摘要
30 秒看懂
Jeremy Howard 建议动手实验、微调模型，并将深度学习与领域知识结合。课程例子和耗时反映 2019 年的谈话。
- 1动手实验训练模型并检查其行为。
- 2处理数据构建、清理并检查相关数据集。
- 3选择领域领域知识有助于评估用途与错误。
要点建议
- 训练模型并检查输入与输出。
- 使用与你关心的问题相关的数据。
- 领域知识有助于理解错误。
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01
通过训练学习
Jeremy Howard 建议深度学习初学者训练模型、反复实验，而不是只阅读。
Jeremy Howard 建议深度学习初学者训练模型、反复实验，而不是只阅读。
他建议检查输入和输出、改变输入并观察结果变化，以建立直觉。
Howard 主张在学习者关心的领域数据上微调模型。所需时间和资源会随任务、数据和硬件变化。
02
构建并检查数据集
他介绍 fast.ai 课程中的例子：学习者构建图像数据集、清理样本并制作小型分类应用。收集和复用数据需要适当权限。
他介绍 fast.ai 课程中的例子：学习者构建图像数据集、清理样本并制作小型分类应用。收集和复用数据需要适当权限。
他分享学生项目的例子，并强调检查错误，而不只是报告准确率。
03
发展领域知识
被问到如何在几年内成为专家时，Howard 再次建议在自己重视的领域训练模型。
被问到如何在几年内成为专家时，Howard 再次建议在自己重视的领域训练模型。
他举出医学分析、语言和渔业等例子，认为领域知识有助于提出有用问题和评估结果。
Fridman 和 Howard 认为，研究真实问题有助于判断结果是否有用，以及错误为何发生。
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