学习策略专题
探索新领域的四步学习策略
一、构建知识框架 广泛探索： 在探索新领域的初始阶段，我们需要像探险家一样进行全面的扫描。首先，利用网络资源，广泛搜集不同难度和视角的书籍、文章、在线课程等材料，以确保获得多元化的视角。不要局限于单一的观点或书籍，而应从多种来源获取信息。例如，可以利用豆瓣等平台，查找并筛选领域内的经典和入门书籍。通过快速浏览这些书籍的目录、摘要和关键章节，能够对新领域形成一个整体的认识。 关键概念捕捉： 识别
以笔记运用为核心的时间管理、工作规划及学习策略
《别告诉我你会记笔记》 美崎荣一郎 本书作者是一位笔记达人，通过在工作第一线多年的实践及钻研而创造以笔记为核心的一整套的系统，来对个人的工作安排、时间管理、学习探索及职场交际等进行规划，并取得了很大的成效。而本书也是很富可操作性的笔记运用指南。 因为原书内容虽然分为多个明确部分，但行文较为琐碎，所以本文将就核心观点进行提炼，会忽略多数具体操作步骤的解析。 学会做笔记这
机器人学习策略：深度强化学习，模仿学习，迁移学习
机器人学习的方法 解决了在复杂环境中缺乏精确的对象模型和动态变化的问题。 学习问题的类型通常以反馈的类型、数据生成的过程和数据的类型为特征。同时，数据的类型将决定实际可以采用的机器人学习方法。 机器人控制中的深度强化学习、模仿学习和迁移学习。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）： 深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优势，
技术成长之路：九阴真经式学习策略与职场智慧
1.对于新知识和业务的学习先熟悉总体操作流程再去看理论，或者学习完理论需求去实践 2.优先学习能使自己快速增值的的东西 3.学习方法，效率和时间决定了战役的胜负 4.在公司学习成长的速度是自学的10倍以上,上班时间不要研究和工作不相关的技术 5.学习同样技术的人太多，关键是架构能力和分析解决问题能力比较重要 6.在实际工作中快速学习新技术的能力和方法 7.保持学习，多看官方的一手资料
吴恩达深度学习学习笔记——C3W1——机器学习策略1-2
1.5 训练集、开发集和测试集的划分 训练集和开发集应该具有相同的分布（可通过随机化实现） 真实的失败案例：在中等收入地区邮编数据上开发（验证），却在低收入地区邮编上测试，浪费了3个月左右的时间 建议：训练集和开发集应该具有相同的分布 1.6 开发集和测试集的大小 旧的划分方法（70%训练数据，30%测试数据）在如今的大数据时代不再适用 开
吴恩达深度学习学习笔记——C3W1——机器学习策略1——练习题
20230607 updated: C3W1 Quiz - Bird recognition in the city of Peacetopia (case study) Ans: True Ans: D 3. Ans: A 4. Ans: C 5. Ans: False 6. Ans: A、D
吴恩达深度学习学习笔记——C3W1——机器学习策略1-3
1.9 可避免偏差 人类水平和训练误差的差距称作可避免误差（avoidable bias）。相同的训练集误差和验证集误差条件下，优化策略取决于人类水平（可看作贝叶斯误差）的高低。比如，图片质量很低时，连人类都难以辨识，此时就不应期望机器能够识别的很好。 详细说明： 1.10 理解人的表现 问题引入：在以下图像识别示例中，应该如何定义“人类水平误差”？ 因为要
【专业技术】高效并行分布式深度学习策略，助力模型训练与量化
尊敬的客户，您好！我们是一家专注于提供高效深度学习解决方案的专业团队，为您提供并行分布式策略、高效精调策略、大模型无损量化和高性能推理服务。 我们的服务包括： 并行分布式策略：我们的Trainer封装支持多种并行配置，包括数据并行、张量并行、流水线并行和分组参数切分并行，有效提升在多模型、多硬件下的训练性能。用户可以根据需求修改Trainer配置，组合多种预训练或精调过程的分布式策略，充分组合大
## 作为多目标优化的多任务学习：寻找帕累托最优解+组合在线学习：实时反馈玩转组合优化-微软研究院+用于组合优化的强化学习：学习策略解决复杂的优化问题
NIPS 2018：作为多目标优化的多任务学习：寻找帕累托最优解 多任务学习本质上是一个多目标问题，因为不同任务之间可能产生冲突，需要对其进行取舍。本文明确将多任务学习视为多目标优化问题，以寻求帕累托最优解。而经过实验证明，本文提出的方法可以在现实假设下得到帕累托最优解。 统计学中最令人震惊的结论之一是 Stein 悖论。Stein（1956）认为，若要估计高斯随机
【结构化机器学习项目】Lesson 2--机器学习策略2
课程来源：吴恩达 深度学习课程 《结构化机器学习项目》 笔记整理：王小草 时间：2018年6月3日 1.误差分析 1.1 误差分析 当算法还没有到达human level时，你需要去分析算法带来的误差，并且决定接下去应该如何优化，从而减小误差。这个过程叫做误差分析。 将设在猫狗分类的任务上，若dev set上的error有10%，此时你需要找出这些错误的case,然后统计猫错分成狗
【结构化机器学习项目】Lesson 1--机器学习策略1
课程来源：吴恩达 深度学习课程 《结构化机器学习项目》 笔记整理：王小草 时间：2018年6月1日 为什么我们需要使用机器学习策略？因为机器学习策略可以帮助我们在正确的方向上优化模型。 本文主要分成4部分， 第一部分介绍一下什么是正交化； 第二部分介绍监督模型的评价指标； 第三部分介绍训练集/开发集/测试集的划分； 第四部分比较模型与人的表现。 这些都是一些机器学习模型训练过
推荐系统︱基于bandit的主题冷启动在线学习策略
推荐系统里面有两个经典问题：EE问题和冷启动问题。 什么是EE问题？又叫exploit－explore问题。exploit就是：对用户比较确定的兴趣，当然要利用开采迎合，好比说已经挣到的钱，当然要花；explore就是：光对着用户已知的兴趣使用，用户很快会腻，所以要不断探索用户新的兴趣才行，这就好比虽然有一点钱可以花了，但是还得继续搬砖挣钱，不然花完了就得喝西北风。 除了bandit算法
3-1 Coursera吴恩达《构建机器学习项目》 第一周课程笔记-机器学习策略（1）
记录吴恩达Andrew Ng深度学习专项课程笔记，方便之后回顾，共5门课。第一门课《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）的4周课程笔记请见如下链接： 1-1 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第一周课程笔记-深度学习概论 1-2 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第二周课程笔记-神经网络基础 1-3 Coursera吴
Ng深度学习笔记 机器学习策略（上）
机器学习（ML）策略 正交化（Orthogonalization）单一数字评估指标满足和优化指标（Satisficing and optimizing metrics）训练/开发/测试集划分（Train/dev/test distributions）开发集和测试集的大小（Size of dev and test sets）什么时候该改变开发/测试集和指标？（When to change de
Coursera吴恩达课程笔记 3.1《构建机器学习项目》-- 机器学习策略（上）
文章目录 1. Why ML Strategy2. Orthogonalization3. Single number evaluation metric4. Satisficing and Optimizing metic5. Train/dev/test distributions6. Size of the dev and test sets7. When to change dev/
C++编程入门与提高：学习策略与技巧
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