Cómo utilizar la codificación C++ para implementar varios algoritmos de aprendizaje automático, reconocimiento de patrones y aprendizaje profundo

La base para realizar la inteligencia artificial es la aplicación de big data. Ahora existen muchos algoritmos para el aprendizaje automático, no importa qué lenguaje se utilice para implementarlo. La clave es que el algoritmo se pueda entender. of Mathematics", una introducción al algoritmo de Google Translate Engine. Este es un libro de inteligencia artificial muy famoso, así como el libro "Data Mining Technology" de Han Jiawei y Micheline Kamber. Para ser honesto, la minería de datos es la base de la inteligencia artificial. El "Algoritmo de red neuronal" de Simon Haykin, por supuesto, la premisa es que tiene una buena base de C / C ++ y una buena base de estructura de datos, y tiene una cierta comprensión de la distribución. Para ser honesto, este aspecto acaba de comenzar en China. Sigue siendo muy malo. Eche un vistazo a Baidu. La lógica del robot de chat inteligente ya está fuera de lugar con solo tres palabras, y es peor que la capacidad de Google Translate para reconocer el lenguaje humano. El nivel de reconocimiento del habla humana también es algo peor que el de Google Translate.

En cuanto al reconocimiento de patrones, el método más utilizado ahora es la visión por computadora, que también requiere parte de la teoría del procesamiento de señales digitales. El nivel nacional todavía se encuentra en el nivel del reconocimiento de huellas dactilares y de matrículas. Proviene de Taobao. Todo tipo de reconocimiento facial es irreconocible y la eficiencia es muy baja. Requiere algunos gestos especiales, lo cual es mucho peor que la versión BEAT del reconocimiento facial de Microsoft. Esto es mucho peor que la versión BEAT de reconocimiento facial de Microsoft.

Si quieres estudiar esta tecnología, puedes leer información relevante, incluidos los libros que mencioné. Si quieres conseguir un trabajo o algo así, no pienses demasiado en el conocimiento matemático. diseñado por estas cosas No se puede aprender en uno o dos días. Algunos expertos han estado trabajando duro durante décadas y todavía están trabajando duro para mejorar la tasa de reconocimiento. Si desea encontrar un trabajo, aún necesita aprender a aplicar esta tecnología. . Después de todo, no existe ningún requisito de alto nivel en China, siempre que puedas ayudar al jefe a defraudar dinero, se te considerará exitoso.