我们再去实战过程当中啊,肯定会用到拍套这个框架,那很多小伙伴就会好奇,就是这个框架该怎么去学,尤其是还不会的同学,是不是咱得花个一个月、两个月甚至更多时间去学呢? 哈喽,大家好,我是陶宇迪,在我的频道当中啊,有任何你想学习的 ai 相关的知识点,记得关注哦。我给大家举个例子啊,就是你用这个框架窝当中只需要这三步啊,三步就让你最快的在一周之内就快速上手。 第一步呢,就是你要先给它装起来,你是 cpr gpu, 参考人家官方的安装这个东西不会超过一个小时你就可以装上。第二步呢,我给大家来说啊,就是要去学什么东西。 首先第一个,你学一下人家是怎么去处理数据的啊,比如说我们现在手里的图像数据,有一个文本数据,他该怎么样对文本数据、图像数据做预处理呢?你找一个开源的东西,或者说你再找一个简单的小类型, 这些玩很多,你是跟着我们客人来还是自己去找练习其实都行啊,这个练习非常多,第一步先看一看数据怎么处理的,因为这一步非常关键,以后呢,你玩自己的任务当中,最麻烦的一件事其实就处理数据了,要么说算法框架,其实基本都是类似的啊,咱们先知道 流量数据啊,什么数据增强啊,文本数据当中,哎,你先看一看文文怎么转 id 啊, id 怎么转向量啊,这是第一步啊,把咱们预处理这一步都做好了,相当于 data loader, 你的数据集你会制作了。 第二步呢,我们来看网络结构怎么定义啊,其实就是一个类,在这个类当中呢,无非就是有构造函数,有这个 forward 的前扬传播呗。 我们来看一看构造还有当中有哪些个常用的东西啊?比如说卷机是怎么定义的啊?全定金怎么去定义的啊?咱先把简单的定义方法都知道啊,基本上这些东西啊,你去跟着我们客人来,或者在教程上都会有 详细的解释,因为太简单了,所有地方都有这个教程的。第三步啊,就是说你再看一看我们的训练流程,其实训练流程我们叫做万变不离,其中都是一样的,无外乎啊,就是损失函数是什么东西?优化器是什么,怎么从这条路数当中取数据又怎么样?把数据传给模型又怎么样?模型输出结果再捐损失再去更新,是不是 总结起来就是三个大点,第一个呢,咱先把数据及自己会制作了。第二个呢,我们的网络结构咱们熟悉一下子啊,他是怎么定义的。第三个呢,你看看训练上我们流程上需要出于哪些个事啊?无外回写负循环呗,店里每次迭代,每次迭,咱们怎么去处理的?把这三件事咱们掌握完之后, 接下来啊,就是你再有一些使用场景的时候,咱直接拿一些开门项目去做就完全可以了啊,你拿开门项目做的时候,咱得边用边查,得边用边 debug 这个过程。 好了,说了三点啊,最重要的,怎么样快速的把拍套这个东西啊,给他熟练,给他用起来。好了,各位小伙伴,我们今天这些内容啊,咱们就到这里为止了,大家有任何问题欢迎大家跟我讨论和交流,记得一键三连哦!
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今天呢跟小伙伴唠一唠,就是时间序列这个话题,在时间序列当中,大家可能都会想到一件事,就我的数据他是按顺序来的,按顺序采集的,然后有时间这个特点,那你说我们能不能除了利用时间这个特性,再利用一些信息呢? 哈喽,大家好,我是唐雨迪,在我的朋友当中啊,有任何你想学习的 ai 相关的知识点,记得关注哦。其实大家也看到很多竞赛当中啊,都在做这样一件事, 当你拿到了一个时间学业之后,我们可能看什么?我们可能看一看,就你时间这东西,那比如说你有这个年月日,有这个十分秒,那么你看一看,比如你要做一些饭店流量预测啊,做一些什么股票涨跌预测,那你看一看,你说咱得有时间之后, 他是不是星期天呢?是不是星期六呢?是不是节假日呢?是那个是是春夏秋冬哪个季节呢?就是我们说有了实验血液之后啊,你可以再额外引出一些新鲜的知识,这些 知识呢可以做一个加法,加到你的特征当中。所以啊,就是后续兄弟们做时间序列的时候,可以多考虑一件事,怎么样在你的任务当中,咱们引入更多的一些信息。 其实我们做这个模型,不就是说让他特征做的更丰富吗?时间序列他可以帮我们做这样一件事,引入一些跟时间相关的特性,按顺序去加一些指标,这样呢,我们将他引入一些线知识,让模型学的更好一点啊。 好了,各位小伙伴,我们今天这些内容啊,咱们就到这里为止了,大家有任何问题欢迎大家跟我讨论和交流,记得一键三连哦!

这回呢,咱们大家来讨论讨论啊,就是现在比较火这个深度学习和机器学习之间的区别是什么?太多小伙伴跟我这么说啊,就是深度学习啊,是不是说把机器学习做一个进检,做一个进阶就完事了呢?其实我们一般这么说啊,就深度学习和机器学要解决的问题是完全不一样的, 传统到我们的机器学习啊,更多是解决我们数据挖掘,数据分析的问题,也就是说呢,你拿到一些 csb 的数据,拿到一些结构化数据,我们该怎么样用对结构化的数据啊?就比如说有个大表,有行有列,行是样本,毕业是特征,怎么对结构化数据啊,完成建模操作。 在深度学习呢,他要处理的东西就不是结构化数据了,而是我们的视频,图像,文本、语音、时间、血液等等。所以说呢,我们不能说深度学习,它是进行一个进阶版本更多的我们叫这样就是算法啊,咱们叫树叶,有专攻, 不同算法呢,可能解决问题不同的,积极学习,帮我们去解决结构化的问题,深度学习呢,帮我们去解决,哎,我们的一些非结化数据,图像啊,视频啊,文文啊,语音等等,所以说现在啊,深度学习更适用于计算机视觉还有自然原处理这些领域当中。