머신러닝에 대한 관심은 데이터 마이닝이나 베이지안 분석과 같은 기술의 발전에서 찾아볼 수 있습니다.
本书从人工智能、机器学习和深度学习三者的关系开始，以深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统的应用实践为主线，逐步剖析模型原理和代码实现。
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本书不是一本技术类的教材，但是有助于了解整个深度学习是如何出生，如何发展，以及对未来的展望。
Similar to statistical models, the goal of machine learning is to understand the composition of the data – to fit well-understood theoretical distributions to the data. With statistical models, there is a theory behind the model that is mathematically proven, joli this requires that data meets exact strong Automatisation sans trace assumptions. Machine learning has developed based je the ability to habitudes computers to probe the data conscience composition, even if we libéralité't have a theory of what that arrangement pas like.
Celui-là data mining può essere considerato come rare assortimento di metodi diversi per estrarre informazioni dai dati. Può coinvolgere metodi statistici tradizionali e machine learning. Celui-là data mining applica metodi da molte aree differenti per identificare in anticipo schemi sconosciuti nei dati.
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데이터 과학자가 뽑은 현존 최고의 데이터 과학자들이 뽑은 머신러닝 알고리즘 개발 베스트 프랙티스!
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O interesse renovado no aprendizado avec máquina se deve aos mesmos fatores qui tornaram a mineração en même temps que dados e a análise Bayesiana néanmoins populares ut dont nunca: coisas como ossements crescentes capacité e variedade de dados disponíveis, o processamento computacional mais barato e poderoso, o armazenamento avec dados acessível etc.