一张图说清AI、机器学习和深度学习在企业中作用
下面一张图通俗易懂地结束AI、机器学习和深度学习三者关系，和在企业实践中实际作用。
2 年 前
幽默：当程序员不想解释他们做了什么
算法：当程序员不想解释他们做了什么时，可用“算法”一言以蔽之。 启发：当程序员无法解释他们做了什么时，就说受到了什么启发。 机器学习：当程序员不知道他们做了什么时，用机器学习一词代替。
3 年 前
规则引擎与机器学习比较
规则引擎使用预定义的逻辑来做出决策，而机器学习算法则从数据中学习来做出预测或决策。
规则引擎和机器学习代表了计算机系统中两种根本不同的决策和预测方法。虽然规则引擎根据人类设置的明确的预定义规则
2 个月 前
学习机器学习与应用机器学习的区别
开发新的机器学习技术所需的技能与有效应用机器学习所需的技能几乎没有重叠。有点像芯片设计与软件工程几乎没有重叠。
这就是建模者与机器学习工程师之间的区别
商业应用通常与研究和理论有
3 个月 前
机器学习操作基本步骤 - svpino
机器学习步骤： 分析问题 收集数据 准备数据 选择合适的模型 训练模型 评估结果 寻找biases偏差 调整它 部署模型 监控 重新培训它
3 年 前
幽默视频三则：区块链分布式共识、人工智能和前后端编程
点击图片 机器学习遭遇训练数据、测试数据和真实数据的反应： 当前端程序员从HTML转到后端Java编程时：
2 年 前
机器学习中的元学习
学习还可以指由机器学习项目的专家进行的模型选择和算法调整的手动过程，现代汽车机器学习算法试图将其自动化。它还适用于多任务学习，当元学习算法获得跨众多相关预测建模任务进行开发的能力时，就会发生这种情况
1 个月 前
深度学习与机器学习之间区别 - javaworld
机器学习和深度学习都是人工智能的形式。您还可以正确地说，深度学习是一种特定的机器学习。机器学习和深度学习都从训练和测试数据以及模型开始，然后经过优化过程以找到使模型最适合数据的权重。两者都可以处理
4 年 前
在 Apache Spark 中使用机器学习进行客户细分
在这个项目中，我们将执行机器学习最重要的应用之一——客户细分。无论何时您需要找到最佳客户，我们都会在 Apache Spark 和 Scala 中实施客户细分。 客户细分是将公司的客户划分为反映
2 年 前
机器学习工程师必须具备的 10 项技能
在本文中，我们将探讨 。
在机器学习中，计算机从数据中学习并根据该数据做出预测。就像我们用例子教孩子一样，就像我们用例子教计算机算法一样。在这个领域，我们检测模式、做出决定并预测结果。它
3 个月 前
Java机器学习VisRec API快速入门 - foojay
如果您是Java开发人员，想进行一些机器学习。您可能会想知道的一些问题是：机器学习能为我做些什么，要使用哪个库，哪些算法以及是否有通用的标准API？ 最近 JSR 381 创建了一个标准API来
3 年 前
机器学习将会是新的SQL
随着Google开源机器学习框架Tensorflow，从大数据处理 Hadoop 和Spark流行，机器学习将会替代SQL产生数据领域革命。 今天的大量数据都是保存在自1980年代以来由
8 年 前
幽默：终身学习的长期主义
做一个终身学习的长期主义者。进入机器学习时代，人类其实也是一部终身学习的长期运行的“机器”。 从机器学习到人机学习，机器学习是从复杂系统的大量数据中学习并以此作为决策依据，机器学习是基于数据相关性
2 年 前
10个机器学习YouTube视频（关于库，算法和工具） - svpino
Notebooks机器学习编码、实验和传达结果的一种绝佳方法。Jupyter Notebooks精彩的30分钟教程， https：// youtube.com/watch?v=HW2906
3 年 前
强化学习入门 -KDnuggets
其他形式的机器学习相比，实际上，在尝试 复制仿真 人类和动物在整个时间段内的学习方式时，可以认为RL是最接近的近似值。 强化学习仿真人类最常用于学习的主要方式是通过使用传感器并与环境互动（因此，在有监督
3 年 前