机器学习

很多特征我们通过传统算法无法量化，或者说很难去做到的，深度学习可以。特别是在图像分类、目标识别这些问题上有显著的提升。

近年来，在多种因素的推动下，机器学习 (ML) 经历了快速转型和采用。

根据麦肯锡最近的一份报告，机器学习应用每年飙升至 1650 亿美元。

配备机器学习算法的自动驾驶汽车可以做出更好的决策、识别和分类物体，以及解释情况。

我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些方法都是用在表格数据的，他们能不能用在神经网络模型呢？

零售业中的机器学习依赖于自我改进的计算机算法，这些算法用于处理数据，发现变量之间的重复模式和异常，并自主学习这种关系如何影响或决定行业的趋势、现象和业务场景。

麻省理工学院和IBM Watson AI Lab的研究人员创建了一个机器学习模型，用于预测听众在3D空间内的不同位置上会听到什么。

随着机器学习的进步，农业中的机器学习已经能够解决该行业遇到的许多问题。

文章只讨论“图像”数据增强技术，只详细地介绍各种图片数据增强策略。