AI

2018-10-01 · 阅读 8549

什么是机器学习 机器学习系统是基于学习训练，然后，分析未曾见过的数据，并产生有价值的结论或预测。 Labels Label，即我们预测的结果。Linear regression 的 Y 变量。 Label 可以是预测的小麦价格，图片中的动物，一段音频的翻译。 Features Feature，即输入的变量。Linear regression 的 X 变量。 简单的机器学习项目，可能只使用一个 Feature。 而复杂的项目，可能使用成百上千个 Feature, 例如，X1, X2, … XN. 在垃圾邮件判定中，可能包含的 Feature： 邮件字数 发件人地址 邮件的发送时间 关键字 ...

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2023-04-25 · 阅读 20643 · 字数 809

这篇文章最初写于 2019 年，没想到在 2023 年，我才基于机器学习，确切的说是深度学习，实现了两个项目。真是由衷地感慨变化之快： 让对话机器人 Rasa 支持中文 yolov5 pytorch mobile 模型导入 Android，实现图片目标检测 垃圾邮件过滤 监督学习，需要训练数据。 提取访客的人群特征 非监督学习，无需训练数据。 例如，收集到自己博客的访客信息之后，在没有训练数据的前提下，自动提取特征。例如， 男女比例 男性更喜欢哪些分类的文章 周末女性更喜欢哪些分类的文章 凌晨时分哪些分类更受关注 超市商品关联度 非监督学习，无需训练数据。 根据结算时顾客的购物 ...

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2018-01-27 · 阅读 9389

英文，machine learning。 最初的应用场景 ocr，文字识别 spam filter，垃圾内容过滤 以垃圾评论为例 在没有使用机器学习的情况下，只能一条一条的写规则，例如 不能包含 http：// 不能包含 .com ... 然后，你会发现，每天都会遇到新的不在旧有规则覆盖范围之内的垃圾评论。（这就是我关闭了实时评论的原因，采用规则加人工审核） 归纳一下，规则流，就是分析-写规则-运行-看效果-再分析-再写规则，如此反复。 机器学习的做法是，首先利用样本，例如垃圾评论样本,非垃圾评论样本，自动提取特征，然后运行-看效果-再训练-如此反复。 理论上，机器学习反复的过程要比人 ...

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2017-12-15 · 阅读 8070

AI = artificial intelligence 每天看到的新闻都是这种恶心的标题 OneDrive和Sharepoint月底上线AI新功能：可搜索图片中文字 牵手富士康，吴恩达宣布创业新项目，要用AI复兴制造业 为了提升GIF图的分辨率，这家公司用上了AI算法 ... 还有李开复这个 AI 大忽悠，每一句话都令人恶心。 AI 来 AI 去的，都不过是做了个图片识别，这算哪门子的人工智能。就算是图片识别，也不如 reddit 上的 r/CelebFakes 里的人工合成小电影对人类的贡献大！但是人家可没有天天吹嘘我用了 TensorFlow，永远都是那么朴实的标题。。。 人工智能难 ...

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