以數(shù)據(jù)為志，探數(shù)據(jù)之迷。歡迎關(guān)注我的簡書和微信公眾號(hào)：數(shù)據(jù)志
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知乎@黃小偉Yeah｜專欄：中國R語言社區(qū)<br>公眾號(hào)：表哥有話講、R語言中文社區(qū)
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目前的人工智能與以前的人工智能已經(jīng)是兩回事了，新時(shí)代的深度學(xué)習(xí)與增強(qiáng)學(xué)習(xí)已經(jīng)具備了將其應(yīng)用于紛繁復(fù)雜、變化多端的金融市場中的能力。本專題致力于將新時(shí)代的人工智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域。
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這里會(huì)出現(xiàn)tensorflow,pytorch等框架下,簡單的代碼應(yīng)用,以簡單的實(shí)DEMO為主,為初學(xué)者提供一個(gè)平臺(tái),和鍛煉的機(jī)會(huì).
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歡迎關(guān)注微信公眾號(hào): “Python數(shù)據(jù)之道”。 本專題主要關(guān)注python數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)爬取，清洗，挖掘，可視化，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等。
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google推出的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)
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機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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快速構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型
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最近比較火熱的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
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我以官方文檔為主線，開始對(duì)TensorFlow的學(xué)習(xí)。這期間會(huì)把我的理解進(jìn)行持續(xù)的輸出，作為《TensorFlow從0到N》系列。 它不會(huì)止于翻譯和筆記，不會(huì)停留在語言和工具，而是堅(jiān)持通過啟發(fā)性的方式，循序漸進(jìn)的構(gòu)建理解，搭建一個(gè)堅(jiān)實(shí)可靠的、連接“零基礎(chǔ)”與“人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）/深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）”領(lǐng)域之間的緩坡道。
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Google寶貴的深度學(xué)習(xí)開開源框架
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機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，深度學(xué)習(xí)，自然語言處理交流。歡迎大家投稿。
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該專題是機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)和自然語言處理、深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法學(xué)習(xí)記錄，用通俗的語言去理解算法，去樸實(shí)的文字記錄每次前行，每個(gè)算法力爭說清緣由，且嘗試實(shí)現(xiàn)或者使用開源庫進(jìn)行。機(jī)器學(xué)習(xí)忍者在路上……
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分享深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、資源語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的一些技術(shù)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)專題歡迎大家投稿相關(guān)內(nèi)容。從基礎(chǔ)理論到實(shí)戰(zhàn)演練均可嘗試投稿。若有GPU計(jì)算資源需求去完成很有價(jià)值的工作也可以留言請求，我們會(huì)滿足你的哈！ 該專欄中的文章還會(huì)被發(fā)在：UAI人工智能公眾號(hào)。讓更多的人看到你們的優(yōu)秀作品。
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本專題招募管理員，有意向請簡信私聊，謝謝！ 用來分享機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.itdecent.cn/p/e0238db24973 相關(guān)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.itdecent.cn/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(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.itdecent.cn/p/6752a8845d01 8. [知乎“機(jī)器學(xué)習(xí)”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.itdecent.cn/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互學(xué)習(xí)！
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個(gè)人筆記
