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        斯坦福大學的機器學習教程電子書免費下載

        資料大小: 8.13 MB

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        上傳日期: 2020-01-10

        上 傳 者: 吳浩凱他上傳的所有資料

        資料介紹

        標籤:機器學習(3343)人工智慧(21750)機器人(12613)

          Machine Learning(機器學習)是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智慧的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智慧的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。在過去的十年中,機器學習幫助我們自動駕駛汽車,有效的語音識別,有效的網路搜索,並極大地提高了人類基因組的認識。機器學習是當今非常普遍,你可能會使用這一天幾十倍而不自知。很多研究者也認為這是最好的人工智慧的取得方式。在本課中,您將學習最有效的機器學習技術,並獲得實踐,讓它們為自己的工作。更重要的是,你會不僅得到理論基礎的學習,而且獲得那些需要快速和強大的應用技術解決問題的實用技術。最後,你會學到一些矽谷利用機器學習和人工智慧的最佳實踐創新。本課程提供了一個廣泛的介紹機器學習、數據挖掘、統計模式識別的課程。

          主題包括:

          (一)監督學習(參數/非參數演算法,支持向量機,核函數,神經網路)。

          (二)無監督學習(聚類,降維,推薦系統,深入學習推薦)。

          (三)在機器學習的最佳實踐(偏差/方差理論;在機器學習和人工智慧創新過程)。

          本課程還將使用大量的案例研究,您還將學習如何運用學習演算法構建智能機器人(感知,控制),文本的理解(Web 搜索,反垃圾郵件),計算機視覺,醫療信息,音頻,數據挖掘,和其他領域。

          機器學習是目前信息技術中最激動人心的方向之一。在這門課中,你將學習到這門技術的前沿,並可以自己實現學習機器學習的演算法。你或許每天都在不知不覺中使用了機器學習的演算法每次,你打開谷歌、必應搜索到你需要的內容,正是因為他們有良好的學習演算法。谷歌和微軟實現了學習演算法來排行網頁每次,你用 Facebook 或蘋果的圖片分類程序他能認出你朋友的照片,這也是機器學習。每次您閱讀您的電子郵件垃圾郵件篩選器,可以幫你過濾大量的垃圾郵件這也是一種學習演算法。對我來說,我感到激動的原因之一是有一天做出一個和人類一樣聰明的機器。實現這個想法任重而道遠,許多 AI 研究者認為,實現這個目標最好的方法是通過讓機器試著模仿人的大腦學習我會在這門課中介紹一點這方面的內容。在這門課中,你還講學習到關於機器學習的前沿狀況。但事實上只了解演算法、數學並不能解決你關心的實際的問題。所以,我們將花大量的時間做練習,從而你自己能實現每個這些演算法,從而了解內部機理。那麼,為什麼機器學習如此受歡迎呢?原因是,機器學習不只是用於人工智慧領域。我們創造智能的機器,有很多基礎的知識。比如,我們可以讓機器找到 A 與 B 之間的最短路徑,但我們仍然不知道怎麼讓機器做更有趣的事情,如 web 搜索、照片標記、反垃圾郵件。我們發現,唯一方法是讓機器自己學習怎麼來解決問題。所以,機器學習已經成為計算機的一個能力。現在它涉及到各個行業和基礎科學中。我從事於機器學習,但我每個星期都跟直升機飛行員、生物學家、很多計算機系統程序員交流(我在斯坦福大學的同事同時也是這樣)和平均每個星期會從矽谷收到兩、三個電子郵件,這些聯繫我的人都對將學習演算法應用於他們自己的問題感興趣。這表明機器學習涉及的問題非常廣泛。有機器人、計算生物學、矽谷中大量的問題都收到機器學習的影響。這裡有一些機器學習的案例。比如說,資料庫挖掘。機器學習被用於數據挖掘的原因之一是網路和自動化技術的增長,這意味著,我們有史上最大的數據集比如說,大量的矽谷公司正在收集 web 上的單擊數據,也稱為點擊流數據,並嘗試使用機器學習演算法來分析數據,更好的了解用戶,並為用戶提供更好的服務。這在矽谷有巨大的市場。再比如,醫療記錄。隨著自動化的出現,我們現在有了電子醫療記錄。如果我們可以把醫療記錄變成醫學知識,我們就可以更好地理解疾病。再如,計算生物學。還是因為自動化技術,生物學家們收集的大量基因數據序列、DNA 序列和等等,機器運行演算法讓我們更好地了解人類基因組,大家都知道這對人類意味著什麼。再比如,工程方面,在工程的所有領域,我們有越來越大、越來越大的數據集,我們試圖使用學習演算法,來理解這些數據。另外,在機械應用中,有些人不能直接操作。例如,我已經在無人直升機領域工作了許多年。我們不知道如何寫一段程序讓直升機自己飛。我們唯一能做的就是讓計算機自己學習如何駕駛直升機。手寫識別:現在我們能夠非常便宜地把信寄到這個美國甚至全世界的原因之一就是當你寫一個像這樣的信封,一種學習演算法已經學會如何讀你信封,它可以自動選擇路徑,所以我們只需要花幾個美分把這封信寄到數千英裡外。事實上,如果你看過自然語言處理或計算機視覺,這些語言理解或圖像理解都是屬於 AI 領域。大部分的自然語言處理和大部分的計算機視覺,都應用了機器學習。學習演算法還廣泛用於自定製程序。每次你去亞馬遜或 Netflix 或 iTunes Genius,它都會給出其他電影或產品或音樂的建議,這是一種學習演算法。仔細想一想,他們有百萬的用戶;但他們沒有辦法為百萬用戶,編寫百萬個不同程序。軟體能給這些自定製的建議的唯一方法是通過學習你的行為,來為你定製服務。最後學習演算法被用來理解人類的學習和了解大腦。我們將談論如何用這些推進我們的 AI 夢想。幾個月前,一名學生給我一篇文章關於最頂尖的 12 個 IT 技能。擁有了這些技能 HR 絕對不會拒絕你。這是稍顯陳舊的文章,但在這個列表最頂部就是機器學習的技能。在斯坦福大學,招聘人員聯繫我,讓我推薦機器學習學生畢業的人遠遠多於機器學習的畢業生。所以我認為需求遠遠沒有被滿足現在學習「機器學習」非常好,在這門課中,我希望能告訴你們很多機器學習的知識。在接下來的視頻中,我們將開始給更正式的定義,什麼是機器學習。然後我們會開始學習機器學習的主要問題和演算法你會了解一些主要的機器學習的術語,並開始了解不同的演算法,用哪種演算法更合適。

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