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ai学习的网站_迁移学习

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发表于 2024-10-21 16:04:22  | 显示全部楼层 | 阅读模式
AI学习网站介绍
1、Coursera(www.coursera.org)

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(图片来源网络,侵删)
2、edX(www.edx.org)
3、Udacity(www.udacity.com)
4、极客时间(time.geekbang.org)
5、Kaggle(www.kaggle.com)
6、fast.ai(www.fast.ai)
7、Google AI(developers.google.com/ai)
8、MIT OpenCourseWare(ocw.mit.edu)
9、Stanford Online(online.stanford.edu)
10、Harvard CS50(cs50.harvard.edu)
迁移学习概念及应用
1、迁移学习定义:迁移学习是一种机器学习方法,通过将已学习的知识和经验应用到新的任务中,以提高新任务的学习效果。
2、迁移学习应用场景:迁移学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。
迁移学习方法
1、预训练模型:使用大量数据预训练一个模型,然后将该模型应用于其他任务,使用ImageNet数据集预训练的卷积神经网络(CNN)可以应用于其他图像分类任务。
2、微调:在预训练模型的基础上,对模型进行微调,以适应新任务,微调可以是冻结部分层,只训练新添加的层;也可以是解冻部分层,同时训练所有层。
3、领域自适应:通过对抗性训练或域适应技术,使预训练模型在新领域的数据上具有更好的泛化能力。
迁移学习实践案例
1、图像分类任务:使用预训练的ResNet50模型,对CIFAR10数据集进行微调,提高分类准确率。
2、文本分类任务:使用预训练的BERT模型,对IMDB电影评论数据集进行微调,实现情感分析。
3、语音识别任务:使用预训练的DeepSpeech模型,对特定说话人的数据进行微调,提高识别准确率。
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