从传统算法走向神经网络 | 公开课
来源:互联网 发布:linux tomcat 启动空白 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 16:36
分享背景
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如今是人工智能“大行其道”之时,而深度学习正是其中最有力的工具之一。但是为什么许多传统算法的表现不佳,以及深度学习这个“黑箱”中到底发生了什么,我们可能就不得而知了。为此,本次分享会通过将深度学习的根基——神经网络与传统机器学习算法(朴素贝叶斯、决策树)进行比较,从而直观地说明为何它如此有效。
分享主题
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分享提纲
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1.机器学习与神经网络的基本概念;
2.朴素贝叶斯与神经网络;
3.决策树与神经网络;
4.实现、改进与创新。
分享人简介
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何宇健,《Python与机器学习实战》作者,来自北京大学数学系,有多年Python开发经验,在GitHub上拥有并维护着一个纯Python编写的机器学习算法库(180个stars,100个forks)。曾在创新工场AI工程院负责研发适用于结构化数据的新型神经网络。
分享时间
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北京时间11月20日(周一)20:00
参与方式
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扫描海报二维码添加社长微信,备注「何宇健」
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