深度学习的核心：掌握训练数据的方法-低调大师

深度学习的核心：掌握训练数据的方法

2017-12-07 596

Hello World！今天我们将讨论深度学习中最核心的问题之一：训练数据。深度学习已经在现实世界得到了广泛运用，例如：无人驾驶汽车，收据识别，道路缺陷自动检测，以及交互式电影推荐等等。

我们大部分的时间并不是花在构建神经网络上，而是处理训练数据。深度学习需要大量的数据，然而有时候仅仅标注一张图像就需要花费一个小时的时间！所以我们一直在考虑：能否找到一个方法来提升我们的工作效率？是的，我们找到了。

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现在，我们很自豪的将Supervisely令人惊叹的新特性公诸于世：支持AI的标注工具来更快速地分割图像上的对象。

在本文中，我们将重点介绍计算机视觉，但是，类似的思路也可用在大量不同类型的数据上，例如文本数据、音频数据、传感器数据、医疗数据等等。

重点：数据越多，AI越智能

让我们以吴恩达非常著名的幻灯片开始，首先

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2017-12-08

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阿里巴巴资深技术专家铁花铁花，06年加入阿里巴巴，08年开始从事安全相关工作，淘宝最早SDL的建立及实施人、淘宝第一代web安全解决方案及开发框架的主要开发、安全静态代码扫描平台的创建者。All in无线曾负责来往事业部整体服务端团队及整体技术业务安全，内部IM即时通讯云平台主要设计者之一。目前在安全部负责安全技术平台产品体系搭建及基础安全开发，正在着重进行的有安全技术平台产品的中台输出建设、基础架构霸下技术体系建设以及集团重大活动保障。流量清洗概述流量清洗，即网络层恶意流量清洗（Anti Malicious Network Traffic），是指针对通过网络层访问业务的所有网络流量，进行"祛除糟粕、留下精华、去伪存真"的清洗，保障达到业务系统的流量，没有外部的攻击和非人的恶意流量。从业务场景来说，流量清洗应涵盖DDoS攻击防护

2017-12-08

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