长期以来机器学习总能完成其他方法难以完成的目标。例如，自20世纪90年代起，邮件的分拣就开始使用光学字符识别。实际上这正是**的MNIST和USPS手写数字数据集的来源。机器学习也是电子支付系统的支柱，可以用于读取银行支票、进行授信评分以及防止金融**。机器学习算法在网络上被用来提供搜索结果、个性化推荐和网页排序。虽然长期处于公众视野之外，但是机器学习已经渗透到了我们工作和生活的方方面面。直到近年来，在此前认为无法被解决的问题以及直接关系到消费者的问题上取得突破性进展后，机器学习才逐渐变成公众的焦点。这些进展基本归功于深度学习。苹果公司的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌助手一类的智能助手能以可观的准确率回答口头提出的问题，甚至包括从简单的开关灯具（对残疾群体帮助很大）到提供语音对话帮助。智能助手的出现或许可以作为人工智能开始影响我们生活的标志。智能助手的关键是需要能够精确识别语音，而这类系统在某些应用上的精确度已经渐渐增长到可以与人类比肩 专业的人工智能培训机构-成都深度智谷。山西幼儿园深度学习培训
机器学习（MachineLearning）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。机器能否像人类一样能具有学习能力呢？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，它可以在不断的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***。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（呵呵，人工智能正常的轨道没有很大的发展，这些什么哲学伦理啊倒发展的挺快。什么未来机器越来越像人，人越来越像机器啊。什么机器会**啊，ATM是开******的啊等等。人类的思维无穷啊）。机器学习虽然发展了几十年，但还是存在很多没有良好解决的问题：例如图像识别、语音识别、自然语言理解、天气预测、基因表达、内容推荐等等。目前我们通过机器学习去解决这些问题的思路都是这样的（以视觉感知为例子）：从开始的通过传感器（例如CMOS）来获得数据。然后经过预处理、特征提取、特征选择，再到推理、预测或者识别。***一个部分，也就是机器学习的部分。 福建深度学习培训2018人工智能之所以能够完成很多复杂的任务，比如人脸识别，智能对话，自动驾驶等，主要原因是AI算法的驱动。
虽然深度学习似乎是**近几年刚兴起的名词，但它所基于的神经网络模型和用数据编程的**思想已经被研究了数百年。自古以来，人类就一直渴望能从数据中分析出预知未来的窍门。实际上，数据分析正是大部分自然科学的本质，我们希望从日常的观测中提取规则，并找寻不确定性。早在17世纪，雅各比·伯努利（1655–1705）提出了描述只有两种结果的随机过程（如抛掷一枚硬币）的伯努利分布。大约一个世纪之后，卡尔·弗里德里希·高斯（1777–1855）发明了***仍***用在从保险计算到医学诊断等领域的**小二乘法。概率论、统计学和模式识别等工具帮助自然科学的实验学家们从数据回归到自然定律，从而发现了如欧姆定律（描述电阻两端电压和流经电阻电流关系的定律）这类可以用线性模型完美表达的一系列自然法则。即使是在中世纪，数学家也热衷于利用统计学来做出估计。例如，在雅各比·科贝尔（1460–1533）的几何书中记载了使用16名男子的平均脚长来估计男子的平均脚长。
深度学习的优缺点优点1：学习能力强从结果来看，深度学习的表现非常好，他的学习能力非常强。优点2：覆盖范围广，适应性好深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。优点3：数据驱动，上限高深度学习高度依赖数据，数据量越大，他的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP等部分任务甚至已经超过了人类的表现。同时还可以通过调参进一步提高他的上限。优点4：可移植性好由于深度学习的优异表现，有很多框架可以使用，例如TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。缺点1：计算量大，便携性差深度学习需要大量的数据很大量的算力，所以成本很高。并且现在很多应用还不适合在移动设备上使用。目前已经有很多公司和团队在研发针对便携设备的芯片。这个问题未来会得到解决。缺点2：硬件需求高深度学习对算力要求很高，普通的CPU已经无法满足深度学习的要求。主流的算力都是使用GPU和TPU，所以对于硬件的要求很高，成本也很高。缺点3：模型设计复杂深度学习的模型设计非常复杂，需要投入大量的人力物力和时间来开发新的算法和模型。大部分人只能使用现成的模型。缺点4：没有”人性”，容易存在偏见由于深度学习依赖数据。 人工智能培训课程-成都深度智谷。
总的来说，人的视觉系统的信息处理是分级的。从低级的V1区提取边缘特征，再到V2区的形状或者目标的部分等，再到更高层，整个目标、目标的行为等。也就是说高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表示越来越抽象，越来越能表现语义或者意图。而抽象层面越高，存在的可能猜测就越少，就越利于分类。例如，单词**和句子的对应是多对一的，句子和语义的对应又是多对一的，语义和意图的对应还是多对一的，这是个层级体系。敏感的人注意到关键词了：分层。而Deeplearning的deep是不是就表示我存在多少层，也就是多深呢？没错。那Deeplearning是如何借鉴这个过程的呢？毕竟是归于计算机来处理，面对的一个问题就是怎么对这个过程建模？因为我们要学习的是特征的表达，那么关于特征，或者说关于这个层级特征，我们需要了解地更深入点。所以在说DeepLearning之前，我们有必要再啰嗦下特征（呵呵，实际上是看到那么好的对特征的解释，不放在这里有点可惜，所以就塞到这了）。 深度学习卷积神经网络-成都深度智谷。浙江大学深度学习培训班
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深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。batch深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batchgradientdescent，批梯度下降。另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochasticgradientdescent。这个方法速度比较快，但是收敛性能不太好，可能在比较好点附近晃来晃去，hit不到比较好点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉，造成目标函数震荡的比较剧烈。为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batchgradientdecent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，下降起来就不容易跑偏，减少了随机性。另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。 山西幼儿园深度学习培训
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