大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于NASA標識牌的問題，于是小編就整理了1個相關介紹NASA標識牌的解答，讓我們一起看看吧。
武俠小說曾有一個故事，從這個故事可以比較好的理解機器學習：
政和年間，皇帝遍搜普天下道家之書，雕版印行，一共有5481本，稱為《萬壽道藏》。
一個叫黃裳的文科狀元被派去做雕刻工作，黃裳刻書時67歲。因害怕這部大道藏刻錯了字，所以就逐字逐句極為細心的校讀。這么讀得幾年下來（每周大約需校對約27萬字），他居然便精通天下道學，更因此而悟得了武功中的高深道理。他無師自通，修習內功外功，竟成為一位武功大高手。
后來因為遭到明教的圍攻，又躲到一個地方潛心思考如何破解明教數(shù)十名高手的武功，經過40余年，終于成為絕頂高手，從而寫下天下第一的武林奇書---《九陰真經》
從這個故事可以看到：
1、有大量的資料；
2、細心研讀；
3、悟得道理；
4、高手喂招；
5、成為絕世高手。
計算機科學博士Daniel Tunkelang在Quora上說，從機器學習的問題分類入手來解釋就能比較容易懂啦。
和人類不一樣，計算機沒有嘴巴，不能品嘗食物。所以，我們需要用很多食物樣例（標記的訓練數(shù)據(jù)）教會計算機。這項樣例中有美味的食物（正例），也有惡心的（負例）。對于每個被標記的示例，我們給計算機提供了描述食物（特征）的方法。
正例被標記為“美味”，比如巧克力冰淇淋、披薩、草莓等。負例被標記為“惡心”，比如鳳尾魚、花椰菜和球芽甘藍。
在真正的機器學習系統(tǒng)中，你可能需要更多的訓練數(shù)據(jù)，但3正3負的例子夠我們了解概念了。
現(xiàn)在，我們需要一些特征。不妨就將這些樣例設置為甜、咸和蔬菜三個特征，因為為二元特性，所以每種食物的每個特征都被賦予“是”或“否”的值。
有了這些訓練數(shù)據(jù)后，計算機的工作就是從這些數(shù)據(jù)中總結一個公式（模型）。這樣，當它會遇到新食物時，它能根據(jù)模型決定食物是美味還是惡心的。
一種模型是點系統(tǒng)（線性模型）。如果具備每個特性，就會得到一定分數(shù)(權重)，如果不具備就沒有分數(shù)。然后，模型將食物的點數(shù)加起來，得到最終分。
模型里有一個分界點，若得分高于分界點，模型就判定食物美味；如果分數(shù)低于分界點，就判定為難吃。
以前的機器就是被我們定義為一個搬運工，讓他們代替我們人類一些完成不了的事情。而谷歌現(xiàn)在的黑科技技術出臺的機器學習，更是讓我們對科幻電影里一些情景充滿了無限的遐想。
我覺得機器學習一個方面的重要發(fā)展就是，讓機器在面對一副圖片的時候讓它像人類一樣明白圖片的信息。比如，當你去美國自駕游面對韓國的交通指示牌時候不知道什么意思，但你又沒法讓這些文字輸入到翻譯的軟件里，這個時候你只需要將指示牌拍下來，谷歌就能自動“讀懂”照片上的文字，把它翻譯成你知道的語種。然后讓你明白含義順帶出這個國家的習俗。
另一方面的發(fā)展就在日常生活中更普遍，現(xiàn)在我們手機拍照像素越來越高清，可想而知我們在手機里儲存了大量照片時，突然想要尋找某一個時刻的某一張照片就會出現(xiàn)困難。這個時候通過機器學習積累大量數(shù)據(jù)之后，谷歌這項黑科技能像人類一樣看懂你儲存的那些照片。然后最終找到你需要的那張照片。
這樣的黑科技在現(xiàn)在的科技發(fā)展時代無疑是一個助推劑。機器具備學習能力究竟有多重要？谷歌科學研究員GregCorrado做了一個比喻：“機器學習就像火箭助推器，而大量的數(shù)據(jù)就是火箭的燃料，然后讓他們飛向互聯(lián)網(wǎng)的太空。”
谷歌同時聲明：機器學習最大一個特點就是可以預測時間先后順序兵排列出事情的緊急度，他們非?？春脵C器學習在娛樂、醫(yī)學、教育等領域發(fā)揮的價值。“谷歌的合作人用會它甚至競爭對手的團隊都會用它。
大概這就是谷歌不同于別人的原因！
現(xiàn)在的機器學習已經成為谷歌第三大技術！讓我們?yōu)楣雀璐騝all~
到此，以上就是小編對于NASA標識牌的問題就介紹到這了，希望介紹關于NASA標識牌的1點解答對大家有用。