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吴恩达机器学习与深度学习
机器学习与深度学习
间关系与区别
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
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2024-09-16 10:28
人工智能
学习
深度学习
python
吴恩达
深度学习笔记(30)-正则化的解释
正则化(Regularization)深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高,但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据,即存在高方差问题,那么最先想到的方法可能是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,这也是非常
极客Array
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2024-09-16 00:23
七.正则化
吴恩达
机器学习之正则化(Regularization)http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net
愿风去了
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2024-09-15 21:11
机器学习与深度学习
的区别
文章目录
机器学习与深度学习
的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、
机器学习与深度学习
的区别
eqa11
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2024-09-13 06:11
机器学习
人工智能中的哲学
〇、前言人工智能威胁论支持者:埃隆·马斯克、史蒂芬·霍金、比尔·盖茨反对者:马克·扎克伯格、
吴恩达
、佩德罗·多明戈斯人工智能是什么?应不应该发展人工智能?未来机器人和自动化会不会完全取代人类劳动力?
Dijkstra's Monk-ey
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2024-09-08 11:56
深度学习
人工智能
哲学
笔记
AIGC
业界资讯
需求分析
程序人生
图像去噪算法代码c语言,深度学习图像去噪代码
AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为
机器学习与深度学习
提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力
weixin_39777018
·
2024-09-07 11:40
图像去噪算法代码c语言
吴恩达
深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络?
为什么使用深层表示?(Whydeeprepresentations?)我们都知道深度神经网络能解决好多问题,其实并不需要很大的神经网络,但是得有深度,得有比较多的隐藏层,这是为什么呢?我们一起来看几个例子来帮助理解,为什么深度神经网络会很好用。首先,深度网络在计算什么?如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统,深度神经网络所做的事就是,当你输入一张脸部的照片,然后你可以把深度神经网络的第一层,当成一
极客Array
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2024-09-01 16:18
全流程Python编程、
机器学习与深度学习
实践技术应用
为了帮助科研人员系统地掌握深度学习的基础理论及其在PyTorch中的实现方法,Ai尚研修特别推出了“最新PyTorch
机器学习与深度学习
技
为为-180-3121-1455
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2024-09-01 12:49
深度学习
机器学习
python
python
机器学习
深度学习
python里的i_Python 中[::] 与 [:,:,i] 总结
最近在学
吴恩达
的DeepLearning中的第五门课SequenceModel,第一个lab是用Numpy搭建RNN,在搭建RNN的时候用到了Numpy的Slicing([:,:,i]),在这里想总结下
桌游顽主的航仔
·
2024-08-31 13:55
python里的i
全网爆火的第一本程序员的Agent入门书籍——《大模型应用开发 动手做AI Agent》
OpenAI创始人奥特曼预测,未来各行各业,每一个人都可以拥有一个AIAgent;比尔·盖茨在2023年层预言:AIAgent将彻底改变人机交互方式,并颠覆整个软件行业;
吴恩达
教授在AIAscent2024
AI大模型-搬运工
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2024-08-28 11:06
人工智能
大模型
程序员
AI
Agent
AI大模型
LLM
promp
一点机器学习的体会
传统的机器学习有一套较完整的理论和算法,去scikitlearning网站可以有个大致的了解,或者听下
吴恩达
老师那门基础ML课程(网
zfq212
·
2024-08-27 20:18
【深度学习】
吴恩达
-课后作业-搭建多层神经网络以及应用
Ng的深度学习,其实前几个月就听完了,课后作业也是大懂不懂的都做了一遍,代码也跟着各种各样的参考敲了一遍,但暑假几个月没怎么学习。。。基本也忘得差不多了,这几周回顾了一下深度学习这门课的笔记,看了别的博主的总结,对CNN,RNN,LSTM,注意力机制等网络结构进行了复盘,虽然感觉自己很心浮气躁,一边也在学集成学习那几个算法和推荐系统相关,这里也告诉自己:贪多嚼不烂,心急吃不了热豆腐,慢慢来,还是要
—Xi—
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2024-08-23 10:17
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
python
神经网络
最新ChatGPT支持下的PyTorch
机器学习与深度学习
近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊(副教授)主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理,具有丰富的科研经验,主编《MATLAB智能算
zkzhzy
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2024-03-19 12:22
ChatGPT
机器学习
python
机器学习
深度学习
pytorch
chatgpt
数据分析
人工智能
深度学习应该如何入门?
2.学习机器学习
吴恩达
的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
wypdao
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2024-03-09 11:38
人工智能
深度学习
人工智能
吴恩达
机器学习全课程笔记第一篇
P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【
吴恩达
机器学习
亿维数组
·
2024-02-20 21:37
Machine
Learning
机器学习
笔记
人工智能
吴恩达
机器学习全课程笔记第二篇
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是
吴恩达
机器学习笔记的第二篇
亿维数组
·
2024-02-20 21:03
Machine
Learning
机器学习
笔记
人工智能
学习
卷积神经网络
吴恩达
coursera
ConvolutionalNNFoundationsofCNNmatrixsconvolutionEdgedetectionVertical/horizontialconv-forward(tf.nn.cov2d)matrix(6×6)∗filter(3×3)=matrix(4×4)matrix(6\times6)*filter(3\times3)=matrix(4\times4)matrix(6
stoAir
·
2024-02-20 20:01
吴恩达深度学习笔记
cnn
人工智能
神经网络
计算机视觉与图像处理面试题,深度学习图像处理算法工程师面试题
AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为
机器学习与深度学习
提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力
ZW9
·
2024-02-20 15:32
计算机视觉与图像处理面试题
深度学习+计算机语言,深度学习 计算机语言
AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为
机器学习与深度学习
提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力
中国计算机学会
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2024-02-20 15:32
深度学习+计算机语言
【
吴恩达
·机器学习】第二章:多变量线性回归模型(选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归)
——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据
吴恩达
老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024
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2024-02-20 11:12
机器学习
线性回归
人工智能
吴恩达
深度学习-L1 神经网络和深度学习总结
作业地址:
吴恩达
《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记:
吴恩达
《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「
吴恩达
深度学习笔记」汇总帖(附18个代码实战项目)-知乎(zhihu.com
向来痴_
·
2024-02-20 07:26
深度学习
人工智能
LLM(2)之指令提示词(Prompt)基础教学
之指令提示词Author:OnceDayDate:2024年2月15日全系列专栏请查看:LLM实践成长_Once_day的博客-CSDN博客参考文章:中文完整版全9集ChatGPT提示工程师|AI大神
吴恩达
教你写提示词
Once_day
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2024-02-19 20:04
CS小白之路
#
LLM实践成长
prompt
自然语言处理
人工智能
【
吴恩达
·机器学习】第二章:单变量线性回归模型(代价函数、梯度下降、学习率、batch)
——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据
吴恩达
老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024
·
2024-02-19 14:41
机器学习
线性回归
学习
深度学习-
吴恩达
L1W2作业
作业1:
吴恩达
《深度学习》L1W2作业1-Heywhale.com作业2:
吴恩达
《深度学习》L1W2作业2-Heywhale.com作业1你需要记住的内容:-np.exp(x)适用于任何np.arrayx
向来痴_
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2024-02-15 09:05
深度学习
人工智能
吴恩达
机器学习—大规模机器学习
学习大数据集数据量多,模型效果肯定会比较好,但是大数据也有它自己的问题,计算复杂如果存在100000000个特征,计算量是相当大的,在进行梯度下降的时候,还要反复求损失函数的偏导数,这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢?我们可以采取随机抽样,比如,抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢?可以通过学习曲线获得,随着数据量的增加,无论是偏差和误差,都会趋向于
魏清宇
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2024-02-14 21:14
【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】(1)人工智能、机器学习、深度学习之间的关系
6.1人工智能、
机器学习与深度学习
的关系必须要掌握的内容:如上图:人工智能>机器学习>深度学习。机器学习是人工智能的一个分支,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改进具体算法的性能。
giszz
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2024-02-11 12:26
学习笔记
人工智能
人工智能
学习
笔记
吴恩达
机器学习—正则化
过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时,可能存在欠拟合;当变量过多时,会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好,损失函数值几乎为零,但是不能进行泛化时,即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像,但当特征变量变多时,绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时,容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题,通常有两种方法:一种是减少特征的数量,可以通过人工
魏清宇
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2024-02-11 09:55
吴恩达
机器学习—推荐系统
问题规划引例—电影推荐假设已有的数据如上所示,洋红色线内的数据表示缺失数据,那么我们如何根据已有的评分数据来预测这些缺失的数据呢?基于特征的推荐算法基于内容的推荐系统已知数据如上,有四个人对于不同电影的评分,我们还有分别表示电影包含浪漫成分和动作片成分的多少。那么每一个电影都可以用一个向量来表示,如第一个电影可以表示为,其中第一个元素为常数。那么对于每一个用户j,我们可以用一个学习算法学习参数,然
魏清宇
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2024-02-11 02:53
神经网络和深度学习(一):深度学习概论
type=detail&id=2001701005&cid=20016940041、什么是神经网络我们来看一个简单的预测房价的例子,
吴恩达
老师还真是喜欢用这个例子呢。
文哥的学习日记
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2024-02-10 11:03
【
吴恩达
机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法
31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习,在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的:1.png在这里我们有一系列点,却没有标签
Sunflow007
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2024-02-09 20:26
吴恩达
机器学习笔记(2)
一.逻辑回归1.什么是逻辑回归?逻辑回归是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题,在逻辑回归中,假设函数。2.模型描述在假设函数中,,为实数,为Sigmoid函数,也叫Logistic函数。模型解释:,即就是对一个输入,的概率估计。损失函数的理解:所谓最大似然估计,就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据,也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大,而损失函数的要求是预测结果
python小白22
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2024-02-09 18:11
神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记 第一周
NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是
吴恩达
深度学习系列课程的学习笔记
林间得鹿
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2024-02-08 09:21
吴恩达深度学习系列课程笔记
深度学习
神经网络
笔记
深度学习教程 | 神经网络优化算法
深度学习教程|深度学习的实用层面深度学习教程|深度学习的实用层面ShowMeAI2022-04-1412,153阅读23分钟专栏:深度学习教程◉
吴恩达
专项课程最全笔记[外链图片转存中…(img-etBVICyc
Dashesand
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2024-02-08 03:22
深度学习
人工智能
深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入
www.showmeai.tech/tutorials/3…本文地址:www.showmeai.tech/article-det…声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为
吴恩达
老师
Dashesand
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2024-02-08 03:22
深度学习
自然语言处理
人工智能
机器学习与深度学习
什么是机器学习机器学习是一门跨学科的学科,它致力于研究和开发让计算机能够模拟人类学习行为的技术和方法。机器学习涉及多个学科的知识,如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等,这些学科为机器学习提供了理论基础和数学工具。机器学习的主要目标是通过对大量数据进行处理和分析,自动地发现数据中的规律和模式,然后利用这些规律和模式对新的数据进行预测和决策。这个过程不需要人类进行明确的编程和指令,而是让
Hacoj
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2024-02-08 00:29
从零开始的人工智能学习
机器学习
深度学习
人工智能
LangGPT —— 让人人都能编写高质量 Prompt
虽然也有许多个人自发分享的prompt方法、框架,以及
吴恩达
老师的prompt教程,但是现有Prompt创建方法还是有各种各样的缺点:缺乏系统性:大多是细碎的规则,技巧,严重依赖个人经验缺乏灵活性:对他人分享的优质
云中江树
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2024-02-07 09:10
prompt
人工智能
python
深度学习
文心一言
chatgpt
【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-模型描述
课程:
吴恩达
机器学习一个监督学习的例子——房价预测使用的是一组俄勒冈州波特兰市的城市住房价格的数据。根据不同的尺寸的房间对应的不同售价,组成的数据集来画图。
jenye_
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2024-02-07 05:21
普通编程,
机器学习与深度学习
普通编程:基于人手动设置规则,由输入产生输出经典机器学习:人手工指定需要的特征,通过一些数学原理对特征与输出的匹配模式进行学习,也就是更新相应的参数,从而使数学表达式能够更好的根据给定的特征得到准确的输出结果。表示学习:包含深度学习,通过输入由算法生成简单的特征,再逐层生成更加全局/抽象的特征,最后,通过一些数学原理对特征与输出的匹配模式进行学习,也就是更新相应的参数,从而使数学表达式能够更好的根
ALGORITHM LOL
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2024-02-06 08:02
机器学习
深度学习
人工智能
温州大学《深度学习》课程课件(七、卷积神经网络基础)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
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2024-02-05 19:05
神经网络
深度学习
人工智能
计算机视觉
卷积神经网络
温州大学《深度学习》课程课件(八、深度卷积神经网络)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
·
2024-02-05 19:05
神经网络
深度学习
人工智能
计算机视觉
xhtml
温州大学《深度学习》课程课件(十、人脸识别与神经风格迁移)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
·
2024-02-05 19:05
神经网络
人脸识别
深度学习
人工智能
计算机视觉
温州大学《深度学习》课程课件(十一、序列模型)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
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2024-02-05 19:05
神经网络
深度学习
人工智能
计算机视觉
卷积神经网络
温州大学《深度学习》课程课件(一)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
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2024-02-05 19:04
神经网络
人脸识别
深度学习
人工智能
计算机视觉
温州大学《深度学习》课程课件(三、浅层神经网络)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
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2024-02-05 19:34
神经网络
人脸识别
深度学习
人工智能
计算机视觉
温州大学《深度学习》课程课件(四、浅层神经网络)
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是
吴恩达
老师的《深度学习》视频课的内容。
风度78
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2024-02-05 19:04
神经网络
深度学习
人工智能
xhtml
计算机视觉
ML:2-2-3 多分类问题multicalss
文章目录1.多分类问题的定义2.softmax3.神经网络的softmax输出【
吴恩达
机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。
skylar0
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2024-02-05 18:34
分类
机器学习
人工智能
【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步(5)关于GPU
这一点在
吴恩达
教授的论文中得到了充分体现,他利用GPU进行大规模深度无监督学习,取得了显著的效果。
giszz
·
2024-02-04 11:51
学习笔记
人工智能
人工智能
学习
笔记
吴恩达
:改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularizatio)
@[toc]1.1训练、开发、测试集trainset训练集Devset验证集testset测试集小规模数据:训练集:其他=7:3大数据时代(超百万数据):训练集占80%或者90%以上验证集和测试集来自同一分布如果只有训练集和验证集,那么验证集Devset就是测试集testset1.2偏差、方差[图片上传失败...(image-438142-1626709583495)]trainseterror1
Cache_wood
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2024-02-04 10:48
AI鲜为人知的秘密:
机器学习与深度学习
概论
文章目录思维导图前言一、人工智能、
机器学习与深度学习
二、机器学习1、机器学习的实现原理2、学习任务3、确定模型三、深度学习1、神经网络2、深度学习当代发展四、推荐书籍及课程1、学习书籍2、推荐课程总结思维导图前言
Hunter乔乔
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2024-02-04 01:26
人工智能
人工智能
机器学习
深度学习
学习笔记1《
吴恩达
深度学习》Deep Learning
P11.1.1欢迎Welcome深度学习改变了传统互联网业务,例如网络搜索和广告,但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们,从获得更好的健康关注,深度学习做得非常好的一个方面就是读取X光图像,到生活中的个性化教育,到精准化农业,甚至到驾驶汽车以及其他一些方面。如果你想要学习深度学习的这些工具,并应用它们来做这些令人窒息的操作,就学习这门课程。在接下来的十年中,我认为我们所有人都有机
木懋懋
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2024-02-03 16:17
深度学习
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