「经验分享」关于人工智能的关键技术

关于人工智能的关键技术

方法/步骤

1

在算法层。主要是机器学习。包括深度学习。迁移学习。对抗学习。强化学习和传统机器学习。

2

基础设施层面。重点关注算法框架。例如Tensorflow、PyTorch、Caffe、Mxnet等。

3

GPU具有并行结构。在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率。深度学习模型训练速度主要受GPU设备限制。

4

机器学习的基本算法。利用历史数据。训练出相关的模型。通过模型指导对新的数据的预测。

5

机器学习中预处理步骤是不可或缺的一部分。模型调参是调节对建模结果产生影响的因素。

6

有监督学习的重要特征。是数据必须给定明确的标签。涉及分类、回归和排序等算法。

7

无监督学习是没有标签的。相关的包括密度预测、异常预测。以及社区划分。都是此类。

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