深度学习
深度学习
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

问题

互联网服务智能投顾·2017-11-29
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
582 会员关注
个人平台是指?我理解是个人开发工作台吗?深度学习平台肯定提供各个语言的调用API,可以安装相应语言的IDE,就可以连上平台进行开发;有些商用平台还提供了开发IDE,可以在一个平台内直接开发。...
银行人工智能·2017-09-29
riverplay · IBM 擅长领域:服务器, 灾备, 存储
793 会员关注
大家好,我是IBM技术工程师何兵。PowerAI Enterprise Solution是一个用来管理机器学习、深度学习的解决方案,该解决方案包括了硬件、开源框架、集群环境中的资源调度、任务调度、机器学习及深度学习的数据及模型生命周期管理及提供给客户的技术服务硬件包括IBM的带Nvidia GP...
证券人工智能·2017-09-25
rein07 · 某证券 擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
582 会员关注
这是个比较抽象的问题,举例来说,如果通过大数据挖掘出一个客户经常查看某一支股票,但一直没有下单,则表明他可能比较看好这支股票,但是比较犹豫,这时候给他推送关于这支股票的资讯和行情,客户可能就不会那么犹豫不决了。这个过程中最重要的是数据要全,质量要高,计算方式有多种,其中...
银行大数据·2017-06-21
jcui · IBM 擅长领域:大数据, 人工智能, 机器学习
485 会员关注
主要用Caffe,TensorFlow。Caffe使用配置文件描述神经网络,开发量少,可以比较高效的实现应用,但是牺牲了灵活性。TensorFlow非常灵活,所有网络细节定义都提供API,可以灵活的编程实现,但是开发难度相对较高。我们在开发BlueMind时首先支持Caffe,TensorFlow这两个框架也是因为用的人...
互联网服务HPC·2016-07-14
eric01 · 某汽车制造公司 擅长领域:存储, 闪存, 服务器
7 会员关注
文件系统类型:FAT、NTFS、EXT2、EXT3、EXT4、HFS、ReiserFS、VMFS、JFS、UFS、VXFS、ZFS、ButterFS、RAW 文件系统分类:本地文件系统(顾名思义)(Local File System/LFS):物理存储资源直接连接在本地节点上分布式文件系统(Distributed File System/ DFS):物理存储资源不一定直接连接...
互联网服务HPC·2011-11-25
myciciy · 某金融科技公司 擅长领域:服务器, 存储, 灾备
1238 会员关注
航空航天也在用
IT分销/经销HPC·2010-06-11
myciciy · 某金融科技公司 擅长领域:服务器, 存储, 灾备
1238 会员关注
没玩过

描述

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
X社区推广
  • 提问题