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          八千字深度學(xué)習(xí)入門(mén)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)貼

          共 8387字,需瀏覽 17分鐘

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          2021-11-29 02:11

          大家好,我是DASOU;
          前幾天,為了幫助大家更好入門(mén)深度學(xué)習(xí),我在B站錄制了一個(gè)深度學(xué)習(xí)從零入門(mén)的路線講解視頻,對(duì)視頻感興趣的可以看這里:深度學(xué)習(xí)從零入門(mén),超詳細(xì)路線圖。
          我把視頻內(nèi)容整理成文字稿,今天分享給大家;
          這個(gè)路線圖范圍六個(gè)部分:
          1. 基礎(chǔ)知識(shí)
          2. 機(jī)器學(xué)習(xí)理論入門(mén);
          3. 機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽實(shí)戰(zhàn);
          4. 深度學(xué)習(xí)理論入門(mén);
          5. 深度學(xué)習(xí)競(jìng)賽實(shí)戰(zhàn);
          6. 深度學(xué)習(xí)面試題匯總;
          整個(gè)路線圖的思維導(dǎo)圖如下,由于微信不能跳轉(zhuǎn)外部鏈接,所以我把文章中涉及到的視頻或者博客鏈接放到了思維導(dǎo)圖的備注里。
          大家后臺(tái)回復(fù)【資料】?jī)蓚€(gè)字,獲取這個(gè)思維導(dǎo)圖就可以了;

          針對(duì)這六個(gè)部分,我們一個(gè)個(gè)的來(lái)看:

          1.基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)

          首先,我們來(lái)看基礎(chǔ)知識(shí)部分;
          你需要掌握兩個(gè)方面;第一個(gè)是數(shù)學(xué),第二個(gè)是Python面向?qū)ο缶幊痰幕A(chǔ);
          首先對(duì)于數(shù)學(xué)來(lái)講,我想很多搜索入門(mén)路線圖的朋友,都會(huì)被推薦很多數(shù)學(xué)方面的大部頭的書(shū)籍和視頻和科目,比如說(shuō):微積分、線性代數(shù)、概率論、復(fù)變函數(shù)、數(shù)值計(jì)算等等;
          我覺(jué)得如果當(dāng)前的任務(wù)是入門(mén),而不是做一些開(kāi)創(chuàng)性的研究,這些并不全是沒(méi)有必要;
          從的建議來(lái)說(shuō),首先掌握線性代數(shù)里面的:向量、矩陣、運(yùn)算、范數(shù)、特征向量和特征值;
          我這里推薦一個(gè)中文視頻,【兩個(gè)小時(shí)快速?gòu)?fù)習(xí)線性代數(shù)】;鏈接看我思維導(dǎo)圖思維導(dǎo)圖的對(duì)應(yīng)位置;
          在復(fù)習(xí)的時(shí)候,不需要你完全記住,但是需要你用筆記畫(huà)一個(gè)大致脈絡(luò)圖出來(lái),把各個(gè)細(xì)節(jié)寫(xiě)上去,在以后需要用到的這個(gè)時(shí)候,像查字典一樣能夠查到就可以;
          其次對(duì)于高數(shù)來(lái)說(shuō),需要掌握的主要就是4個(gè):導(dǎo)數(shù),梯度,泰勒公式,和概率論;概率論快速的過(guò)一遍就可以,了解一些基本概念,比如說(shuō)條件概率,最大似然估計(jì)等等,我這里推薦一個(gè)視頻,【1個(gè)小時(shí)快速?gòu)?fù)習(xí)概率論】;鏈接看我思維導(dǎo)圖思維導(dǎo)圖的對(duì)應(yīng)位置;
          有了這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ),對(duì)于入門(mén)深度學(xué)習(xí)就夠了;之后,如果遇到不懂的,在這個(gè)之外,我們?cè)偃W(xué)來(lái)得及;
          這兩個(gè)視頻后期可能會(huì)讓你跳轉(zhuǎn)到外部網(wǎng)站學(xué)習(xí),其實(shí)完全不用付費(fèi),在B站隨便找一個(gè)播放量高的快速回復(fù)概率論和線性代數(shù)的視頻就可以。
          第二個(gè)基礎(chǔ)知識(shí)是Python;
          Python是一種編程語(yǔ)言,是我們后面機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理,實(shí)現(xiàn)模型的主力語(yǔ)言;
          對(duì)于Python而言,不需要你很精通,只需要有一定的Python 面向?qū)ο缶幊痰牡幕A(chǔ)就可以;
          在這里,理論方面,我推薦廖雪峰的Python課程,這個(gè)課程沒(méi)有必要都看,地址在這里嗎,大家可以去看一眼:
          https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
          這個(gè)視頻里面的目錄,并不是都去學(xué)習(xí),我們只需要從第一個(gè)簡(jiǎn)介開(kāi)始,學(xué)習(xí)到常用的第三方模塊;之后,有了一定的Python基礎(chǔ),就可以不用學(xué)習(xí)了;
          之后需要提升的你的實(shí)戰(zhàn)能力,我給你大家推薦一本書(shū),學(xué)起來(lái)也很快,叫做【用Python做數(shù)據(jù)分析】;
          中文版翻譯在這里:
          https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version
          這本書(shū),不用全都看,看重點(diǎn)章節(jié)就可以;當(dāng)然全看了,也很快,因?yàn)檫@本書(shū)本身學(xué)習(xí)起來(lái)就很簡(jiǎn)單;
          我為什么推薦這本書(shū)呢?首先第一點(diǎn),這本書(shū)確實(shí)看起來(lái)很簡(jiǎn)單,入門(mén)門(mén)檻極低,第二,這本書(shū)的內(nèi)容,在我們往后的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)關(guān)系很密切,因?yàn)槲覀冊(cè)跇?gòu)建模型之前,需要很多操作去處理數(shù)據(jù),用到這本書(shū)介紹的這兩個(gè)api包;
          看完廖雪峰的教程和這本書(shū),你會(huì)掌握兩個(gè)東西,一個(gè)python基礎(chǔ)知識(shí),一個(gè)是究竟怎么用Python實(shí)戰(zhàn)去處理數(shù)據(jù);

          2.機(jī)器學(xué)習(xí)理論入門(mén)

          第二個(gè)部分,我來(lái)重點(diǎn)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)理論入門(mén)路線圖;
          對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)理論算法,我推薦一本書(shū)籍和一個(gè)博客和一個(gè)Python包
          書(shū)籍是:李航的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí),注意,不是全都看,我一會(huì)會(huì)告訴你看哪幾個(gè)章節(jié);
          博客是劉建平老師的博客,Python包是sklearn;
          我們先來(lái)看這個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí),我談三個(gè)準(zhǔn)則
          三個(gè)準(zhǔn)則是:
          第一,作為入門(mén)選手,不要每章都去看;
          第二,不要用python從零去造輪子去實(shí)現(xiàn)這本書(shū)里面的算法,千萬(wàn)不要這樣做,太浪費(fèi)時(shí)間;
          第三個(gè),對(duì)于重點(diǎn)章節(jié)算法必須能做到手推公式,重點(diǎn)算法其實(shí)不多,一會(huì)說(shuō);
          這本書(shū)一共是分為了11章,你只需要去看其中的六章內(nèi)容,分別是:1,2,4,5,6,8
          我?guī)Т蠹铱匆幌逻@本書(shū)目錄:
          第一章是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)概論;這章是在學(xué)習(xí)整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的一些基礎(chǔ)概念,比如說(shuō)什么是回歸問(wèn)題,什么是分類問(wèn)題;什么是正則化,什么是交叉驗(yàn)證,什么是過(guò)擬合等等基礎(chǔ)概念;必須掌握,沒(méi)有商量的余地;
          第二章是感知機(jī),是最簡(jiǎn)單機(jī)器學(xué)習(xí)模型,也和后面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有關(guān)系,必須掌握。
          第三章是K近鄰算法,這個(gè)你現(xiàn)在不需要看,跳過(guò)它;
          第四章是樸素貝葉斯算法,這個(gè)非常重要,里面的概念比如說(shuō)后驗(yàn)概率,極大似然估計(jì)之類的,必須掌握。
          第五章是決策樹(shù):這很簡(jiǎn)單,就是如何特征選擇,兩個(gè)決策樹(shù)算法;也要掌握
          第六章是邏輯回歸和最大熵;要看
          第七章支持向量機(jī),我說(shuō)一下我的觀念哈,我認(rèn)為這章不需要看;為什們呢?首先在我自己的工作中,幾乎沒(méi)用過(guò)支持向量機(jī);而且現(xiàn)在,在今天,如果你在面試深度學(xué)習(xí)崗位的時(shí)候,有的面試官還在讓你手推SVM公式的話,我認(rèn)為這個(gè)面試官是不合格的,這個(gè)公司可能未必是你很好的一個(gè)選擇;
          第八章提升樹(shù),必看,這個(gè)提升樹(shù)算法非常重要;
          第九章第十章第十一章,都不需要看;對(duì)于隱馬爾科夫和條件隨機(jī)場(chǎng),之后你如果想深入學(xué)NLP,再來(lái)看;對(duì)于EM算法,入門(mén)之后你碰到的時(shí)候再去看;
          我剛才談到,對(duì)于重點(diǎn)算法必須能夠手推公式,哪幾個(gè)重要呢?不多,邏輯回歸,樸素貝葉斯,以及提升樹(shù)里的xgboost算法;別的算法,你能夠自己復(fù)述一遍講出來(lái),就夠了;
          在看的過(guò)程中,如果有不懂的怎么辦?就是我剛才推薦一個(gè)劉建平老師的博客;
          在這里:https://www.cnblogs.com/pinard/category/894692.html?page=4
          這個(gè)博客很好,有對(duì)應(yīng)理論介紹,也有使用sklearn實(shí)現(xiàn)代碼;
          我剛才還談到一個(gè)準(zhǔn)則,是不要去從零造論文實(shí)現(xiàn)算法,因?yàn)閟klearn可以很好的幫助你;
          在這個(gè)過(guò)程中,你要去搞清楚這個(gè)算法輸入數(shù)據(jù),輸出數(shù)據(jù),每個(gè)參數(shù)的含義是什么;可以自己自己調(diào)一下參數(shù),看看不同參數(shù)下最終效果有什么不同;但是在這里不要花費(fèi)太大精力在調(diào)參上,因?yàn)槟悻F(xiàn)在代碼實(shí)現(xiàn)的是一個(gè)demo,數(shù)據(jù)量很小,調(diào)參沒(méi)什么意義;什么調(diào)參呢?我一會(huì)會(huì)講到;
          整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)理論部分,如果你真的認(rèn)真去學(xué)習(xí),三周時(shí)間,你肯定能搞定;你想啊,總共看6章,每章你看四天,這四天,你期中三天看理論部分,一天用代碼跑一遍熟悉一下感覺(jué);
          其實(shí)代碼這塊要跑起來(lái),很快,都不需要一天,兩三個(gè)小時(shí)就可以;四天搞定一章,三周看完一點(diǎn)問(wèn)題沒(méi)有;

          3.機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽實(shí)戰(zhàn)

          然后重點(diǎn)來(lái)了,理論部分看完了,也用sklearn做簡(jiǎn)單的代碼實(shí)踐了,接下來(lái)做什么呢?要把這些算法用到實(shí)踐中去;
          也就是我要談的機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽代碼實(shí)戰(zhàn):在這里,我只推薦一本書(shū),叫做:
          阿里云天池大賽賽題解析——機(jī)器學(xué)習(xí)篇;
          記住啊,是機(jī)器學(xué)習(xí)篇,不是深度學(xué)習(xí)篇;
          我先說(shuō)這本書(shū)要不要買(mǎi):首先我自己是買(mǎi)了這本書(shū),但是我發(fā)現(xiàn)書(shū)很厚,但是有大量的代碼占據(jù)了很大篇幅;后來(lái)發(fā)現(xiàn)代碼在天池上已經(jīng)開(kāi)源了,所以買(mǎi)完之后有一點(diǎn)點(diǎn)后悔;不過(guò)就全當(dāng)為知識(shí)付費(fèi)了;
          拿你們要不要買(mǎi)呢?我覺(jué)得沒(méi)啥必要,反正代碼是開(kāi)源的,一會(huì)我告訴鏈接;不過(guò)要想支持一下書(shū)的作者的話,可以買(mǎi)一本支持一下;就不要下次一定了;
          天池是一個(gè)競(jìng)賽平臺(tái),這本書(shū)里面它包含了四個(gè)實(shí)戰(zhàn)型的任務(wù):
          1. 工業(yè)蒸汽預(yù)測(cè)
          1. 天貓用戶重復(fù)購(gòu)買(mǎi)預(yù)測(cè)
          1. O2O優(yōu)惠券預(yù)測(cè)
          1. 阿里云安全惡意程序檢測(cè)
          我來(lái)告訴大家怎么看這本書(shū):
          有四個(gè)任務(wù)是吧,你挑其中的一個(gè)或者兩個(gè),不需要都看,沒(méi)必要;
          怎么確定把這一個(gè)或者兩個(gè)任務(wù)吃透呢?
          七個(gè)步驟:賽題理解、數(shù)據(jù)探索、特征工程、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證、特征優(yōu)化、模型融合7個(gè)步驟;
          開(kāi)源代碼的鏈接我放在了思維導(dǎo)圖的備注;
          就像我說(shuō)的,四個(gè)任務(wù)中挑一個(gè)或者兩個(gè),在一周,七天,三天看一個(gè),七天看兩個(gè),或者七天你就看一個(gè),比如第一個(gè),把它吃透就夠了;
          看完之后,你會(huì)對(duì)之前學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)書(shū)籍里面機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個(gè)非常清楚的認(rèn)識(shí);
          所以整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和代碼時(shí)間,花費(fèi)時(shí)間為1個(gè)月;

          4.深度學(xué)習(xí)理論學(xué)習(xí)

          我把深度學(xué)習(xí)的入門(mén)仿照機(jī)器學(xué)習(xí),也分為兩個(gè)部分,先學(xué)理論,再實(shí)戰(zhàn)打比賽;
          其實(shí)說(shuō)心里話,深度學(xué)習(xí)入門(mén)比機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)要簡(jiǎn)單的多;
          在網(wǎng)上很多朋友在推薦深度學(xué)習(xí)入門(mén)路線的時(shí)候,會(huì)談到李沐老師【動(dòng)手深度學(xué)習(xí)】;我自己也在跟著學(xué)習(xí)這個(gè)課程,我也學(xué)到了很多;
          但是講心里話,如果是帶入一個(gè)初學(xué)者的角度去看這門(mén)課程,可能會(huì)有聽(tīng)不懂的情況;所以這門(mén)課程可以先放一放,我給大家推薦兩個(gè)視頻和一本書(shū);
          我們都知道深度這塊主要就是分為NLP和CV;
          NLP任務(wù)上大概可以分為四種:文本分類 文本匹配 序列標(biāo)注 文本生成,
          CV任務(wù)大致也可以分為圖像理解和生成:理解這塊大致可以分為:分類、檢測(cè)、分割、追蹤;生成這塊基本就是GAN模型。
          對(duì)于入門(mén)來(lái)說(shuō),我們不用學(xué)這么多,我們只需要學(xué)籍基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后通過(guò)文本分類和圖片分類任務(wù)去熟悉掌握整個(gè)徐娜林和預(yù)測(cè)流程,比如數(shù)據(jù)處理,模型搭建等呢吧;
          所以我推薦的這兩門(mén)課程也是很出名的:
          就是大家常說(shuō)的cs231n 和CS224n;
          我來(lái)告訴大家怎么看這兩個(gè)視頻,同樣不是全部都看;
          4.1. 推薦的視頻cs231n
          B站視頻鏈接見(jiàn)思維導(dǎo)圖;
          整個(gè)視頻在B站是分為了33講,作為入門(mén)來(lái)說(shuō),主要是學(xué)習(xí)p1-p22;
          也就是從第一講課程介紹-計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
          我們來(lái)打開(kāi)看一眼:
          然后這個(gè)視頻不是讓你一直看,看完一部分之后,去完成對(duì)應(yīng)作業(yè);
          它的作業(yè)有三個(gè),我把實(shí)現(xiàn)代碼鏈接放在這里:https://github.com/rishabh-16/cs231n-2019-assignments
          你去做前兩個(gè),實(shí)現(xiàn)圖像分類任務(wù),實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):bn,dropout,cnn 都要看一下;
          第三個(gè)作業(yè)比較復(fù)雜,大家不用去看,只需要做前兩個(gè);
          注意,不需要自己從零去做這個(gè)作業(yè),直接看給的代碼倉(cāng)庫(kù),去看人家怎么實(shí)現(xiàn)的,當(dāng)然你如果有自信而且想要鍛煉自己,沒(méi)問(wèn)題,可以從零去實(shí)現(xiàn)。但是對(duì)于大部分人,你去對(duì)照著代碼一行行的看,去理解為什么這兒寫(xiě),輸出輸入是什么;
          在這個(gè)過(guò)程,就會(huì)涉及到一點(diǎn),就是框架的學(xué)習(xí),我推薦大家使用Pytorch;
          框架框架學(xué)習(xí),我這里我后面會(huì)講到,我先在這里插一句,就是大家可以去看B站劉二大人,地址在這里:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?from=search&seid=1631997590037031874&spm_id_from=333.337.0.0
          它這個(gè)pytorch學(xué)習(xí)曲線比較平滑,大家在在看計(jì)算機(jī)視覺(jué)視頻之后,完成代碼的部分,如果有不懂的地方,穿插著去看這個(gè)劉二大人的視頻;
          因?yàn)閯⒍笕诉@個(gè)視頻會(huì)涉及到CNN和RNN,所以如果你一開(kāi)始就看,可能會(huì)有點(diǎn)費(fèi)勁;
          我舉個(gè)例子吧,比如說(shuō)你看完CNN網(wǎng)絡(luò),然后你去完成第二個(gè)作業(yè),突然你發(fā)現(xiàn)里面有些不懂,不知道為什么這么弄,然后你去看劉二大人對(duì)應(yīng)的視頻講CNN代碼的;是這么個(gè)順序啊;
          整個(gè)計(jì)算機(jī)市局視頻和代碼學(xué)習(xí)完之后,你必須要掌握到什么程度呢?
          必須要把下面這些完全掌握:
          反向傳播梯度回傳,損失函數(shù),優(yōu)化算法,多層感知機(jī),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),普通的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及一些dropout和BN掌握?。?/span>
          4.2. 自然語(yǔ)言處理:
          推薦一個(gè)視頻,非常經(jīng)典的 CS224n:
          https://www.bilibili.com/video/BV1pt411h7aT?from=search&seid=11365156277928976769&spm_id_from=333.337.0.0
          這個(gè)課程不是需要都看,要有選擇的看:
          在B站的官方主頁(yè),它包含了18講的內(nèi)容;在入門(mén)階段,你只需要看P1-P5和P8,P9,P11;
          通過(guò)看這個(gè)視頻你要能夠達(dá)到什么地步呢?
          其實(shí)這個(gè)視頻和cs231n在基礎(chǔ)部分是重疊的,對(duì)于基礎(chǔ)部分,大家可以都看,兩者兼學(xué)會(huì)更好
          必須熟悉的掌握:反向傳播,詞向量,RNN,GRU,Lstm,Seq2Seq以及attention機(jī)制;初步了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
          有作業(yè),一定要認(rèn)真做,自己寫(xiě)不出來(lái),仿照著別人的寫(xiě):
          https://github.com/Luvata/CS224N-2019/tree/master/CS224N-2019/
          作業(yè)也不是都寫(xiě):重點(diǎn)看a1,a2,a4,a5;其實(shí)a5這個(gè)不做的話,也沒(méi)問(wèn)題,把前面給的這個(gè)三個(gè)一定自己走一遍;
          作業(yè)涉及到詞向量和機(jī)器翻譯;
          有的朋友常常會(huì)和我反應(yīng),不知道att這種細(xì)節(jié)是如何實(shí)現(xiàn)的,其實(shí)這些都是最基礎(chǔ)的東西,一定要從零看代碼,有余力的話,可以自己實(shí)現(xiàn)一遍,非常有幫助;
          在學(xué)習(xí)這兩個(gè)視頻的過(guò)程中,視頻是英文的,而且涉及到的一些經(jīng)典概念,不太容易理解,那么必須要看這本書(shū):
          邱錫鵬
          https://nndl.github.io/https://nndl.github.io/nndl-book.pdf
          代碼的學(xué)習(xí)過(guò)程中,不用去過(guò)度的關(guān)注調(diào)參之類的,而是關(guān)注代碼是怎么寫(xiě)的;因?yàn)檎{(diào)參這塊tricks后面我會(huì)有專門(mén)的部分提升;
          4.3.Pytorch框架學(xué)習(xí)
          pytorch框架的學(xué)習(xí):其實(shí)這個(gè)pytorch學(xué)習(xí)應(yīng)該是融合在上面這個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)學(xué)習(xí)中的;可以在看完視頻只有,寫(xiě)作業(yè)之前,先刷一遍這個(gè)Pytorch教學(xué)視頻;
          B站的劉二大人:《PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)踐》完結(jié)合集
          https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?from=search&seid=1631997590037031874&spm_id_from=333.337.0.0
          但是它好像沒(méi)有源代碼,評(píng)論區(qū)有小伙伴手敲了代碼,地址在這:https://blog.csdn.net/bit452/category_10569531.html

          5.深度學(xué)習(xí)競(jìng)賽實(shí)戰(zhàn):

          重點(diǎn)來(lái)了,上面談到的這些深度學(xué)習(xí)的東西,都是在給你打基礎(chǔ);
          但是要記住,我們學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是為了實(shí)戰(zhàn):我給大家準(zhǔn)備了兩個(gè)學(xué)習(xí)曲線非常平滑的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目;
          一個(gè)是新聞分類項(xiàng)目,一個(gè)是街景字符識(shí)別,也就是圖片分類項(xiàng)目,有的人可能會(huì)認(rèn)為這兩個(gè)項(xiàng)目非常簡(jiǎn)單,但是我認(rèn)為千萬(wàn)不要小瞧這兩個(gè)項(xiàng)目,扎扎實(shí)實(shí)做完這兩個(gè)項(xiàng)目,對(duì)你的幫助絕對(duì)比你想象的要大;
          先說(shuō)NLP的新聞文本分類任務(wù);地址在這里:
          https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/introduction?spm=5176.12281973.1005.22.3dd52448NfUWzv
          就像我所說(shuō)的,這個(gè)任務(wù)是一個(gè)NLP中一個(gè)基礎(chǔ)任務(wù)-文本分類任務(wù);這也是絕大部分從業(yè)的業(yè)務(wù)型NLP工程師日常工作最常見(jiàn)的工作需求;所以掌握好這個(gè)任務(wù)非常關(guān)鍵;
          那么怎么掌握呢?在天池上,有開(kāi)源的賽題解析,我挑選幾個(gè)我認(rèn)為很好的notebook給到大家;
          task1:賽題理解:
          jupyter notebook 鏈接:
          https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.30.6406111aQqRTBR&postId=118252
          就是仿照你工作的時(shí)候,運(yùn)營(yíng)人員怎么給你提的需求,你聽(tīng)完需求要去分析它是什么問(wèn)題,是個(gè)分類問(wèn)題,回歸問(wèn)題,NLP問(wèn)題,CV問(wèn)題,多模態(tài)問(wèn)題?
          task2:分析數(shù)據(jù):去看字符分布,最大長(zhǎng)度,等一些長(zhǎng)度
          https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.18.6406111aE3Lglg&postId=118253
          task3:基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類任務(wù):先做一個(gè)baseline出來(lái),不是先搞大模型復(fù)雜東西出來(lái);
          https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.15.6406111aE3Lglg&postId=118254
          task4:不同深度學(xué)習(xí)模型:
          fastext:它是一種詞向量,也是一種文本分類模型:對(duì)應(yīng)的論文鏈接在這里:對(duì)應(yīng)的我的博客解讀,在這里
          https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.12.6406111aE3Lglg&postId=118255
          w2C:在視頻有介紹對(duì)應(yīng)的論文鏈接對(duì)應(yīng)的我的博客解讀在這里:https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.9.6406111aE3Lglg&postId=118268
          textcnn:也就是用CNN模型來(lái)做文本分類:
          https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.21.6406111aE3Lglg&postId=118258
          textrnn:使用RNN做文本分類:
          https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.24.6406111aE3Lglg&postId=118259
          之前深度學(xué)習(xí)視頻學(xué)了,CNN,RNN等基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),這里你就去實(shí)戰(zhàn)這些模型;
          bert;這個(gè)可以先不看,等你入了深度學(xué)習(xí)的門(mén),認(rèn)為自己想搞NLP這個(gè)方向了,你再去看相關(guān)的論文;我把鏈接放在這里吧:https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.24.6406111aE3Lglg&postId=118259
          第二個(gè)任務(wù)是CV任務(wù):圖片分類任務(wù):街景字符編碼識(shí)別
          鏈接:
          https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction?spm=5176.12281973.1005.23.3dd52448NfUWzv
          task1 賽題理解
          https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.15.2ce879deGunCpk&postId=108659
          task數(shù)據(jù)讀取與數(shù)據(jù)擴(kuò)增
          https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.24.2ce879deGunCpk&postId=108150
          task3構(gòu)建模型
          https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.6.2ce879deGunCpk&postId=108711task4
          模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證:
          https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.3.2ce879deGunCpk&postId=108780
          task4模型的集成:
          https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.21.2ce879deGunCpk&postId=108656
          做完這個(gè)任務(wù),你會(huì)對(duì)在CV領(lǐng)域,如果加載自己的圖片數(shù)據(jù)集,如何構(gòu)建CV模型,增強(qiáng)數(shù)據(jù),模型驗(yàn)證都有一個(gè)很清晰的了解;
          在這兩個(gè)任務(wù)實(shí)施的時(shí)候,大家可以盡情的調(diào)參,嘗試各種各樣的tricks提升自己的成績(jī);
          面試題這塊,推薦百面機(jī)器學(xué)習(xí),非常好,一定要看。
          整個(gè)深度學(xué)習(xí)的入門(mén)路線就是這樣,希望能夠幫助到大家。
          求轉(zhuǎn)發(fā),求三連,求一切?。?!
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