面向机器智能的TensorFlow实践》一1.1 无处不在的数据-阿里云开发者社区

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面向机器智能的TensorFlow实践》一1.1 无处不在的数据

简介:
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本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第1章,第1节,作者 山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt)阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

PART 1

TensorFlow

第1章 引言

第2章 安装TensorFlow

 

 

CHAPTER 1

第1章

引  言

1.1 无处不在的数据

我们正实实在在地处于“信息时代”。如今,各种数据从无穷无尽的渠道不断涌入:智能手机、手表、汽车、停车计时表、家用电器。几乎任何一种能够说出名字的技术与生俱来都具备与位于云端的某个数据库进行通信的能力。在看似无限的存储能力的支持下,开发者们为数据仓库选择了一种“更多即是更好”的方法,存储着从他们的产品和客户那里收集到的以拍字节(PB)为单位计的海量数据。

与此同时,计算机的性能也在持续提升。虽然CPU的发展速度已经放缓,但并行处理架构取得了爆炸式的发展。一向主要服务于计算机游戏的图形处理单元(GPU)如今已被大量运用于通用计算领域,并拉开了机器学习迅猛发展的序幕。

机器学习(有时简记为ML)试图利用通用的数学模型回答涉及数据的特定问题。机器学习成功应用于垃圾邮件检测、产品推荐(向客户)、预测商品的价格等领域已有多年。近年来,一种特殊类型的机器学习范式在几乎所有领域都取得了无数巨大的成功,它就是深度学习。

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