学习的本质

 
学习的本质是模仿 

AI怎么学

 
学习现有框架的 风格，理念，设计思想，输入输出，API接口 
    
因为目前还流行着的框架，
是经历惨烈竞争后活下来且目前仍在引领世界...
自有其强悍之处

机器学习：sklearn 

常用工具

数据分析三剣客

 
numPy:  数字化的python，科学计算神器
- AI算法工程师必备
- 各种框架的底层就是numPy 
- C语言实现，功能强大，性能强悍
- python性能不足，但粘合性强，模糊语法，其语法的通用性，合适粘合各种其他语言

pandas: 二维数据分析神器
- 灵活，同一问题，有多种写法  
- 图像，语音等算法工程师基本接触不到 
- NLP，机器学习会接触一些 

Matplotlib: 数据可视化神器 
- 常见图形都有 
    

文本编辑器

 
sublime:可以分批加载，这样方便打开大文件

editplus

UltraEdit:UE 
    

模型·机器学习

 
sklearn 
- 机器学习库，百库大战存活下来的王者 
  - 包含了大量/主流的 机器学习算法
  - 多种小型数据集 
- 就是我们的标杆，多看，多理解，多模仿

模型·深度学习

• 框架选择
• 模块划分

 
pytorch 
- 动态库，符合程序员的编码习惯 
- 目前DL学习推荐pytorch   

先tensorflow，后pytorch, API都 差不多 

 
tensorflow 
- 静态库，不太符合程序员的编码习惯
- 性能强悍  
- 工业基础强 
- 后来发现市场慢慢pytorch占领后，也转为/提供了动态库 
- tensorflow 1.0是静态库，tensorflow 2.0 是 动态库 

 
提取特征 
- 卷积，注意力 

归一化 
- BN，层归一化  

下采样 
- MaxPool, dropout  

激活函数 
- relu  

标签映射
- 线性变换 
    

 
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参考