AI速查表：神经网络、机器学习、深度学习与数据科学一览

本文是Chatbots Life创始人Stefan Kojouharov花费数学心血搜集的AI概念速查表，是学习神经网络、机器学习、深度学习与大数据必备之良方。（温馨提示：点击图片可查看大图）1. 神经网络2. 神经网络结构3. 神经网络公式4. 机器学习：概览5. 机器学习：Scikit-learn算法Scikit-learn是基于Python的功能强大的开源科学计算工具包，内含分类、回归、聚类、支持向量机、随机森林与Gradient Boosting等算法。6. 机器学习：算法概览7. Python数据科学8. 大数据9. TensorFlow2017 年 5 月，谷歌宣布了第二代 TPU ，并在Google Compute Engine中加入了对 TPU 的支持。第二代 TPU 有高达 180 万亿次浮点运算性能。当 64 块TPU 组合使用时，可提供高达 11.5 千万亿次浮点运算的性能。10. Keras2017 年，TensorFlow核心库加 ………………………………