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机器学习中有哪些重要的优化算法?
梯度下降是非常常用的优化算法。作为机器学习的基础知识，这是一个必须要掌握的算法。借助本文，让我们来一起详细了解一下这个算法。
梯度下降算法：梯度下降算法是一种常见的优化算法，用于找到函数的最小值。它通过迭代地更新参数，以减少目标函数的误差。
遗传算法则是一种基于生物进化原理的优化算法，广泛应用于机器学习、神经网络训练等领域。模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法，主要应用于组合优化问题，如VLSI、生产调度、控制工程等领域。
专访吴恩达:AI未来10年,从硬件至上到数据为王
1、年，吴恩达创立了LandingAI，这是一家致力于促进人工智能在制造业中的应用的创业公司。我们***访了吴恩达，讨论了他所说的人工智能的以数据为中心的方法，以及它与他在LandingAI的工作和当今人工智能的大背景之间的关系。
2、大数据的重要性不言而喻，但吴恩达表示AI的下一个发展方向，从大数据转向小数据，我是非常认同他的观点的。因为这符合时代发展的趋势。
3、吴恩达表示AI是时候从大数据转向小数据了，目前面临着哪些困难？举几个之前接触过的例子：机场安检x光识别系统，机场方提供半年的x光图片做训练，半年中真正带小刀，酒等过安检的样本只占总样本不到5%。
4、类似吴恩达这样的外籍华人，其实也在为中国的人工智能发展做贡献。与其限定国家，不如从整体上看一看，地球上的华人科学家、研究者群体，到底有多厉害。
5、数据的收集本身也值得商榷。前百度人工智能首席科学家吴恩达（Andrew Ng）就曾公开表示， 大公司的产品常常不是为了收入而做，而是为了用户的数据而做；在某一个产品上收集的数据，会用于在另一个产品上获利。
6、这里准确来讲应该是一部分人被称为调参数侠。本质原因 在于机器学习是从数据中提取信息，解决实际生产。学习的过程就是不断调整模型参数的过程。人工智能领域：算法、数据、算力做为主要的三个方面。
吴恩达告诉你阅读研究论文的正确方法
1、处置稀缺***，不可如此草率。读论文的时候，要提升效率，你需要做以下几件工作：选择合适的文献，确定阅读的优先次序；即便对筛选过的文献，也要以正确的顺序来阅读内容；用恰当的方式做笔记。
2、仔细阅读论文中的数字、图表和其他插图。 尤其要注意图表： 轴标签是否正确？ 标示的结果是否有误差线？ 这些常见的错误能区分出该论文是粗制滥造的还是经过尽心做研究后的结果。
3、其次同步写阅读笔记 阅读文献过程中如果只看不写，很容易边学边忘，俗话说好记性不如烂笔头，搞科研一定要养成记笔记的好习惯。
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