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地质领域机器学习、深度学习及实现语言
资料介绍
地质大数据正在以指数形式增长。只有发展智能数据处理方法才有可能追上大数据的超常增长。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习已成为地质大数据研究的前沿热点，它将让地质大数据插上翅膀，并因此改变地质。机器学习是一个源于数据的模型的训练过程，最终给出一个面向某种性能度量的决策。深度学习是机器学习研究中的一个重要子类，它通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。卷积神经网络算法是最为常用的一种深度学习算法之一，它广泛用于图像识别和语音分析等。Ｐｙｔｈｏｎ语言在科学领域的地位占据着越来越重要。其下的 ＳｃｉｋｉｔＬｅａｒｎ是一个机器学习相关的库，提供有数据预处理、分类、回归、聚类、预测、模型分析等算法。Ｋｅｒａｓ是一个基于 Ｔｈｅａｎｏ／Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ的深度学习库，可以应用来搭建简洁的人工神经
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资料：测试智能语音控制模块
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