深度学习指南

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人工智能将很快吞噬整个世界，至少在科技行业是可信的。这是一项在几年前似乎从天空中掉下来的技术，机器将能够驱使你去工作，经常在视频游戏中羞辱你，在它还没来得及做之前就检测到癌症。如果你读过几篇关于深度学习的文章，你可能知道这个突破是模仿神经元，它释放了大脑的神秘属性。但这意味着什么呢?有一种叫做机器学习的东西已经存在了一段时间了，那又有什么变化呢?我们是否应该担心SkyNet?

去年，每当我在谈话中深度学习的时候，我总是会点头，所以，我决定花上几个月的时间，尝试通过在线课程来研究有趣的话题(见文章末尾的内容)，并对一些有趣的项目进行黑客攻击。

教学电脑印象派：我做了一个神经学的Android应用程序，你可以看看Github的源代码

在这里，我们将讨论一些你可能想问的问题，但害怕在时间上感到痛苦。

机器学习是什么？

机器学习是一种技术，使计算机能够学习一种行为，而不必显式地声明“如果这样，然后这样做”，而深度学习就是其中一种技术。典型的机器学习算法会利用大量数据来预测--你可能会感兴趣的电影，确定一张照片是否包含一只猫，或者是什么角度来操纵。

一些日常工作中机器学习的例子

如果你曾经用过Excel来绘制一条最适合的线，恭喜你！你已经完成了机器学习(也许在你的摘要中推迟了)。例如，假设你希望根据多年的经验来预测软件工程的薪水。您可能会收集大量的数据(您的训练区)，绘制它，并点击Excel中的趋势线选项，它运行一个简单的线性回归(您的学习算法)。使用你的新模型，你可以通过应用趋势线公式来推断原始数据集没有出现的输入：工资=年*a+b，你不知道a和b的值，这两个参数是学过的！机器学习并不神奇，它只是一堆数学。

收集数据，训练模型，做出预测

待翻译中。。。

译自：https://hackernoon.com/the-tourists-guide-to-deep-learning-63b89ff7341d

译文：http://blog.csdn.net/xiaole0313/article/details/78310085

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