Baidu Paddlepaddle profundo aprendizaje de aprendizaje Resumen notas de campamento
proceso de aprendizaje auto-profundidad
Cuando Baidu comenzó a entender la profundidad de la plataforma de aprendizaje AI Stuidio, que finalmente apareció no se siente, pero estoy finalmente conseguir la sensación de ella.
Manera más allá de aprendizaje de conocimientos de aprendizaje de máquina, habrá las siguientes tres preguntas:
muchos marcos populares 1, tarda mucho tiempo para empezar
2. Para la programación y otros requisitos de conocimientos básicos son relativamente altos, la necesidad de grandes ganados-on-demand, crecerá muy rápida
3. No importa qué tipo de conocimiento en el momento del aprendizaje, la práctica es un camino necesario para adquirir conocimientos, mientras que en el pasado para aprender, practicar el código es demasiado problema, ya que la máquina proceso de aprendizaje requiere de procesamiento de datos - modelo de formación - modelo de etapas de evaluación, la cantidad de código es relativamente grande
Y estas tres cuestiones, después de plataforma de Baidu AIStuido disponibles, todo esto no es un problema.
1. a altos técnicos de primera línea enseñan, se puede experimentar la verdadera máquina de aprendizaje escenarios tecnológicos, ya no es un nivel de documento de discusión teórica.
2. lección, la sub-teoría y la práctica de dos partes, llevadas a cabo por la plataforma de trabajo AIstudio través de video que explica el contenido, proporcionando la CPU y la GPU motor de entrenamiento de dos, código de depuración completa línea de trabajo, para resolver el ambiente mismo código de depuración construir difíciles
AI mapa que le permite comenzar tan pronto como sea posible para aprender AI aprendizaje
https://aistudio.baidu.com/aistudio/learnmap
después de Baidu cuenta de registro, que puede ser la experiencia en línea.
Por supuesto, en términos del proceso de aprendizaje como un medio de color blanco, el curso en sí no es invulnerable, si quieres aprender cursos de Baidu AI de estudio, de hecho, para la serie "Getting Started" sigue siendo difícil para el blanco, lo más así hacer las siguientes preparaciones.
- Bases lenguaje Python
- conceptos generales de aprendizaje automático
- Por supuesto, no lo tienes que puedan aprender a resolver.
Le dije que si usted tiene algunos requisitos, entonces no espere, se subió al coche.
Asistí a un contenido breve curso, así como mi recomendación
Actualmente estoy involucrado en el estudio.
Aprendí los siguientes tres cursos
1 Baidu arquitecto enseñado estudio en profundidad
2 de profundidad portal de aprendizaje epidemia -CV edición especial 7
3. Pensamiento Historias máquina de aprendizaje
Si usted es una máquina de aprendizaje de blanco, entonces mi sugerencia es
mirar el aprendizaje de máquina de la historia para pensar
en el curso de la cual, creo que hay un maestro completa es el nivel más alto Creo que la conferencia (Nota: Por supuesto, los otros maestros también son técnicos Daniel Ha), que va desde el nivel de aplicación de la vida, por el lado de algunos casos populares, ayudará a entender por qué es necesario aprender aprendizaje automático, la máquina de aprendizaje es la forma de desarrollarlo, y
aquí me tienen un poco de opinión personal:
a menudo nos cuando se ve una gran cantidad de videos instruccionales, que le dirá a utilizar un comienzo del curso, su historia, su desarrollo.
De hecho, estoy aprendiendo proceso de aprendizaje de la máquina me dijo que escuchar el comienzo de la historia, como los de LeNet a AlexNet continuación VGG al proceso de desarrollo después de GoogLeNet etc. De hecho, la experiencia es muy sencillo, pero cuando se entiende el contenido en el interior, volver vistazo a ese período de la historia del pasado, se puede apreciar por qué esta máquina método será varias veces en la pila de aprendizaje de redes neuronales, todos los tipos de redes es cómo desarrollar.
Después de los cursos que llevan a través de la máquina de aprendizaje,
te diré cómo el aprendizaje de máquina, ¿por qué puede aprender cómo hacer que nuestro modelo más potente.
Después de completar estos elementos, te creo a los conceptos básicos de aprendizaje de la máquina no es un problema, la próxima vez que entre en la operación real, vas a entender mejor muchos conceptos de la máquina dentro de aprendizaje.
Aquí está el enlace de la estación Curso B
https://www.bilibili.com/video/BV1bE41117vw?from=search&seid=1951993629100767921
Vistazo a Baidu enseñó arquitecto estudio en profundidad
de este curso le llevará a la profundidad real de aprendizaje, por supuesto, también creo que hay lugares malos, porque la mayoría están hablando sobre el uso del método de la paleta de este marco, si usted no está familiarizado con el anterior aprendizaje automático, puede que no sepa demasiado profundo.
Tenemos la ventaja, por supuesto, es su paleta de marco de aprendizaje profundo, muy utilizado mi marco actual, Tesorflow, Pytorch, sentimiento personal de paddle sigue siendo muy fácil de usar, y más para echar un vistazo a la documentación de la API, y más para comprender los diversos tipos de interfaces el uso, el contenido y mis conocimientos previos "aprendizaje transferencia" sobre el proceso se desarrolló sin problemas.
Historia cursos
1 a partir de los precios de la vivienda Boston predijeron este modelo sabe, es la máquina clásica métodos en un caso clásico de aprendizaje
el profesor le enseñará cómo utilizar numpy acumulación desarmada la biblioteca de Python un modelo de red neuronal.
A continuación, vaya a reescribir el modelo marco de la forma de paleta, para que puedan apreciar las profundas conveniencia Paddle marco
Consejos: base de pitón, conceptos básicos importantes numpy
2. A continuación se encuentra el famoso reconocimiento numeral escrito a mano, y hay muchas maneras, una de aprendizaje de máquina clásica puede hacer, pero ¡vamos a conocer el estudio en profundidad exacta de cómo el modelo será más alto
por este ejemplo, vamos a entender a fondo la profundidad del proceso de aprendizaje, de hecho, la rutina
de procesamiento de datos - estructura de red - función de pérdida - optimización - métodos de entrenamiento - tuning
3. introduzca la red neuronal de convolución CNN a través de una red neuronal simple, comprender la aplicación de redes neuronales dirección convolución de visión por ordenador, para entender el desarrollo de las redes neuronales, y ahora más popular red neuronal, y escenarios de uso.
Por último, mirada en el inicio del estudio a fondo sobre la séptima epidemia -CV edición especial
de este programa se hará con preferencia la práctica mucho, por supuesto, que es lo que necesitamos la mayoría de las cosas
por falta de tiempo por supuesto, no se puede hablar con gran detalle, pero sigue siendo en privado que tiene que hacer un montón de tareas, Sólo una hora al curso de un día, no una pequeña cantidad de información, por lo que necesita para ir a una experiencia buena.
Aprendizaje donde se indique:
- Para construir la red: los datos después de cada capa de la red, datos de la forma, que es muy importante, este es el gran problema que me encontré.
- Debemos ser más para ejecutar el código, un proceso que le permite acumular una gran cantidad de experiencia en la depuración de modelo, el aprendizaje de cómo ajustar la velocidad, modo de mejora de datos, uniéndose a los artículos etc., que requieren tiempo para acumular.
Sugerencia subsecuente
Puede acceder rápidamente por Baidu AI aprendizaje de estudio, pero no espere que le ayudará mucho
después de mi sugerencia, después de enterarse, se puede ir a ver el curso Andrew Ng aprendizaje automático, que será más básica, se aprende, y luego ir Andrew Ng, por supuesto, no habrá nuevos conocimientos.
Baidu podrán seguir los abiertos más cursos, más básicas, con más detalle algunos de los, voy a participar activamente en el aprendizaje de la IA en las filas.
