Fastai深度学习课程的八大最佳实践
去年九月,我参加了《Practical Deep Learning for Coders(第一部分)》的课堂,由Fastai社区的Jeremy Howard教授,它将于2018年1月份可在慕课网上线。经过七周的时间,我学会了很多技能: 1.使用预训练模型构建世界一流的图像分类器; 2.从调查过的数据集中构建语言模型的情感分析工具; 3. 如何对结构化数据集进行深度学习; 4. 如何使用深度学习通过协同过滤构建构建推荐引擎。 上述工作都是通过Jupyter笔记本的高效接口以及PyTorch提供的fastai深度学习库来完成。本文介绍了这8种技术,在每种技术中,我将用较为简短的fastai代码片段概括其基本思想,并在括号内指出该技术是否普遍使用(在做图像识别和分类,自然语言处理,构建结构化数据或协同过滤时,深度学习是否适用?),或者具体
