個人微信：love2094520<br>微博：浪里個男

機器學習與計算機視覺

分享深度學習绘证、機器學習、計算機視覺嚷那、模式識別胞枕、資源語言處理魏宽、推薦系統(tǒng)等領域的一些技術

機器學習(Machine Learning，ML)是研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為蚌斩，以獲取新的知識或技能铆惑，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能送膳。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的员魏、新穎的、潛在有用的撕阎、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機器學習界提供的數(shù)據(jù)分析技術和數(shù)據(jù)庫界提供的數(shù)據(jù)管理技術碌补，機器學習是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的工具。機器學習交流群：613944735

本專題招募管理員闷袒，有意向請簡信私聊，謝謝囊骤！ 用來分享機器學習晃择，深度學習，神經(jīng)網(wǎng)絡宫屠，計算機視覺等領域的一些技術。 Machine Learning 學習資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學習”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流浪蹂，相互學習抵栈！

專注機器學習和數(shù)據(jù)分析缰猴，Python产艾、R滑绒、Ruby闷堡、MATLAB、Mathematica疑故。

使用Python語言，及其在因特網(wǎng)信息數(shù)據(jù)獲取（爬蟲）和數(shù)據(jù)挖掘蹋嵌、機器學習上的應用育瓜。也包含python的基本使用。

機器學習算法關注機器學習焰手，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘怀喉，計算機視覺等相關領域的文章

OpenAI是由Elon Musk領投的在 2015 年底成立的非盈利性人工智能研究公司，由幾位來自谷歌大腦項目的資深科學家領導的研究機構聊闯。其目標是在不受回報限制的前提下用最佳的方式來使用AI技術為整個人類服務工猜。

需要的選題有： 人工智能是如何實現(xiàn)的 機器學習（要么寫的很深入魏身，要么用圖解容易學惊橱，要么寫案例） 深度學習 自然語言處理 算法（入門算法圖解，或者好玩的算法） TensorFlow 2.0 計算機視覺 神經(jīng)網(wǎng)絡 Caffe Torch keras 推薦系統(tǒng) 信息流 OpenCV 等等 歡迎投稿＠罨省！宙枷！ 有興趣寫書出版的朋友私聊５舴俊慰丛！ vx：702697037 (寫書題材人工智能卓囚、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)處理诅病、編程語言哪亿、開發(fā)大全贤笆，創(chuàng)業(yè)蝇棉、運營、財會芥永、投資理財、科普等等）

<br><br>李杰克乡革，最懂AI技術的AI產品經(jīng)理寇僧，對AI算法摊腋、技術、架構嘁傀、崗位及協(xié)作有豐富經(jīng)驗和思考，將為代價構建入門和轉型AI的整個的知識生態(tài)细办。<br><br>《小白AI之路》致力于成為大家入門和轉行AI最無痛橙凳、有趣、實用笑撞、系統(tǒng)的公眾號之一，最大程度地降低大家了解AI和進入AI行業(yè)的學習門檻和成本茴肥！<br>

《知了》專題大到包羅IT業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)的大情小態(tài)从诲，小到收羅便利的工具和應用，準則是“用大腦思考系洛、用良心釀字俊性、用簡單邏輯表述、用誠意篩選”描扯，如此定页，大家安好！缺陷是專題非“技術流”绽诚，那些純程序員才能讀懂的文章典徊，由于本專題無把關能力杭煎，暫不收錄卒落。如果愿意共同營造一個小天地羡铲，歡迎共同編輯，也歡迎投稿儡毕！謝謝Ｒ睬小（站內聯(lián)系！）

Hi檐盟，很高興在@IT·互聯(lián)網(wǎng)專題遇見你褂萧。 收錄范圍：收錄IT&互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)觀察與思考，數(shù)碼產品極客體驗分析等類型文章 投稿須知：http://www.reibang.com/p/4edc76104c27 專題主編：@若錦 http://www.reibang.com/u/e4c63b354a77 官方社群：可聯(lián)系添加 @若錦 加入專題官方社群交流导犹、學習，添加時備注簡書ID羡忘。

回來簡書，開始慢慢整理專題漫雕。文章會一篇篇讀過滨嘱，也許會有點慢，請不要著急浸间。