataset 人类对图像的感知远远超
这里实现了关于论文里基于密度聚类算法(density-based clustering algorithm) 创建学习课程，以采用数据分布密度来评估训练样本的复杂度 - curriculum_clustering.
本文介绍了如何使用机器学习算法对马匹进行疾病预测。首先介绍了数据集构建和预处理，然后详细阐述了基于逻辑回归的疾病预测模型。最后，通过实验证明了该模型在预测马匹疾病方面的可行性。
内容一览：如果你正在学习如何创建或选择一个合适的数据集，那么这篇文章会给你一些实用的建议，帮助你在选择和创建数据集时做出明智的决策。
我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees， 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。
背景：最近我们看到了一篇文章，关于如何用于你自己的数据集，训练Tensorflow的对象检测API。这篇文章让我们对对象检测产生了关注，正巧圣诞节来临，我们打算用这种方法试着找到圣诞老人。 文章地址：https://medium.com/towards-data-science/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9 代码在下面的地址中。从这段代码中生成的模型可以扩展，以发
我是Python语言的忠实粉丝，它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言。Python有三个特点：
导读：了解如何以及在何处查找要使用的数据集是很好的。在AI的广阔领域和它可以应用到的大量问题中，这两者都是非常主观的，但是存在一些通用的真理和建议。
我们首先需要解决的是我们将面临一个什么问题，需要我们做什么，俗话说的磨刀不误砍柴工，首先看清对手是谁才能有的放矢。
HDF5 (Hierarchical Data Format) 是由美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，是一种跨平台传输的文件格式，存储图像和数据
在前文中,我们直接用API导入了数据,但是现实中,搬砖环境千变万化,我们总是要拿自己的数据的处理的:
论文: How Much More Data Do I Need? Estimating Requirements for Downstream Tasks
尽管用于生成图像的大模型已经成为计算机视觉和图形学的基础，但令人惊讶的是，分层内容生成或透明图像（是指图像的某些部分是透明的，允许背景或者其他图层的图像通过这些透明部分显示出来）生成领域获得的关注极少。这与市场的实际需求形成了鲜明对比。大多数视觉内容编辑软件和工作流程都是基于层的，严重依赖透明或分层元素来组合和创建内容。
本文将以Cifar2数据集为范例，介绍Keras对图片数据进行预处理并喂入神经网络模型的方法。
今天将分享肾脏病理学图像分割之task1Patch和task2WSI联合训练在验证集上结果完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
大家好，我是阿潘，今天和大家分享 ICCV 2021 的一份非常惊艳的工作， DeepSim
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 找到马路上的车道线，对于人类来说非常容易，但对计算机来说，一点阴影、反光、道路颜色的微小变化、或者车道线被部分遮挡，都会带来很大的困难。 正在Udacity学习自动驾驶课程的Michael Virgo写了两篇博客文章，介绍了如何构建检测模型。 以下内容编译自他的文章： 在Udacity无人车纳米学位第一学期课程的五个项目中，有两个是关于车道检测的。 其中第一个项目介绍了一些基本的计算机视觉技术，如Canny边缘检测。 图1：Ca
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