别人问我会不会人工智能

为什么真正的人工智能一般人做不了?
只有那些不是为了打工赚钱的人,
他有时间慢慢琢磨。
他首先得是个神经网络学家,
他还可以随时请教计算机科学家,
他的编程能力不亚于十年经验的程序员。

为什么真正的人工智能一般人做不了?
只有那些不是为了打工赚钱的人,
他有时间慢慢琢磨。
他首先得是个神经网络学家,
他还可以随时请教计算机科学家,
他的编程能力不亚于十年经验的程序员。

为什么人工智能(AI)首选开发语言是Python

人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,
但是上层逻辑用C++开发效率太低。
Python语法简单而丰富,对C的支持也很好。
~
Python虽然慢但是它只是调用AI接口,
真正的计算全是C/C++写好的数据底层,
用Python只是写相应的逻辑,几行代码就出来了。
~
Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲。
更主要的原因是:
Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用。
~
总之,Python作为AI首选语言的地位已经无法撼动。

人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,
但是上层逻辑用C++开发效率太低。
Python语法简单而丰富,对C的支持也很好。
~
Python虽然慢但是它只是调用AI接口,
真正的计算全是C/C++写好的数据底层,
用Python只是写相应的逻辑,几行代码就出来了。
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Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲。
更主要的原因是:
Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用。
~
总之,Python作为AI首选语言的地位已经无法撼动。

人工智能:python实现-逻辑回归分类器

何为回归:回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。
比如已知公式是y = a*x + b,未知参数是a和b。
我们现在有很多真实的(x,y)数据(训练样本),
回归就是利用这些数据对a和b的取值去自动估计。 
其实Logistic Regression 就是一个被logistic方程归一化后的线性回归,
仅此而已。至于用logistic方程而不用其它,
是因为这种归一化的方法往往比较合理,
能够打压过大和过小的结果(往往是噪音),
以保证主流的结果不至于被忽视。
Label encoding
Logistic Regression classifier
Naive Bayes classifier
Confusion matrix

何为回归:回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。
比如已知公式是y = a*x + b,未知参数是a和b。
我们现在有很多真实的(x,y)数据(训练样本),
回归就是利用这些数据对a和b的取值去自动估计。 
其实Logistic Regression 就是一个被logistic方程归一化后的线性回归,
仅此而已。至于用logistic方程而不用其它,
是因为这种归一化的方法往往比较合理,
能够打压过大和过小的结果(往往是噪音),
以保证主流的结果不至于被忽视。
Label encoding
Logistic Regression classifier
Naive Bayes classifier
Confusion matrix

人工智能python实现-在EC2 GPU实例上运行Jupyter笔记本

B.1 什么是Jupyter笔记本,为什么要在AWS GPU上运行Jupyter笔记本
B.2 为什么你不想在AWS上使用Jupyter进行深度学习
B.3 设置AWS GPU实例
B.4 安装Keras
B.5 设置本地端口转发
B.6 在本地浏览器中使用Jupyter

B.1 什么是Jupyter笔记本,为什么要在AWS GPU上运行Jupyter笔记本
B.2 为什么你不想在AWS上使用Jupyter进行深度学习
B.3 设置AWS GPU实例
B.4 安装Keras
B.5 设置本地端口转发
B.6 在本地浏览器中使用Jupyter

人工智能python实现-使用Kaggle练习解决现实世界的问题

9.4 了解一个快速发展领域的最新进展
9.4.1 使用 Kaggle练习解决现实世界的问题 .
9.4.2 在 arXiv阅读最新进展
9.4.3 探索 Keras生态系统

9.4 了解一个快速发展领域的最新进展
9.4.1 使用 Kaggle练习解决现实世界的问题 .
9.4.2 在 arXiv阅读最新进展
9.4.3 探索 Keras生态系统