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迁移学习 [无迁移,不学习,双十二秒杀49]

  • 讲师:寒小阳
  • 课时:2次课 [每次课至少2小时]
  • 开课时间:随到随学,提供代码、资料和讲师答疑
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  • 介绍
  • 大纲
  • 将在一个场景中学习到的知识,迁移到另一个场景应用中,一直是人工智能研究领域的一个热门领域,也是一种行之有效的快速将知识积累跨领域应用的方法。


      本课程的内容将讲述各种迁移学习的方法,包括在同领域不同任务、不同领域任务、数据受限等多场景下的方法,涵盖有监督、无监督学习等涉及到的迁移学习。同时结合代码,我们将看到,如果将在一个数据集上学到的知识/模式做拓展,应用到另外一个数据集上,并取得不错的效果。

       

       课程特色

       1)从有监督到无监督,涵盖多种场景下的迁移学习

       2)多领域迁移学习一次全通

       3)基于数据案例,透彻理解迁移学习实现方法和注意点

       4)结合真实工业届实战项目讲解

       

       上课方式

       目前直播已结束,报名可看视频(可反复观看),且有任何疑问可随时在课程群向讲师提问。

       

       顶级讲师

       

       老师,著名电商搜索广告负责人,多年实际ml/DL/dm项目经验,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化。做过推荐系统、NLP、点击率预估、图像识别。讲课清晰易懂,擅长用实际数据、代码、案例说话,备受数千名学员好评。

    • 第1课 迁移学习详解

    • 知识点1:有监督到有监督:Fine-tune, 多任务学习
    • 知识点2:有监督到无监督:域对抗训练, Zero-shot learning
    • 知识点3:无监督相关迁移学习:Self-taught learning

      第2课 迁移学习实战

    • 实战项目:fine-tune图像识别:从已有的GoogLeNet/ResNet轻松迁移,高准度解决其他图像识别问题
    • 实战项目:Tensorflow实现域对抗训练:学习如何从有监督的图像识别模型,迁移用到(类似场景)没有标签的图像识别
    • 实战项目:音乐分类和回归的迁移学习:学习如何迁移学习解决多种语音识别问题(语音场景判断、情感判断、语音/音乐判断)
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