30岁开始学人工智能行业吗?晚不晚?如果你有一定的编辑基础和经验是可以的，学习人工智能并不意味着抛掉过去所学的东西，而是在之前的计算机基础上升级深耕于一个方向应用于多个领域。不论转行计算机的哪个方向都是不错的选择，而人工智能也确实是比较热门的方向。查看全文>>
使用超平面进行分割数据的过程中，如果我们严格地让所有实例都不在最大=大间隔之间，并且位于正确的一边，这就是硬间隔分类。硬间隔分类有两个问题，首先，它只在数据是线性可分离的时候才有效;其次，它对异常值非常敏感。查看全文>>
Seaborn基于 Matplotlib核心库进行了更高级的API封装，可以轻松地画出更漂亮的图形，而Seaborn的漂亮主要体现在配色更加舒服，以及图形元素的样式更加细腻。查看全文>>
目前，已经在数字人领域展露头角的企业已有腾讯、百度、京东、华为、OPPO、小米、网易、科大讯飞、搜狗等知名互联网企业，可以说，数字人已经成为互联网行业的又一蓝海!查看全文>>
大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也可以调整亮度、色彩等因素来降低模型对色彩的敏感度。可以说，在当年AlexNet的成功中，图像增强技术功不可没。查看全文>>
SOM 即自组织映射，是一种用于特征检测的无监督学习神经网络。它模拟人脑中处于不同区域的神经细胞 分工不同的特点，即不同区域具有不同的响应特征，而且这一过程是自动完成的。SOM 用于生成训练样本的低维 空间，可以将高维数据间复杂的非线性统计关系转化为简单的几何关系，且以低维的方式展现，因此通常在降维问题中会使用它。查看全文>>
