29、深度学习：现状、应用与局限

深度学习：现状、应用与局限

1. 深度学习的未来趋势

深度学习在未来将不再局限于专业人士，如研究人员、研究生和具有学术背景的工程师，它会像如今的网络技术一样，成为每个开发者工具箱中的常用工具。未来，每个产品都需要智能地处理用户生成的数据，就像现在每个企业都需要一个网站一样。为了实现这一目标，我们需要构建让深度学习变得极其易用的工具，使具备基本编码能力的人都能使用，Keras 就是朝着这个方向迈出的重要一步。

2. 通用机器学习工作流程

机器学习工作流程中，创建能将任何输入空间映射到目标空间的强大模型固然重要，但更具挑战性的往往是设计和训练模型之前（以及生产模型时之后）的工作。以下是典型机器学习工作流程的总结：
1. 定义问题 ：明确可用的数据，以及想要预测的内容。思考是否需要收集更多数据或聘请人员手动标注数据集。
2. 确定衡量成功的方法 ：对于简单任务，预测准确率可能就足够，但在很多情况下，需要特定领域的复杂指标。
3. 准备验证过程 ：定义训练集、验证集和测试集。确保验证集和测试集的标签不泄露到训练数据中，例如在时间序列预测中，验证和测试数据应在训练数据之后。
4. 数据向量化 ：将数据转换为向量，并进行预处理，如归一化，使神经网络更易处理。
5. 开发初始模型 ：构建一个能超越简单常识基线的模型，证明机器学习在该问题上可行，但并非总是如此。
6. 逐步优化模型架构 ：通过调整超参数和添加正则化来优化