【转】【机器学习】为什么你编程学得越久，就越难入门人工智能？

最新推荐文章于 2024-06-28 10:27:30 发布
转载 最新推荐文章于 2024-06-28 10:27:30 发布 · 352 阅读 · 0

本文解析了来自 优快云 的一篇博客文章，详细介绍了如何理解和应用博客内容，涵盖了核心概念和技术要点。
【认知学习篇】开启 AI 学习之旅：从入门到精通
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-01 625
最近 AI 真的超火，不管是工作还是生活里，到处都能看到它的身影。好多小伙伴都跑来问我，到底该怎么学 AI 呢？今天我就把自己学习 AI 的经验和心得分享出来，希望能帮到想踏入 AI 领域的朋友们！
程序员如何转型AI领域？机器学习工程师成长路径
AI天才研究院
06-19 861
程序员已有的编程能力如何迁移到AI？机器学习/深度学习需要学哪些数学？怎么学效率最高？如何用项目简历敲开AI岗位的门？不同细分方向（算法/数据/工程）的选择策略本文从“认知转型→技能构建→实战落地→职业规划”四步展开，用“程序员能听懂的比喻”解释AI概念，穿插Python代码案例和真实学习资源，最后给出可执行的3个月/6个月/1年成长计划。数据：AI的原材料，需要清洗和特征工程。模型：从数据中学习规律的数学函数，通过优化算法训练。工程：将模型封装为可服务的系统，程序员的核心优势领域。
机器学习太难？那是你不懂学习方法 | 案例分享
Python大本营的博客
04-23 488
Python大本营连载栏目更新啦！本期，邀请到了清华大学硕士张雨萌老师。当下机器学习、人工智能领域吸引了许多技术人才投身其中，数学知识繁杂的理论与思想方法是大家在学习过程中的难点，这篇专栏...
机器学习难不难学？入门机器学习难点解析
gp16674213804的博客
09-02 2766
机器学习可以说是一个相对复杂的领域，其难易程度因个人的数学、编程和统计知识、学习方法以及学习资源的质量而异。成功学习机器学习需要不断的自我学习、实践和实验，以建立实际的技能和经验，但如果你对该领域感兴趣，需要投入足够的时间和精力。
机器学习难吗？为什么难？
gu1857035894的博客
06-01 4429
机器学习已经被广泛应用，教程、文章、开源代码到处都是，有些时候只需要你对机器学习算法稍有了解就可以在实际中很好的应用。很多人说机器学习很难，那么为什么难学?机器学习难吗？机器学习还是非常难：困难并不是来自于数学，因为机器学习的相关实现并不要求很高的数学基础。困难来自于：1、选择什么样的机器学习工具这要求对每个算法和模型的优劣势都了如指掌，这个技能可以通过学过这些模型(课程、教程、Paper等)来获得。当然这类知识构建的困难是计算机所有领域都存在的，不仅仅是机器学习。2、机器学习很难调试这种困难表现在两方面：
入行机器学习，主要难在哪里？
多智时代的博客
04-10 2845
机器学习已经被广泛应用，教程、文章、开源代码到处都是，有些时候只需要你对机器学习算法稍有了解就可以在实际中很好的应用。 但是机器学习还是非常难： ●推动机器学习研究进步的科学本身很困难，需要创新、实验和坚持； ●把已知的机器学习模型应用到实际工作中也是一件困难的事情； ●市场上的机器学习工程师比普通的软件工程师也要昂贵一些。 困难并不是来自于数学，因为机器学习的相关实现并不要求很高的数学基础。困难...
机器学习很难上手和提升？你只差一条学习路径！
机器学习算法与Python学习
07-18 3743
  拥抱变化  从网易云音乐的歌单、亚马逊的商品到抖音的短视频，机器学习主导的推荐系统改变了用户浏览习惯；iphone x 在刘海中祭出3D结构光，人脸识别AI便在移动终...
机器学习和人工智能之间的区别
2401_85782938的博客
06-28 3672
人工智能（AI）和机器学习（ML）是更广泛的计算机科学领域中两个密切相关但又不同的领域。人工智能是一门专注于创建智能机器的学科，这些机器可以执行通常需要人类智能的任务，例如视觉感知、语音识别、决策和自然语言处理。它涉及开发可以根据输入数据进行推理、学习和决策的算法和系统。另一方面，机器学习 (ML) 是人工智能的一个子领域，涉及教导机器从数据中学习，而无需明确编程。机器学习算法可以识别数据的模式和趋势，并使用它们来做出预测和决策。
机器学习指南：如何学习机器学习？
gongdiwudu的专栏
01-09 4293
因此，无论您是刚入门的新手还是想要升级的专业人士，本指南都是您进入机器学习世界的激动人心的旅程的伴侣！准备好解开智能计算机的秘密，看看你们可以一起创造哪些令人惊奇的东西。
Python机器学习算法入门教程（一）
生产队的刘同学
08-16 1099
很早就想写一门关于 Python“机器学习”的教程，不过碍于自身知识的局限性，不知如何下手。如果写的教程通篇只是探讨代码、数学知识、算法原理，这样的教程读起来必然索然无味。经过冥思苦想，终于突发灵感，可不可以写一部关于“机器学习算法”的入门教程呢？让初学者更容易理解常用的机器学习算法，从而帮助那些想要了解机器学习的人，打开通往人工智能世界的大门。机器学习是一门涉及了大量逻辑与算法的技术，令很多人望而却步，既想掌握，又害怕自己数学知识“拖后腿”，最终导致前功尽弃。......
机器学习没有想象中的那么难
数据与算法之美
09-25 4099
文末彩蛋，不容错过！背景从去年的AlphaGo到今年人工智能首次写进政府工作报告，人工智能正在席卷全球，引发第4次工业革命，而AI的核心技术是机器学习和深度学习。目前，机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。今年7月份，国内领先的人工智能教育平台七月在线推出的「机器学习集训营」第一期开营，50个名额一抢而空。
热门又高薪的大数据技术，怎么上车，前景如何？
老叶茶馆
11-23 1606
IT江湖百晓生 主讲嘉宾：王晓伟 微信号：goodwxw 萌萌哒 ^_^ 大牛背景： 本科：计算机学院-大连海事大学 硕士：软件工程硕士（MSE） -软件学院-清华大学 职场经历： 系统工程师-畅游 Hadoop工程师-搜狗  DIG部数据平台负责人-猎聘网 六年大数据相关工作经验！ 江湖传言： 知数堂要开新课了， 据说就是这位大神
【机器学习】为什么你编程学得越久，就越难入门人工智能？
热门推荐
林洪炳的日常技术积累
08-18 1万+
有没有这种感觉，学习编程的过程就像在挖一口井，而这口井你可以挖成“web”的形状，也可以挖成“app”的形状，还可以挖出“game”的形状。突然有一天，别人说：挖出“artificial intelligence”的形状后的井水才是最甜的。于是，你就开始想办法在已经挖好的井的基础上乱挖试图挖出最甜的井水，然而却挖了许多弯道。。。 机器学习的算法是建立在数学理论上的，如果数学学得不好，就算是学习已有的
我在机器学习踩过的坑，现在告诉你怎么跳过去
weixin_30614109的博客
09-01 481
我在机器学习踩过的坑，现在告诉你怎么跳过去 https://mp.weixin.qq.com/s/ko3WtQqilQ-7-H9vRZHdlg 大家好，我是为人造的智能操碎了心的智能禅师。 最近很多读者问本禅师： 转行机器学习需要注意哪些事情呢？ 我想学习机器学习，需要学习哪些知识呢？ 机器学习如何避免走弯路呢？ 本禅师表示非常理解大家的需求。 人工智能（其实本禅...
读懂机器学习(转)
weixin_34128411的博客
01-13 5852
在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。 在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？ 我并不直接...
机器学习很难，sklearn很简单
阿丹的彩蛋
06-26 5066
Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一.Sklearn 包含了很多种机器学习的方式: - Classification 分类 - Regression 回归 - Clustering 非监督分类 - Dimensionality reduction 数据降维 - Model Selection 模型选择 - Preprocessing 数据预处理 我们总能够从这些方法中挑选出一个适合于自己问题的, 然后用来
VisualIdentity多模型智能识别平台.zip
01-07
VisualIdentity多模型智能识别平台.zip
64QAM调制软解调+扩频解扩通信系统matlab误码率仿真【包括程序，中文注释，程序操作视频】
最新发布
01-07
1.版本：matlab2024b。 2.包含：程序，中文注释，程序操作视频。 3.领域：64QAM+软解调+扩频解扩 4.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《64QAM调制软解调+扩频解扩通信系统matlab误码率仿真》 5.内容：64QAM调制软解调+扩频解扩通信系统matlab误码率仿真。生成随机的二进制信息序列，首先进行扩频，然后对扩频的数据进行64QAM调制，得到调制信号，然后加入相位偏差和频偏，将调制信号通过AWGN信道，添加高斯白噪声。对接收到的信号，先进行64QAM软解调，恢复出二进制数据，然后进行解扩，最后统计误码比特数，计算误码率。 6.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值