Android系统攻城狮

相信想学习机器学习的广大工程师们已经被那些算法大神的言论虐的怕怕的了吧？不用担心，我来带你们理理一个工程师需要入门机器学习，到底要走哪个路线？一、 基础不用多说，机器学习作为高门槛领域，基础还是需要的，但是也没有想得那么恐怖，很多人提问机器学习需要哪些数学知识，然后就会得到一大堆犹如天书般高大上的回答： 矩阵分析、微积分、概率论、统计学、数学分析等等，如果按照这些算法大神的路线去走

引子IT 行业发展迅速，各种新名词此起彼伏。身处这样一个热点行业，学习是必须的。不打算成为终身学习者的程序员，失业就在明天。可是，怎么学呢？都已经毕业了，每天要上班，不能像以前读书的时候，整天只是学习，学什么都有老师教，坐在那儿听就可以了。自己从头看书太辛苦了，网上的文章又太碎片化——是不是报一个培训班，交点钱听人讲更容易学会？培训班有那么多，这个是证书，那

最近媒体报道谷歌正在利用机器学习帮助处理搜索结果，这引发了人们对于这一人工智能领域的兴趣和疑问。什么是“机器学习”，机器是如何自学的呢？这里有一些 Google 内部关于机器学习的背景介绍。昨天 Google 为科技记者举办了一场活动 —— “机器学习的入门课程”。我就是其中一位与会者。尽管宣传上说只是一些介绍，但对我和其他一些记者而言，里面的内容有相当的技术含量，难以消化。

原址本文译自 Christopher Olah 的博文Recurrent Neural Networks人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨

原址这个年代，不怕你是大牛，就怕大牛还会写文章。作为AI100智库专家，智亮总是能在口若悬河中，让人深入浅出地学到一堆堆干货，掏心窝子的干货。多年的实战经验，让智亮无论是在知乎解答，还是各路博客上，都是大神一样的存在。就在前几日，跟智亮聊起来AI入门这个话题，他的滔滔江水延绵不绝实在是震惊了我，太实用了。再三要

原址要因人而异。回顾DL库的发展历程，可以看到从当年的caffe，theano到现在的这几种库，每一个时期都有不同的用户群。caffe，theano 这些库当年都是在大学里开发的，主要目的是为了做研究，到现在caffe、pylearn2这种配置型的编程方式，已经越来越少用了。而theano 阵营使用数据流的抽象方法，被 tensorflow 继承了下来，当年在LISA的 theano 的开

原址导语：看过那么多新闻，听过那么多传奇，甚至自己也钻研过当下的AI大潮，我们似乎还不太清楚，我们到底能做一些什么？作为一个工薪阶层，我们能有哪些机会？让我们一起来看一下这篇报告吧。一、机器学习相关的公司分析 1、大的有师傅的公司 这类公司主要是百度，阿里和腾讯。共同的特点是数据很大，机器学习的团队比较庞大，一般进去的同学都可

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原址有很多小伙伴问过我零基础要怎么入门机器学习或者人工智能，今天来提炼一下，方便志同道合的朋友们参考。记得我刚入此山洞准备修炼的时候，就 Google 了好多这类的问题，那时候觉得大家的建议好多呀，这条路看起来真长，那么多东西要学，那么多书要看，那么多有用的课程要学。现在我可以就自己走过的坑坑包包来推荐一条简单粗暴的路径。［step 1： 方向］在行动之

原址什么是机器学习这个问题是作为入门的根本性问题我以前看到一句话人工智能就是你有多少数据它就有多少智能机器学习是从庞大的数据中寻找规律，得出算法函数的一个过程，代替了人为数据分析的过程，代替了数据分析师的岗位机器学习的发展发展分为三个阶段数据专家这个阶段就是专家化，专家根据自己的经验和想法，进行很多分析

”《1天搞懂深度学习》，300多页的ppt，台湾李宏毅教授写的，非常棒。不夸张地说，是我看过最系统，也最通俗易懂的，关于深度学习的文章。“PPT下载地址废话少说，先上干货，整个PPT的思维导图如下：深度学习概论介绍深度学习作者非常浅显的指出机器（深度）学习过程非常简单，分为定义方法、判断方法的优劣、挑选出最佳的方法。对于深度学习，首先第一步定义方法 - 神经网络。...

今天，面对AI如此重要的江湖地位，深度学习作为重要的一个研究分支，几乎出现在当下所有热门的AI应用领域，其中包含语义理解、图像识别、语音识别，自然语言处理等等，更有人认为当前的人工智能等同于深度学习领域。如果在这个人工智能的时代，作为一个有理想抱负的程序员，或者学生、爱好者，不懂深度学习这个超热的话题，似乎已经跟时代脱节了。但是，深度学习对数学的要求，包括微积分、线性代数和概率论与数理统计等要

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