Публикации по теме 'andrew-ng'
Все просто: я благодарен Эндрю Нг
Размышления и наблюдения о революционной специализации глубокого обучения Эндрю Нг
«Все нужно делать как можно проще, но не проще» -Альберт Эйнштейн
Простота действительно помогает. Я действительно впечатлен тем, как Эндрю Нг провел две специализации по машинному обучению и глубокому обучению. Вряд ли найдется кто-нибудь, кто станет оспаривать его педагогическое мастерство. Это мой способ сказать спасибо за все, что Эндрю продолжает делать в области искусственного интеллекта,..
Мысли после прохождения курсов Deeplearning.ai
[ Обновление - 2 февраля 2018 г .: на момент написания этого сообщения в блоге было выпущено только 3 курса. Все 5 курсов по данной специализации сейчас исключены . Скоро я напишу следующий пост в блоге. ]
Вступление:
Между работой на полную ставку и малышом дома я провожу свободное время, изучая идеи когнитивной науки и искусственного интеллекта. Время от времени выходит отличная статья / видео / курс, и вы сразу же попадаете на крючок.
Новый курс deeplearning.ai Эндрю Нг похож на..
Эндрю Нг - Глубокое обучение @Coursera
Новая Специализация по глубокому обучению @Coursera Эндрю Нг очень хороша - дает краткое, но глубокое введение.
Эндрю в своем неподражаемом стиле обучает концепциям, так что вы их очень хорошо понимаете и способны усвоить. Это ключ.
Я думаю, что люди, которые когда-то работали с глубоким обучением, извлекут максимальную пользу из этой серии - по мере того, как Эндрю углубляется в механику, почему вещи работают так, как они работают, а также некоторые теории, лежащие в основе них...
Нормальные уравнения
Случайная альтернатива градиентному спуску
В то время как у нас может быть итеративный подход для минимизации нашей функции стоимости (функции ошибки) с градиентным спуском. Есть еще один способ напрямую найти минимизированное значение θ.
Если бы вы спросили меня, я бы сказал, что НОРМАЛЬНОЕ УРАВНЕНИЕ — это просто аналитический способ прямого нахождения соответствующих значений θ для нашей гипотезы h(x). Но если это так, то Почему это время от времени? или Почему мы не можем..
Эндрю Нг предупреждает о централизованной силе искусственного интеллекта
Один из самых больших рисков, связанных с ИИ, заключается в том, что «он имеет тенденцию концентрировать власть в руках меньшего числа людей», - предупреждает Эндрю Нг, одна из самых престижных фигур ИИ. Нг сделал это замечание в своей заключительной речи на двухдневной конференции разработчиков AI в Сан-Франциско на прошлой неделе.
Основатель Deeplearning.ai и Funding.ai подчеркнул, что у каждой технологии есть свои плюсы и минусы, и для ИИ нет исключения. Хотя Нг неоднократно хвалил..
5 лучших бесплатных и платных курсов по машинному обучению
Опубликовано здесь
В последние годы машинному обучению уделяется соответствующее внимание. Во всех областях науки и техники машинное обучение нашло огромное применение, поэтому большинство однокурсников из разных областей пытаются изучать и применять машинное обучение в повседневной жизни. Итак, в этом блоге я собираюсь показать вам некоторые из лучших курсов по машинному обучению, которые действительно могут научить вас, как перейти на средний уровень.
1. Эндрю Н.Г. - Введение в..
Актуальность разработки признаков для построения прогностической модели
Разработка признаков — это процесс, расположенный между «исследовательским анализом данных» и «моделированием» в конвейере машинного обучения. Это фундаментальный шаг в процессе обработки данных, потому что при наличии правильных функций работа по моделированию намного проще, а результаты прогнозирования будут работать лучше.
«Придумывать фичи сложно, отнимает много времени, требует экспертных знаний. «Прикладное машинное обучение» — это, по сути, разработка функций».
Эндрю Нг..
