关注人工智能领域有一段时间了,现在正是风口,火热程度可见一斑。从刚开始机器学习,到后来的神经网络,bp,到现在深度学习cnn,rnn算法等。
任何所谓的‘智能’,其核心理念就是希望让毫无感情的电脑(计算机及其他智能设备等……)来识别你,识别你想要做什么,想得到什么,对你的行为进行引导推荐等;如通过浏览信息提取,对目标进行感兴趣的推荐系统,通过对语音输入,提取分析,输出相应的文字信息的语音识别系统,通过对目标图像信息的提取(帧数,rgb通道等),预测得到目标图像的相关信息(标签);诸如此类,大都通过对给定输入进行识别,通过算法模型计算出响应输出,进而相应的分析处理,呈现给使用者。
此类《输入_预测模型_输出》,的构造核心为算法模型,构造模型的重要依据为大量的,有价值的,可靠的,带标签信息的数据集,而当今发达开放的互联网信息共享就给予了算法实现的可行性。随着数据量的巨额增加,自然而然增加了计算量,加重了硬件信息的负担,而我们国家的各种互联网大佬,提供了云计算服务(收费的,不是很贵)加快了算法模型训练的进程,推动了智能运算的发展。
机器学习算法种类繁多,每个认真做下去都会有不同的收获,喜欢有兴趣了解的小伙伴们可以阅读以下图书参考:
李航的《统计学习方法》
西瓜书《机器学习》
另外《机器学习实战》也不错,不过我没看完~
最近在刚看网易云李飞飞的深度学习计算机视觉,讲的很好,有兴趣的小伙伴可以看一下,完全免费的,代码语言用的是python,可能要恶补一下了,高铁刚到余杭,不写了,下次,有心得的话,再写一点~
第一次写,逻辑有些混乱,大神清喷!!
人工智能核心_算法
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