機械学習またはディープラーニングのアルゴリズムを実装するにあたり必要なデータ,ハードウェア,ゴールはすべて準備ができました。しかし機械学習とディープラーニングのどちらを使うべきなのでしょうか吗?
この电子书は，ユーザー视点のアプローチにより，最初に検讨すべきアルゴリズムが选びやすいように构成されています。
以下を含む6つの一般的なタスクにはどのようなアルゴリズムが適しているかを解説します。
- 過去のデータを元に出力を予測する
- 画像，动画，信号データ内のオブジェクトを认识する
- 物理的にまたはシミュレーション上でモノを動かす
この电子书では以下について学ぶことができます。
- データ,ハードウェア,解釈可能性,速度,要求される精度が手法の選び方に与える影響
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して特徴抽出を行い,サポートベクターマシン(SVM)を使用して識別を行う手順
- 壳牌、巴特尔、スタンフォード大学,その他の5つの事例で使われているアルゴリズムをクイズを通して学ぶ
