未来是一个AI的时代吗？很有可能是的，完全每天都能看见AI涉及的新闻，你不会会也有一种想钻研AI，生产下一个AlphaGo的冲动？　　可是自学AI说道无以远比尤其无以，但是说道非常简单也决不非常简单，特别是在是对于初学者来说，堪称更容易有种无从下手的感觉。上个星期，AI科技评论缓大家之所缓，为大家打算了几份十分精彩的AI入门教程，为你全方位无死角的揭露目前AI最火热的机器学习方法背后的奥秘：　　想要理解机器学习？你必须告诉的十个基础算法朴素贝叶斯分类　　机器学习的本质是什么？只不过就是倒数的概率自由选择和徵荐，但究竟是怎么个调法？神经网络究竟是基于哪些函数创建而出？这篇文章详尽的说明了这些问题。

文中所列了监督自学、无监督自学和增强自学三大类中的十种神经网络类型，并详细讲解了它们各自的原理、限于的场景、运算的优势等内容。当你思维一个新的项目市场需求该用何种算法来构建才是最便利较慢的，这篇文章可以给你一些灵感。对于初学者来说，这也是一个理解机器学习大体现状的好机会。

　　深度自学你必须理解的八大开源框架开源框架之一：Facebook的Torch　　对机器学习的理论架构有了一个大约的理解之后，你可能会陷于一种疑惑：我该如何将这些理论转化成为确实需要运营的程序？在这个问题上，许多在人工智能方面的研究中享有盛誉的大公司早已得出了自己的答案：公布自己的开源框架。框架可以看作是一些API，或者说的隐晦一点相等于积木的零件。用于框架中内置的这些算法和结构，你可以比较精彩的用编程语言将自己的点子变成现实。

它们有的基于被普遍用于的Python，Java，C/C++，也有些基于比较冷门一些的诸如Lua之类的语言。不过它们的目的都是完全相同的：为开发者获取比较舒适度的研发环境。

因此如果你在思维该用于哪种语言来构建你的算法，不妨参照了这篇讲解了8种较为热门的AI开源框架的文章。　　大牛的《深度自学》笔记，DeepLearning学兵教程深度自学的一些经典特征描述　　到这里，特立独行基础的打算工作早已展开的差不多了。

我们可以对深度自学的理论体系展开加深一步的研究了。这篇文章从深度自学的概念谈起，由浅入深的介绍了基本思想、网络结构、训练过程等内容，并最后讲解了几种深度自学常用的建模方法。吃透这篇文章，对让你对算法有一个明晰的思路不会有相当大的协助。

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