【杂谈】如何从数据准备,模型设计与调优,训练到部署完成整个深度学习算法流程...

深度学习算法训练和部署流程介绍--让初学者一篇文章理解算法训练和部署流程 阅读详情
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文/编辑 | 言有三

对于一个深度学习算法工程师来说,拥有丰富的项目经历当然是重要的,但是拥有完成整个从数据准备到模型上线的能力更加重要。这意味着可以独立承担项目,也是全栈工程师那么招人爱的原因了。

这个完整流程属于有三AI夏季划中的一部分,夏季划介绍如下,可以点击跳转。

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数据准备

数据准备,包括数据的获取,清洗,以及数据接口的使用。在我们夏季划中,包括两个相关项目。

(1)  从零自己准备数据集,完成从图像爬取到整理(去重等)的完整流程。

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(2) 图像分类数据增强项目,实践不同的数据增强算法对模型性能的影响,同时赠送相关直播源文件。

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模型设计与调优

工业界实践的项目很少能够直接使用现成的模型完成任务,因此模型的设计和调优就显得非常重要。在夏季划中,存在两个相关项目。

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(1) CNN模型设计,掌握CNN模型设计的核心思想,熟悉提升CNN模型性能的关键方法,包含一个非常详细的项目用于模型设计和调参,同时赠送直播讲解PPT。

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(2) CNN模型优化,掌握CNN模型优化的技巧,学会使用相关的工具进行分析和优化,同时赠送直播讲解PPT。

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模型部署和上线

在设计和优化好模型之后,还需要完成部署和上线操作才能真正让模型为大家所用,夏季划中包含两个相关项目。

(1) 模型部署和优化。以Caffe为例,包含了模型的Python和C++接口的测试与部署,可以满足在服务器端和移动端的要求。

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(2) 模型上线与调用,以微信小程序为例,可以完成模型的最终上线,将成果在手机端完成演示,供他人使用。

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当前线上小程序如下,大家可尽情尝试。

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夏季划还有啥

以上就完成了从数据准备到模型上线的整个流程,当然这远远不是夏季划的全部。夏季划是春季划的升级版,目标是成为中级CV算法工程师,需要在春季划的基础上,熟悉编程和开源框架的使用,并掌握多个工业级别的深度学习项目。

除了以上项目之外,还包括几个重要项目:

(1) 目标检测与跟踪,掌握静态图中动物猫的完整检测流程,掌握视频中猫的跟踪。检测和跟踪,相辅相成,才能做出更好的项目。

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(2) 肖像分割是分割问题里商用价值巨大的项目,同时掌握基本的图像分割和Image Matting方法,以后做相关项目才能游刃有余。

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(3) 人脸三维重建,作为目前商业前景巨大的方向,了解传统的人脸三维重建和基于深度学习的人脸三维重建方法,并能完成简单实践,对将来从事CV行业工作有很大的助益。

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除了以上项目以外,还包括一些框架和编程相关内容,同时可以自选一个项目进行辅导。

另外,还包含非常多的东西。

(1) 赠送有三录制的系列视频的原始文件,目前确定录制的系列如下,正在录制以及录制完的课程有5套,超过50节,后续还会增加更多。

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(2) 赠送有三已经出版的《深度学习之图像识别:核心技术与案例实战》,适合初学者了解深度学习CV领域的各个方向的核心技术。

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(4) 赠送模拟面试辅导服务,帮助简历修改和润色。

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(5) 为了保证学习质量,学习方式包含几乎所有可行的方案,从线上到线下,图文到视频,学习时间终身有效,即刻报名,即刻开始学习。

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如何加入

1、夏季划报名费用2500RMB,添加有三微信Longlongtogo即可。

2、基础较薄弱的同学,可以同时报名春季划,并享受春季划1500RMB的半价(750RMB),完成春季划后再学习夏季划。

3、在确定是否加入之前,可以500RMB先行体验,具体内容私信。

最后补充一句,季划的价值不仅在学习资料本身,更在于“不接广告全部原创不跟热点”的有三AI未来的潜力,三人行必有AI。

转载文章请后台联系

侵权必究

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详细阐述模型训练过程中的每一步,包括数据的准备、超参数的选择、网络结构的设计、优化算法的选择及其调优、模型的评估等等。 在深度学习领域里,模型训练是一个迭代过程,为了训练一个好的模型需要不断地调整超参数、选择合适的优化器、选择更加复杂的网络结构等等,本文将详细阐述模型训练过程中的每一步,包括数据的准备、超参数的选择、网络结构的设计、优化算法的选择及其调优、模型的评估等等。 阅读详情

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