機器學習的技術SEARCH AGGREGATION
回答:如果面試官始終問你，機器學習是什么？要學什么課程？發展方向是什么？諸如此類泛泛的問題，這說明他機器學習水平一般。如果面試官問你，人工神經網絡、貝葉斯學習主要研究什么？Boosting與Bagging算法的主要區別是什么？這說明他對機器學習還算了解。如果他給你如下三張圖，并讓你指出每張的含義，現場用計算機編程，或者搜一段算法程序，估計你要很重視他了，應當是個高手。總結：千萬不要小看面試官，即使他是個...
Apollo
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回答:pandas是python一個非常著名的數據處理庫，內置了大量函數和類型，可以快速讀取日常各種文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，為機器學習模型提供樣本輸入（包括數據預處理等），下面我簡單介紹一下這個庫的使用，以讀取這5種類型文件為例：txt這里直接使用read_csv函數讀取就行（早期版本中可以使用read_table函數），測試代碼如下，非常簡單，第一個參數為讀取的t...
wushuiyong
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回答:從事軟件開發十幾年了，對于程序員的工作有一點自我的見解，首先程序員的工作屬于一個技術活，技術類的工種需要時間的積累，但要達到某個領域的技術專家，首先是時間層面的積累，但僅僅是積累是不夠的，不是達到多少年一定成為技術的專家，成為某個領域的佼佼者，時間只是其中一個因素。如何成為某個技術領域的專家？牢固的基本功。要達到某種境界沒有牢固的基本功做鋪墊幾乎是不可能的事情，程序員要說到基本功其實是一種很籠統的...
Rindia
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回答:謝謝邀請！作為一名從業多年的程序員，我曾經長期使用過Java，也出版過Java編程方面的書籍，所以我來回答一下這個問題。對于編程零基礎的人來說，學習Java的難點在于對各種抽象概念的理解，由于Java是純粹的面向對象語言，任何的功能實現過程都有一個嚴格的編程思路，所以首先就要了解Java的編程過程，通過大量的實驗逐漸建立起Java的編程思想。Java學習的難點集中在Java基礎知識部分，越往后學習...
XFLY
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回答:作為一名IT行業的從業者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下這個問題。首先，IT技術目前已經形成了一個龐大的技術體系，涉及到計算機硬件研發、軟件編程、網絡通信、大數據、嵌入式、人工智能等諸多領域，而且IT技術自身的迭代速度也比較快，所以對于初學者來說，要想學習IT技術應該有一個系統的規劃。初學者要學習IT技術，應該首先考慮自身的知識結構、能力特點和興趣愛好，在條件允許的情況下，選擇一個計算機方面...
Olivia
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...，就沒必要看其余文章，直接跳到下一個就行了。 統計機器學習 基礎知識 AILearning 第1章_基礎知識 CS229 中文筆記 一、引言 CS229 中文筆記 三、線性代數回顧 機器學習基石 1 -- The Learning Problem 機器學習基石 2 -- Learning to Answer Yes/...
...職能特征，并研究如何在原理上進行精確的描述，探討用機器模擬人類智能等問題，并首次提出了人工智能的術語。從此，人工智能這門新興的學科誕生了。 那場學術討論會議，就是計算機科學史上著名的達特茅斯會議（Da...
...度下降是為了更好的優化代價函數（損失函數），不管是機器學習還是深度學習，總會需要優化代價函數。2.設計網絡結構以更好的提取特征。增加神經網絡隱藏層就能提取更高層次特征，卷積神經網絡能提取空間上的特征，循...
什么是 AI、機器學習與深度學習？ 大家好，我是楊鋒，作為一個大數據從業人員，相信大家整天都在被 AI、機器學習、深度學習等一些概念轟炸。有時候甚至有點誠惶誠恐，一方面作為一個業內人士而自豪，二方面覺得...
...責人，關注深度學習在自然語言處理方面的應用。?聊天機器人（也可以稱為語音助手、聊天助手、對話機器人等）是目前非常熱的一個人工智能研發與產品方向。很多大型互聯網公司投入重金研發相關技術，并陸續推出了相關...
機器學習和云計算技術在2019年仍然成為熱門話題。隨著技術的發展和進步，那些在機器學習和云計算采用方面不受重視的組織可能會發現自己落后于人。而人們在行業市場上就可以看到許多舉措和項目。但是要取得成功，...
...者信息和技術人攻略介紹。) 導語：本期訪談對象@小猴機器人，清華人工智能專業博士在讀。2009年開始，他參與實驗室的無人車項目，和軍事交通學院共同研發軍交猛獅III號無人車。這輛由黑色現代ix35改裝的大家伙，配備...
...： Peter Flach，布里斯托大學人工智能教授，擁有20多年的機器學習教研經驗。在高度結構化的數據挖掘以及通過ROC分析來評估和改進機器學習模型方面，Flach是國際領先的研究人員。他著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example，...
...： Peter Flach，布里斯托大學人工智能教授，擁有20多年的機器學習教研經驗。在高度結構化的數據挖掘以及通過ROC分析來評估和改進機器學習模型方面，Flach是國際領先的研究人員。他著有Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example，...
摘要： 這是機器學習研究人員和從業人員所學到的12個關鍵經驗教訓的總結，包括避免陷阱，重點問題以及常見問題的答案。 機器學習算法可以通過從數據中歸納出如何執行類似任務的方法。在手動編程不適用的情況下，這...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
張漢慶
