MIT《大数据与机器学习数学原理》课程 (2020)

  • 名称:MIT《大数据与机器学习数
  • 分类:人工智能  
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  • 时间:2020/11/10 21:25:49

·所谓的人工智能,在技术层面很多时候就是指机器学习,通过选择特定的算法对样本数据进行计算,获得一个计算模型,利用这个模型,对以前未见过的数据进行预测,如果这个预测在一定程度上和事实相符,我们就认为机器象人一样具有某种智能,即人工智能。

这个过程和人类的学习成长非常类似,也是经历一些事情(获得样本数据),进行分析总结(寻找算法),产生经验(产生模型),然后利用经验(模型)指导自己的日常行为。

大数据产业解读一一剖析产业情况,人才供需、职业选择与相应“武器”库;

·步入大数据之门一一解读数据、信息、算法,以及与大数据应用的关系;

·大数据基石一一结合大量示例和漫画,趣味讲解大数据算法应掌握的数学知识,无障碍学习;

·大数据算法奥义——信息论、向量空间、回归、聚类、分类等最为核心的算法的释义与应用,举重若轻;

·大数据热门应用——关联分析、用户画像、推荐算法、文本挖掘、人工神经网络等最实用、最需要了解的应用的原理与实现;

·大数据主流框架一一介绍了主流的大数据框架(Hadoop、Spark和Cassandra);

·系统架构与调优一一从速度与稳定性方面给出调优的一般性“内功心法”;