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machinelearning_notebook
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machinelearning_notebook/8_app/README.md

README.md 932 B
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3 years ago
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  1. # 机器学习应用

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  3. 

  4. 以机器学习为代表的各种智能方法不仅应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等传统领域，在环境感知、智能决策等方向也得到了广泛的应用，最近几年也开始延伸到气动、强度、结构设计等领域，极大地优化了设计效率和效果。随着认知学习的快速发展，机器学习技术也拓展到了化学、物理、生物等学科的实验数据处理、知识发现，从而极大地拓宽了人类认知边界。按照目前技术发展的态势，机器学习将更多地应用于各行各业的各种任务中，带来翻天覆地的变化。由于机器学习的应用领域比较多，本节简要梳理几类比较重要的应用，并对其进行分析，帮助读者建立对机器学习重要性的认识。

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  8. ## 内容

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  10. * [目标检测](app_1_object-detection/README.md)

  11. * [深度强化学习](app_2_dqn/README.md)

  12.

机器学习越来越多应用到飞行器、机器人等领域，其目的是利用计算机实现类似人类的智能，从而实现装备的智能化与无人化。本课程旨在引导学生掌握机器学习的基本知识、典型方法与技术，通过具体的应用案例激发学生对该学科的兴趣，鼓励学生能够从人工智能的角度来分析、解决飞行器、机器人所面临的问题和挑战。本课程主要内容包括Python编程基础，机器学习模型，无监督学习、监督学习、深度学习基础知识与实现，并学习如何利用机器学习解决实际问题，从而全面提升自我的《综合能力》。