熟练掌握python深度学习,会图像处理方面知识。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本等。
一些图片标注
预测20 世纪70 年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数,已知当时郊区的一些数据点,比如犯罪率、当地房产税率等。BostonHousing的数据点相对较少,只有506个,分为404个训练样本和102个测试样本,输入数据的每个特征(比如犯罪率)都有不同的取值范围。