cifar10數(shù)據(jù)集與minst數(shù)據(jù)集的區(qū)別？cifar10數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1200，MINST數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1300。不同的是數(shù)據(jù)傳輸速率不同很好的問題?？梢钥隙ǖ氖?，人工智能完全可以

cifar10數(shù)據(jù)集與minst數(shù)據(jù)集的區(qū)別？

cifar10數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1200，MINST數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)傳輸速率為1300。不同的是數(shù)據(jù)傳輸速率不同

很好的問題。可以肯定的是，人工智能完全可以實現(xiàn)垃圾分類，但它并不是在混合垃圾分類中，而是不是按分類收集垃圾，每個家庭都可以支付一定的費用。

人工智能可以實現(xiàn)智能垃圾分類嗎？

1. 工業(yè)中的大型模型基本上都是logistic區(qū)域和線性區(qū)域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推導對于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的機器學習算法，如SVM、gbdt、KNN等，應該了解其原理，能夠在壓力下快速響應。算法的優(yōu)缺點和適應場景應基本清晰

3基本算法應熟練掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、鏈表二叉樹、快速行合并、動態(tài)返回等