从零开始的机器学习实践指南
2025/03/25
本文为初学者提供了一个使用Python构建AI模型的完整教程,以图像分类为例,采用Keras框架和MNIST数据集,包含可运行代码和概念解释。文章首先介绍了环境准备,包括Python和Keras的优势、工具包安装以及开发环境配置建议。接着详细讲解了数据处理过程,包括MNIST数据集的加载与探索、数据预处理的必要性以及数据可视化的方法。然后深入探讨了如何构建卷积神经网络(CNN)模型,包括模型架构的实现和编译配置。在模型训练与评估部分,文章详细解析了训练过程参数、训练可视化以及模型评估与过拟合判断的方法。随后介绍了模型的应用与部署,包括单样本预测、模型保存与加载以及使用Flask部署API服务的具体实现。最后,文章提供了模型优化与进阶学习的技巧,包括数据增强、超参数调优、迁移学习等,并解答了常见问题,推荐了学习路径,帮助读者从基础到进阶逐步提升AI模型开发技能。