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正泰线缆队伍成长中!

尽管没有掌握到实践技能,但我还是对机器学习的概念有了一定的认识。但由于我很少听大规模在线开放课程,所以并没有听完。

“成功”挂掉coursera机器学习课程

2015年1月,我参加了伦敦的“创始人和程序员”训练营地(facboot

与此同时,octave编码任务也同样十分具有挑战性,尤其是如果你不了

事后,我意识到,我应该找一个适合我的课程来听。要么是用机器学习图书馆

对于新手来说,学习一门新的语言,并同时编码机器学习算法,实在是太难了。

如果我及时发现的话,我会选择udacity的《机器学习介绍》这门课程,因为它更加简单并且采用python和scikit学法。

习得:从简单和实际的东西开始学,而不是困难和理论性的。

为期一周的机器学习

我在 fac最后进行的努力就是每周的机器学习汇演。我的目标是在

在这一周时间内我做了下列这些事情:

逐步了解scikit学习

在真实的全球数据集上尝试了机器学习

从头编码了一个线性回归算法(用python)

做了一点点自然语言处理

这是到目前为止我所经历过的最曲折的机器学习的学习曲线了。如果你想了解更多详细情况的话,就请继续读这篇文章吧。

习得:用一周的时间让自己完全沉浸于一个新的项目当中,这是极为有效的。

导语:它们各自有哪些优缺点?在上期的谷歌、微软、openai等巨头的

theano基于python,是一个擅长处理多维数组的库(这方面它类似于

它与后来出现的tensorflow功能十分相似(或者应该说,tensor

但随着这些年的发展,大量基于theano的开源深度学习库被开发出来,包括

在过去的很长一段时间内,theano是深度学习开发与研究的行业标准。而

因此,资深一些的开发者往往认为,对于深度学习新手,用theano练练手并

优点:python+numpy的组合rnn与计算图兼容良好

有keras和lasagne这样高层的库

不少开发者反映,它的学习门槛比tensorflow低

有的错误信息没什么用

大模型的编译时间有时要很久

对事先训练过的模型支持不足

用的人越来越少___licaffe

这又是一个祖师级的深度学习框架,2013年就已问世。

它的全称是“convolutionarchitectureforfe

在ai开发者圈子中,caffe可以说是无人不知、无人不晓。据github

导语:imagenet视觉识别挑战是全球最大的计算机视觉挑战。该比赛每

近日,谷歌通过官方博客,介绍了图像识别领域取得的一些重大进展。这个识别技术最早是在imagenet计算机视觉挑战比赛(ilsvrc)上展示。imagenet视觉识别挑战每年举

在今年的比赛里面,隶属于google的googlenet团队刷新了“分类

google的物体识别图像技术涉及到神经网络技术和深度学习技术。该系统

via googleresearch

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