许多行业专家认为，无人监督学习人工智能的下一个前沿，这可能是人工智能研究的关键，即所谓的一般人工智能。
由于世界上大多数数据都没有标记，因此无法应用传统的监督学习;这就是无监督学习的用武之地。
无监督学习可以应用于未标记的数据集，以发现埋藏在数据深处的有意义的模式，人类几乎不可能发现这些模式。
作者AnkurPatel使用两个简单的，生产就绪的Python框架-scikit-learn和使用Keras的TensorFlow，提供了有关如何应用无监督学习的实用知识。
通过提供实际操作示例和代码，您将识别难以发现的数据模式，获得更深入的业务洞察力，检测异常，执行自动特征工程和选择，以及生成合成数据集。
您只需要编程和一些机器学习经验即可开始使用。

2019年工业大数据分析个人学习总结分享参考工业大数据是智能制造的核心，其基础是大数据和工业互联网，所需要的技术有云计算、大数据、物联网、人工智能，工业大数据核心技术是工业大数据分析技术。

腾讯2017年全球人工智能人才调查报告，全球Al领域人才约30万，而市场需求在百万量级。
其中，高校领域约10万人，产业界约20万人。
全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，每年毕业Al领域的学生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。

C语言设计城市最短路径查询，含程序代码，可以作为人工智能之类的大作业

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AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，这个框架提供了不同的类库和关于类库的资源，还有很多应用程序例子，包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，机器人等领域。

近些年来，人工智能领域又活跃起来，除了传统了学术圈外，Google、Microsoft、facebook等工业界优秀企业也纷纷成立相关研究团队，并取得了很多令人瞩目的成果。
这要归功于社交网络用户产生的大量数据，这些数据大都是原始数据，需要被进一步分析处理;还要归功于廉价而又强大的计算资源的出现，比如GPGPU的快速发展。
除去这些因素，AI尤其是机器学习领域出现的一股新潮流很大程度上推动了这次复兴——深度学习。
本文中我将介绍深度学习背后的关键概念及算法，从最简单的元素开始并以此为基础进行下一步构建。
如果你不太熟悉相关知识，通常的机器学习过程如下：1、机器学习算法需要输入少量标记好的样本，比如10

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。