深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层神经网络对数据进行建模和学习，从而使计算机能够自动从数据中提取特征并进行预测。深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破，特别是在大数据和强大计算能力的支持下，深度学习已成为解决复杂问题的主要技术。
深度学习和机器学习已经变得无处不在，那它们之间到底有什么区别呢？本文我们为大家总结了深度学习VS机器学习的六大本质区别。
本文将探讨2019年对人工智能将意味着什么。在2019年，算法无处不在，但人工智能技术尚稚嫩，在数据云中的整合还很不成熟，它只是一个渠道。深度学习和机器人技术仍处于初期阶段。
在人工智能深度学习技术中，有一个很重要的概念就是卷积神经网络 CNN（Convolutional Neural Networks）。
现在深度学习有多么热门，我就不强调了，总之你能想象到的领域，在未来都可能应用到深度学习，非常值钱。更重要的是，“深度学习”算法包含精妙的思想，能够代表这个时代的精神。
一般而言，比较成功的神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网路的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多。
作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。
人工智能（AI）和机器学习（ML）在当下的火热程度我就不多说了，但是真正懂这方面的人又有多少呢？本文将带你了解人工智能和机器学习的基本知识。同时，你也会了解到机器学习中最火的方法——深度学习的工作原理。
机器学习的主要任务：分类（classification）：将实例数据划分到合适的类别中。回归（regression）：主要用于预测数值型数据。机器学习可以分为三种形式：监督学习、非监督学习、强化学习。
今天介绍一种新的GPU多卡计算的通信优化算法——Ring Allreduce。先来讲一下常规的GPU多卡分布式计算的原理。
自从大家知道我是做人工智能的以后，亲戚朋友经常会有人问我，什么是AI，什么是机器学习，什么是深度学习。我也常常苦恼该如何向他们解释，现在好了，这篇文章分享给大家，看完之后，希望无论你是什么行业，做什么工作，都能对这些概念有所了解。