資料介紹
Machine Learning(機器學(xué)習(xí))是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。在過去的十年中,機器學(xué)習(xí)幫助我們自動駕駛汽車,有效的語音識別,有效的網(wǎng)絡(luò)搜索,并極大地提高了人類基因組的認識。機器學(xué)習(xí)是當今非常普遍,你可能會使用這一天幾十倍而不自知。很多研究者也認為這是最好的人工智能的取得方式。在本課中,您將學(xué)習(xí)最有效的機器學(xué)習(xí)技術(shù),并獲得實踐,讓它們?yōu)樽约旱墓ぷ?。更重要的是,你會不僅得到理論基礎(chǔ)的學(xué)習(xí),而且獲得那些需要快速和強大的應(yīng)用技術(shù)解決問題的實用技術(shù)。最后,你會學(xué)到一些硅谷利用機器學(xué)習(xí)和人工智能的最佳實踐創(chuàng)新。本課程提供了一個廣泛的介紹機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計模式識別的課程。主題包括:(一)監(jiān)督學(xué)習(xí)(參數(shù)/非參數(shù)算法,支持向量機,核函數(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。(二)無監(jiān)督學(xué)習(xí)(聚類,降維,推薦系統(tǒng),深入學(xué)習(xí)推薦)。(三)在機器學(xué)習(xí)的最佳實踐(偏差/方差理論;在機器學(xué)習(xí)和人工智能創(chuàng)新過程)。本課程還將使用大量的案例研究,您還將學(xué)習(xí)如何運用學(xué)習(xí)算法構(gòu)建智能機器人(感知,控制),文本的理解(Web 搜索,反垃圾郵件),計算機視覺,醫(yī)療信息,音頻,數(shù)據(jù)挖掘,和其他領(lǐng)域。
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