深度学习流程

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数据获取（Data Acquisition）

数据获取是深度学习流程中至关重要的一步，一个好的数据集是深度学习成功的关键。在文章中可以涉及到以下内容：

数据来源：介绍数据可以从哪里获取，例如开放数据集、传感器、日志文件、社交媒体等。

数据采集方法：讨论不同的数据采集方法，如网络爬虫、传感器数据记录、调查问卷等。

数据质量：关于数据的质量和完整性的考量，包括数据清洗、异常值处理等。

特征工程（Feature Engineering）

特征工程是指对原始数据进行变换、组合和提取，以便更好地适应模型。文章中可以包括以下内容：

特征提取：介绍如何从原始数据中提取有意义的特征，包括文本特征、图像特征、时间序列特征等。

特征转换：讨论特征缩放、标准化、离散化等方法，以及如何将特征转换为适合模型的形式。

特征选择：探讨特征选择的方法和技术，如过滤式、包裹式和嵌入式特征选择方法。