初识--深度学习

  所谓深度学习,其实也是机器学习中的一部分,而且更加突出了“学习”的概念,去学习什么样的特征组合是最合适的。

  机器学习的流程是:数据获取,特征工程,建立模型,评估应用。所谓深度学习,不要把他当成一种算法,你要把他当成一种提取特征的工具,由于特征之间不同的组合,所以造成了神经网络的计算量十分庞大。机器学习的常规套路:

1、收集数据并给定标签

2、训练一个分类器

3、测试,评估分类器效果

  现在一般把神经网络用在:计算机视觉,自然语言处理上。给灰色图上色,图像分类(面临的问题,如何解决遮蔽现象;背景色混淆)等等。

posted @   大数据小白~  阅读(16)  评论(0编辑  收藏  举报
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