人工智能训练初探

**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。