摘要：
随着iOS11的发布，苹果公司也正式加入了机器学习的战场。在新的iOS11中内置了CoreML，虽然还是Beta版本，但是功能已经非常强大了。 在这个CoreML库里面，已经集成了一些训练好的模型，可以在App中直接使用这些模型进行预测。 下面是苹果对于Core ML的介绍。 CoreML让你将很多 阅读全文
posted @ 2017-06-06 09:51
灰毛毛
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本人只是出于兴趣研究这个话题，本人并非学者，或者从业者，所以可能在写作中出现技术上的硬伤，请各位指正。 本文可能根据业界最新进展进行更新， 欢迎来评论中进行交流和研究。 本文所引用的资料将严格标明出处和版权。本文首发于简书平台，博客园和本人公众号，请勿转载 卷积神经网络在图像识别领域无限风光，通过一 阅读全文
posted @ 2017-04-05 11:38
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瓶颈 任何事物的发展都会遇到瓶颈。半导体业界的摩尔定律在很长的一段时间里面一直是有效的，但是在近几年也快走到尽头了。 机器学习在AlphaGo战胜人类棋手之后，名声大噪，我也是在那次比赛之后开始研究机器学习的。机器学习这项技术是不是有一个天花板，这个天花板在哪里，我们现在的技术发展离开这个天花板到底 阅读全文
posted @ 2017-03-31 10:13
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机器学习，从本质上讲，就是一种经验的总结。 例如，“山雨欲来风满楼”，山里面下大雨之前会刮大风，就是一种经验的总结。当然，这也不是100%准确的事情，只是从概率上看，刮风之后下雨的可能性是最大的。 机器学习模型，我们追求的也就是，这个模型看上去是最靠谱的，最接近我们观察到的事实的。换句话说，我们通过 阅读全文
posted @ 2017-03-23 11:41
灰毛毛
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最近在写机器学习的白话系列主题文章，突然有人问我，机器学习到底有什么用，如何才能用到实际生活中。我觉得很有必要停下脚步，来认真思考一下这个问题：机器学习，包括深度学习，自然语言处理，如何真正应用到实际生活中去。希望大家能够踊跃讨论。 说到机器学习，最出名的无非就是Google的AlphaGo这样的项 阅读全文
posted @ 2017-03-22 19:57
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在机器学习里面，有一大类叫做神经网络。神经网络里面，大名鼎鼎的有卷积神经网络CNN，循环神经网络RNN。其中，卷积神经网络在图形图像处理方面，有着很出色的成果。例如识别图像的功能，通过基于CNN的深度学习技术，现在机器已经可以识别出很多东西了。下面这个图是电视剧《三生三世 十里桃花》的剧照，使用Te 阅读全文
posted @ 2017-03-22 10:11
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从去年开始，陆陆续续学习了大半年的机器学习，现在是时候做个总结了。 在以往的编程经验里面，我们需要对于输入有一个精确的，可控制的，可以说明的输出。例如，将1 + 1作为输入，其结果就是一个精确的输出 2 。并且不论怎么调整参数，都希望结果是2，并且能够很清楚的说明，为什么结果是2，不是3。这样的理念 阅读全文
posted @ 2017-03-18 09:38
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本文的原版Python代码参考了以下文章： 零基础入门深度学习(1) 感知器 零基础入门深度学习(2) 线性单元和梯度下降 在机器学习如火如荼的时代，Python大行其道，几乎所有的机器学习的程序都是Python写的。 .Net的机器学习库有，但是非常少，Tensorflow也暂时并不支持.Net. 阅读全文
posted @ 2017-03-17 11:26
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由于工作职位关系，在公司一直做一些技术储备工作。没有实际的开发任务，只是多看一些新东西，万一有需求可以出解决方案。 回顾2016，从前端开发到移动，从算法到机器学习，自然语言处理等，看过的东西很多很杂。 我一直有个疑问，什么才叫技术好？其实技术好，可能是个伪概念。 一门语言，一个方向，大部分人的水平 阅读全文
posted @ 2016-12-30 17:26
灰毛毛
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上个月月底，VS2017RC版发布了，一个很大的特点就是将原来的xProj文件又改回了csproj了。 这样一改，其实很多新的问题也暴露出来了，最严重的问题就是Net版本兼容性。 原来的Net体系大致是NetFramework，Net Core这样的，虽然也有Net Standard 这样的概念，但 阅读全文
posted @ 2016-12-01 11:29
灰毛毛
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