weixin_43498449的博客

目录1 人工智能的未来发展十大趋势2 人工智能产业岗位分布2.1人工智能产业技术架构 2.2 人工智能产业岗位分布2.2.1人工智能产业人才技术岗位分布2.2.2人工智能产业技术人才结构2.2.3各产业人才结构分布图3 人工智能典型岗位对能力的要求3.1 人工智能产业人才能力四要素3.2 人工智能各产业人才能力要求1 人工智能的未来发展十大趋势（1）自动机器学习的自动化程度与可解释性得到进一步提升自动机器学习将实现对机器学习涉及...

目录1.什么使机器学习开发框架2.机器学习框架和深度学习框架的关系3.常见深度学习框架1.什么使机器学习开发框架机器学习开发框架本质上是一种编程库或工具，目的是能够让开发人员更容易、更快速地构建机器学习模型。机器学习开发框架封装了大量的可重用代码，可以直接调用，目的是避免“重复造轮子”，大幅降低开发人员的开发难度，提高开发效率。机器学习开发框架是涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，并且其可以或可以不包括神经网络方法。2.机器学习框...

目录1 机器学习VS深度学习2 深度学习开发实例2.1任务背景与目标2.2 任务需求梳理2.3 明确数据采集需求2.4数据采集2.5 数据标注2.6数据集拆分2.7检测算法原理2.8模型训练2.9效果与指标3 总结与拓展1 机器学习VS深度学习如果使用传统机器学习方法我们要实现图片分类，做法如下：缺点：特征过多，如果将每个像素都作为特征点，那么对于一张640×320的RPG图片，特征数量为640×320×3≈61万个特征机器学习...

目录1、搭建一个机器学习模型2、机器学习开发实例：明确任务背景与目标3、制作数据集4、特征工程5、模型训练6、总结与拓展1、搭建一个机器学习模型人工设计特征：在实际的应用中，特征往往比模型本身更重要预处理∶经过数据的预处理，如去除噪声等。比如在文本分类中，去除停用词等。特征提取∶从原始数据中提取一些有效的特征。比如在图像分类中，提取边缘、尺度不变特征 变换特征等。...

目录1、发现与明确问题2、人工智能项目的开发周期3、数据准备4、特征工程4.1特征工程是什么4.2 特征工程的基本方法1、发现与明确问题 技术角度：需要思考AI系统性能能达到预期吗？需要多少数据？能获取到足够数据吗？需要多长时间？ 业务角度：要解决什么问题？商业目的是什么？ 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法、对收集的大量数据进行计算，汇总与整理，以求最大化的开发数据价值，发挥数据作用。...

1.1 人工智能导论人工智能的三个层面：计算智能：能算能存感知智能：能听会说，能看会认 认知智能：能理解，会思考常见术语解释： 专业人才的人工智能系统学科：从业者AI学习地图：1.2人工智能应用指纹识别： 指纹采集-----指纹评估-----提取特征-----指纹匹配刷脸解锁屏幕： 样本采样-----图片识别-----样本比对真人核身验证人...