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深度学习的核心:掌握训练数据的方法

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。 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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