**1. 确定目标与需求**
- **明确任务**:确定AI模型的目标(如分类、回归、生成、预测等)。
- **定义成功标准**:明确如何评估模型的性能(如准确率、F1分数、AUC等)。
- **资源评估**:确定可用的计算资源(如GPU、TPU)和数据资源。
**2. 数据收集与预处理**
- **数据收集**:
- 收集与任务相关的数据集(公开数据集或自建数据集)。
- 确保数据量足够且具有代表性。
- **数据清洗**:
- 处理缺失值、异常值和重复数据。
- 标准化或归一化数据。
- **数据标注**(如需要):
- 对数据进行标注(如分类标签、边界框等)。
- **数据增强**(如需要):
- 对数据进行增强以提高泛化能力(如旋转、翻转、添加噪声等)。
**3. 选择模型与框架**
- **选择模型架构**:
- 根据任务选择合适的模型(如CNN用于图像,RNN/LSTM用于序列数据,Transformer用于NLP)。
- **选择开发框架**:
- 使用流行的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras)。
- **预训练模型**(如需要):
- 使用预训练模型(如BERT、GPT、ResNet)进行迁移学习。