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做前端还是做算法(机器学习)
sinat_18380527
2015-11-13 08:59:12
前端是自己一直感兴趣的,现在读研了对机器学习中的自然语言处理也很感兴趣。目前不打算读博,这两条路哪个比较好?
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做前端还是做算法(机器学习)
前端是自己一直感兴趣的,现在读研了对机器学习中的自然语言处理也很感兴趣。目前不打算读博,这两条路哪个比较好?
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王嗣钧
2016-06-13
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引用 1 楼 zhenweied09 的回复:
果断机器学习啊
不会太低,准确来说刚刚合适,博士年纪就大了,在工业界还是越年轻越好,不过机器学习最看重的还是数学能力,这点楼主要多多注意提高理论基础。
sinat_18380527
2015-11-17
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引用 1 楼 zhenweied09 的回复:
果断机器学习啊
做这个硕士学历会不会太低了
杰里赫
2015-11-17
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果断机器学习啊
前端
实现常见
机器学习
算法
一:前言
机器学习
和深度学习发展已成未来主流,作为一个软件工程师,我们不可能不去接触,学习这类
算法
,
前端
工程师同样也应该熟悉并且掌握,这样我们才不会被淘汰。 本次所有代码都将基于mljs这个库来实现。简单容易上手,适合初学者接触学习。 二:
前端
如何
做
ai
前端
发展至今,已有数十年之久,技术迭代,框架发展日新月异
前端
做
ai已经不是难事,node,webwebsembly等技术的加持让
前端
ai化成为可能。 在百花齐放的ai时代,已产生无数优秀的框架和代码,其中最具有代表性的就是tensorflowjs
机器学习
就等同于
算法
吗?
在当前的推荐系统中,很多使用了
机器学习
,有些已经用到了深度学习。那么,
机器学习
就等同于一堆的
算法
吗? 答案是:
机器学习
≠
算法
。
机器学习
≠
算法
当我们打开一本教科书,或者大学的教学大纲,通常看到的都是一堆的
算法
列表。 这也让大家造成了这样的误解:
机器学习
就是掌握一系列的
算法
。其实,
机器学习
并不止步于
算法
,我们可以把它看
做
是解决问题的一种综合方法。我们看到的一个个独立的
算法
,只不过是难题的一角,剩下...
机器学习
的
算法
分类、优劣比较和选择
一、监督学习和非监督学习 (1)、监督学习:之所以被称为监督学习,是因为这类
算法
必须知道预测什么,即目标变量的分类信息。 (2)、无监督学习:与监督学习相对应的是无监督学习,此时数据没有类别信息,也不会给目标值。在无监督学习中,将数据集合分成类似的对象组成的多个类的过程成为聚类,将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。 二、如何选择合适的
算法
从上表所列的
算法
中选用实际可用的
算法
,必须考虑下面两个问题: (1)、使用
机器学习
算法
的目的,想要
算法
完成何种任务; (2)、需要分析或收集的数据是什么。 ...
算法
工程师是否也要会
前端
与后端的知识?
今天聊一聊
算法
工程师是否也需要会
前端
开发与后端开发知识,答案毫无疑问是肯定的,必须要会。
算法
工程师一般指的是
机器学习
的
算法
工程师,
机器学习
的
算法
工程师的主要任务是提高模型的准确率,压缩模型,提高模型的泛化能力,优化代码的结构,加快模型的推理速度等。这么说起来好像
机器学习
的
算法
工程师貌似和
前端
开发与后端开发没什么关系。不过请看我继续写下去。
机器学习
的训练需要大量的数据,一般来说可以使用公开的数据集,比如最常见的cifar10,cifar100,voc,cooc,imagnet数据集,如果需要识别特殊的数据,
深度学习、
机器学习
方向计算机毕业设计题目大全(
算法
应用实践类)
(吐血整理) 手动整理了1500多个深度学习及
机器学习
相关
算法
在实际应用中的项目,完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。讲道理有些题目,比如“用户评分的隐式成分信息的研究”这种题目取的就比较广,有点科学研究的味道,如果真的去
做
,还是比较有技术含量的。因为其下一步的应用是具有广阔前景的。还有部分项目可能需要大量的数据集,收集的收集和整理比较麻烦。另外对自己电脑的要求也比较高。大家在选择...
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