【深智書摘】不管你是不是電腦業的從業人員,你都應該學會Python及至少一種人工智慧的框架!

更新於 發佈於 閱讀時間約 6 分鐘
馬克•庫班(NBA獨行俠隊老闆,億萬富翁)說過:「人工智慧、深度學習和機器學習,不論你現在是否能夠理解這些概念,你都應該學習。否則三年內,你就會像被滅絕的恐龍一樣被社會淘汰。現在不開始,以後就來不及了。」

  深度學習如何高效入門可以說是AI 領域老生常談的問題了,一種路徑是從傳統的統計學習開始,然後跟著書上推公式學數學;另一種路徑是從實驗入手,畢竟深度學習是一門實驗科學,可以透過學習深度學習框架TensorFlow 和Keras 以及具體的影像辨識的任務入手。對想要快速出成果的同學來說,第一種方法是不推薦的,除非你的數學很強想去做一些偏理論的工作,對大部分人來說還是從深度模型入手,以實驗為主來學習比較合適。


什麼是人工智慧、機器學習與深度學習?

  AI 是Artificial Intelligence 的縮寫,中文是大家廣知的「人工智慧」。它可以視為使機器具備類似人類的智慧,從而代替人類去完成某些工作和任務。

  要說明什麼是深度學習,首先要知道機器學習、神經網路、深度學習之間的關係。

  眾所皆知,機器學習是一種利用資料訓練出模型,然後使用模型預測的技術。與傳統的為解決特定任務、透過編碼實現的軟體程式不同,機器學習使用大量的資料來「訓練」,透過各種演算法從資料中學習如何完成任務。機器學習是人工智慧的子領域,機器學習理論主要是研究、分析和設計一些讓電腦可以自動學習的演算法。在這種機器自學的方式中,我們不給機器規則,取而代之的是,我們提供機器大量針對某一任務的資料,讓機器自己去學習,去挖掘出規律,從而具備完成某一任務的智慧。因此,機器學習就是透過演算法,使用大量資料進行訓練,訓練完成後會產生模型,訓練好的模型就用於新資料結果的預測。

深度學習框架TensorFlow、Keras

  深度學習已經廣泛應用於各個領域,這裡拋磚引玉,簡單介紹一下時下非常熱門的深度學習開放原始碼框架TensorFlow。TensorFlow 是Google 開放原始碼的機器學習工具,在2015 年11 月實現正式開放原始碼,開放原始碼協定為Apache 2.0。TensorFlow 作為Google 重要的開放原始碼專案,有非常火熱的開放原始碼社區推動其發展。TensorFlow 中的實現程式可能跟通常的Python 程式有點不一樣,因為TensorFlow 有它自己的框架和系統,會用它自己更加調配的方式來描述過程。

  Keras 是一個極簡的、高度模組化的神經網路函數庫,採用Python 開發,能夠執行在TensorFlow 平台,旨在完成深度學習的快速開發。Keras 的開發重點是支援快速的實驗,能夠以最小的延遲把我們的想法轉為實驗結果,是做好神經網路研究工作的關鍵。Keras 最初是作為ONEIROS 專案(開放式神經電子智慧型機器人作業系統)研究工作的一部分而開發的,Keras 是一款使用純Python 語言撰寫的神經網路API,使用Keras 能夠快速實現我們的深度學習方案,所以Keras 有著「為快速試驗而生」的美稱。Keras 以TensorFlow、Theano、CNTK 為後端,即Keras 的底層計算都是以這些框架為基礎,這使得Keras 能夠專注於快速架設神經網路模型。

IMDB電影評論情感分析

  IMDB 是一個與電影相關的線上資料庫,它包含了25000 部電影的評價資訊,該資料庫是由史丹佛大學的研究院整理的。IMDB 電影資料集含有50000 個電影評論,訓練資料與測試資料各25000 項,每一項電影評論都被標記為「正面評價」和「負面評價」兩類。

  情感分析是自然語言處理中很重要的方向,目的是讓電腦理解文字中包含的情感資訊。情感分析有很多的應用場景,比如做一個電子商務網站,賣家需要時刻關心使用者對於商品的評論是否是正面的。再比如做一個電影的宣傳和策劃,電影在觀眾中的口碑也非常重要。網際網路上任何一個事件或物品,都有可能產生成千上萬的文字評論,如何定義每一個文字的情緒是正面還是負面的,是一件很有挑戰的事情。

  我們希望建立一個模型,在經過大量的電影評論文字訓練後,這個模型可以用來預測電影評論是正面評價或是負面評價。

遷移學習,人臉辨識、影像風格遷移、生成對抗網路

  人臉辨識其實是一種身份驗證技術,它與我們所熟知的指紋辨識、聲紋辨識、虹膜辨識等均屬於生物資訊辨識領域。它是分析與比較人臉視覺特徵資訊,進行身份驗證或查詢的一項電腦視覺技術手段。作為生物資訊辨識之一的人臉辨識,其具有對擷取裝置要求不高(裝置只需要能夠拍照即可)、擷取方式簡單等特點。在進行人臉身份認證時,不可避免地會經歷諸如影像擷取、人臉檢測、人臉定位、人臉提取、人臉前置處理、人臉特徵提取、人臉特徵對比等步驟,這些都可以認為是人臉辨識的範圍。

  我們正經歷一場大革命,這場革命就是由巨量資料和強大的電腦運算能力開始的。如果你會一點點Python,本書就是最適合你入門的一本書。

--

raw-image


本文取自深智數位出版之〈用最簡潔的Python上手 - 深度學習從精通再成大神〉

天瓏:https://reurl.cc/a154A4

博客來:https://reurl.cc/5MoOZV

深智數位:https://deepmind.com.tw

留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
深智數位的沙龍
9會員
25內容數
深智數位的沙龍的其他內容
2023/08/02
在機器學習中,我們的目標是找到一種能夠最好地描述數據的模型。例如,在迴歸問題中,我們希望找到一種函數,該函數能以一種對我們的目標變數(例如:銷售量、股票價格等) 的最佳估計的方式,描述輸入特徵(例如:廣告支出、市場狀況等)。
Thumbnail
2023/08/02
在機器學習中,我們的目標是找到一種能夠最好地描述數據的模型。例如,在迴歸問題中,我們希望找到一種函數,該函數能以一種對我們的目標變數(例如:銷售量、股票價格等) 的最佳估計的方式,描述輸入特徵(例如:廣告支出、市場狀況等)。
Thumbnail
2023/07/21
  在程式設計中,變數(Variable)是一個代表內存位置的符號,用於存儲和操作數據。它是一個內存單元,可以存儲各種類型的數據,例如整數、浮點數、字符串等。變數的值可以在程式執行時改變,並在需要時被讀取。 變數是暫時存放資料用的,可以將變數想像成是一個箱子,箱子裡面可以是空的,
Thumbnail
2023/07/21
  在程式設計中,變數(Variable)是一個代表內存位置的符號,用於存儲和操作數據。它是一個內存單元,可以存儲各種類型的數據,例如整數、浮點數、字符串等。變數的值可以在程式執行時改變,並在需要時被讀取。 變數是暫時存放資料用的,可以將變數想像成是一個箱子,箱子裡面可以是空的,
Thumbnail
2023/05/17
新手在使用ChatGPT 時,對於ChatGPT的回答普遍印象是廢話連篇,而這通常是因為沒有給出足夠清晰的指示所導致,以下將介紹3個讓你跟ChatGPT溝通更有效的提示技巧,幫助讀者快速掌握提升回答品質的秘訣!
Thumbnail
2023/05/17
新手在使用ChatGPT 時,對於ChatGPT的回答普遍印象是廢話連篇,而這通常是因為沒有給出足夠清晰的指示所導致,以下將介紹3個讓你跟ChatGPT溝通更有效的提示技巧,幫助讀者快速掌握提升回答品質的秘訣!
Thumbnail
看更多
你可能也想看
Thumbnail
孩子寫功課時瞇眼?小心近視!這款喜光全光譜TIONE⁺光健康智慧檯燈,獲眼科院長推薦,網路好評不斷!全光譜LED、180cm大照明範圍、5段亮度及色溫調整、350度萬向旋轉,讓孩子學習更舒適、保護眼睛!
Thumbnail
孩子寫功課時瞇眼?小心近視!這款喜光全光譜TIONE⁺光健康智慧檯燈,獲眼科院長推薦,網路好評不斷!全光譜LED、180cm大照明範圍、5段亮度及色溫調整、350度萬向旋轉,讓孩子學習更舒適、保護眼睛!
Thumbnail
創作者營運專員/經理(Operations Specialist/Manager)將負責對平台成長及收入至關重要的 Partnership 夥伴創作者開發及營運。你將發揮對知識與內容變現、影響力變現的精準判斷力,找到你心中的潛力新星或有聲量的中大型創作者加入 vocus。
Thumbnail
創作者營運專員/經理(Operations Specialist/Manager)將負責對平台成長及收入至關重要的 Partnership 夥伴創作者開發及營運。你將發揮對知識與內容變現、影響力變現的精準判斷力,找到你心中的潛力新星或有聲量的中大型創作者加入 vocus。
Thumbnail
人工智慧(AI)是地球數字時代的重要一環,它塑造著我們的未來。如果您對AI充滿好奇,但不知道從何開始,這篇入門指南將為您提供一個堅實的基礎,幫助您踏上學習AI的旅程。 什麼是機器學習和深度學習? 機器學習是人工智能的一個子領域,它使機器能夠自動學習並提高其性能,而無需顯式編程。這意味著機器可以通
Thumbnail
人工智慧(AI)是地球數字時代的重要一環,它塑造著我們的未來。如果您對AI充滿好奇,但不知道從何開始,這篇入門指南將為您提供一個堅實的基礎,幫助您踏上學習AI的旅程。 什麼是機器學習和深度學習? 機器學習是人工智能的一個子領域,它使機器能夠自動學習並提高其性能,而無需顯式編程。這意味著機器可以通
Thumbnail
我們這個系列就是希望以非常科普的角度來解釋人工智慧。本篇要釐清人工智慧(AI: Artificial Intelligence),機器學習 Machine Learning, 深度學習Deep Learning,另外還有類神經網路,到底互相是什麼關係呢?
Thumbnail
我們這個系列就是希望以非常科普的角度來解釋人工智慧。本篇要釐清人工智慧(AI: Artificial Intelligence),機器學習 Machine Learning, 深度學習Deep Learning,另外還有類神經網路,到底互相是什麼關係呢?
Thumbnail
這是一本講述人工智慧的發展,以及企業在導入人工智慧會遇到的困境,和擁抱人工智慧所需要具備的條件,給身在台灣的各位一個思考的方向,是一本很值得一讀的書。
Thumbnail
這是一本講述人工智慧的發展,以及企業在導入人工智慧會遇到的困境,和擁抱人工智慧所需要具備的條件,給身在台灣的各位一個思考的方向,是一本很值得一讀的書。
Thumbnail
馬克•庫班(NBA獨行俠隊老闆,億萬富翁)說過:「人工智慧、深度學習和機器學習,不論你現在是否能夠理解這些概念,你都應該學習。否則三年內,你就會像被滅絕的恐龍一樣被社會淘汰。現在不開始,以後就來不及了。」
Thumbnail
馬克•庫班(NBA獨行俠隊老闆,億萬富翁)說過:「人工智慧、深度學習和機器學習,不論你現在是否能夠理解這些概念,你都應該學習。否則三年內,你就會像被滅絕的恐龍一樣被社會淘汰。現在不開始,以後就來不及了。」
Thumbnail
人們透過機器學習(machine learning),試著讓電腦能夠從大量資料中學習成長,不僅可以運用在生活各方面的功能提升,甚至還能透過這些既有的資料,起到鑑往知來的效果,處在當今資訊爆炸的時代,正是你開始學機器學習的最好時機!
Thumbnail
人們透過機器學習(machine learning),試著讓電腦能夠從大量資料中學習成長,不僅可以運用在生活各方面的功能提升,甚至還能透過這些既有的資料,起到鑑往知來的效果,處在當今資訊爆炸的時代,正是你開始學機器學習的最好時機!
Thumbnail
麻省理工學院史隆管理學院首席研究科學家,安德魯.麥克費在這篇2017年發表的文章中,說明了人工智慧對於組織與企業來說,能做到、不能做到什麼,以及帶來哪些新的風險與機會?
Thumbnail
麻省理工學院史隆管理學院首席研究科學家,安德魯.麥克費在這篇2017年發表的文章中,說明了人工智慧對於組織與企業來說,能做到、不能做到什麼,以及帶來哪些新的風險與機會?
Thumbnail
文 / 丁學文 這幾年,台灣也開始了追求AI的熱潮,不但新創圈人人朗朗上口的就是AI,連大型企業也是振臂疾呼著AI時代的來臨。 延伸閱讀 AI時代,應該學什麼? 人工智慧的前緣 延伸閱讀 人工智慧幫你下單 我的想法? 本文章反映作者意見,不代表《遠見》立場
Thumbnail
文 / 丁學文 這幾年,台灣也開始了追求AI的熱潮,不但新創圈人人朗朗上口的就是AI,連大型企業也是振臂疾呼著AI時代的來臨。 延伸閱讀 AI時代,應該學什麼? 人工智慧的前緣 延伸閱讀 人工智慧幫你下單 我的想法? 本文章反映作者意見,不代表《遠見》立場
Thumbnail
在正式介紹AI著作權的法律問題前,我們將分成三的階段逐步介紹,分別是「AI的發展及創作」、「AI著作權的歸屬」及「AI著作的重製及合理使用」。而在第一部分「AI的發展及創作」中,又細分為「何謂AI」、「AI的技術分級」、「AI的發展技術」、「AI的創作之例」及「AI所生成的著作可能涉及的著作權問題
Thumbnail
在正式介紹AI著作權的法律問題前,我們將分成三的階段逐步介紹,分別是「AI的發展及創作」、「AI著作權的歸屬」及「AI著作的重製及合理使用」。而在第一部分「AI的發展及創作」中,又細分為「何謂AI」、「AI的技術分級」、「AI的發展技術」、「AI的創作之例」及「AI所生成的著作可能涉及的著作權問題
Thumbnail
本文為「Robotics 2.0系列」第二篇。在前一篇文章〈AI重新定義機器人〉中,我們談到AI機器人和傳統機器人最大的不同在於自主學習能力,而這樣的改變將使得AI機器人有潛力顛覆各大產業。但究竟AI機器人會發展出什麼樣的應用?對各個產業又會有什麼影響?
Thumbnail
本文為「Robotics 2.0系列」第二篇。在前一篇文章〈AI重新定義機器人〉中,我們談到AI機器人和傳統機器人最大的不同在於自主學習能力,而這樣的改變將使得AI機器人有潛力顛覆各大產業。但究竟AI機器人會發展出什麼樣的應用?對各個產業又會有什麼影響?
Thumbnail
人工智慧、機器學習、深度學習這三個名詞,都是最近經常被提起的行話;它們彼此緊密相關,但意義又不太相同,偶爾還會被誤用。本文就用白話來說明一下,這三個奇妙的東西到底是什麼。
Thumbnail
人工智慧、機器學習、深度學習這三個名詞,都是最近經常被提起的行話;它們彼此緊密相關,但意義又不太相同,偶爾還會被誤用。本文就用白話來說明一下,這三個奇妙的東西到底是什麼。
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News