结构化
Machine Learning in a Nutshell: Interviewer: what's you biggest strength? Me: I'm a quick learner. Interviewer: What's 11*11? Me: 65. Interviewer: Not even close. It's 121. Me: It's 121.
图像
François 二元機器人如何運作？ Chollet 在自己的书中举过一个例子，我觉得很有启发，一并分享给你。
所谓“端到端”，是指不进行任何的特征工程，构造一个规模合适的神经网络模型，扔图片进去就可以了。
首先，如果有可能，搜集更多的带标注图片。这是最简单的办法，如果成本可以接受，你应该优先采用。
上图同样来自于 François Chollet 的著作。
识别猫和狗，要从形状边缘开始；识别哆啦a梦和瓦力，也一样要从形状边缘开始。因此模型的底层，可以被拿来使用。
第四，引入 Dropout, Regularization 和 Early Stopping 等常规方法。注意这些方法不仅适用于图像数据。
以 Dropout 为例。假如一个模型因为复杂，所以记住了很多噪声，那么训练的时候，每次都随机将一定比例的神经元“扔掉”（设置权重为0），那么模型的复杂度降低。而且因为随机，又比降低层数与神经元个数的固化模型适用性更高。
文本
实施
对于大部分的普通机器学习问题，你都可以用 Scikit-learn 来调用模型。
易用到了一种极致，便是苹果的 Turi Create 。
从《如何用Python和深度神经网络识别图像？》和《如何用Python和深度神经网络寻找近似图片？》这两篇文章中，你应该有体会，Turi Create 在图像识别和相似度查询问题上，已经易用到你自己都不知道究竟发生了什么，任务就解决了。
但是，如果你需要对于神经网络的结构进行深度设置，那么 Turi Create 就显得不大够用了。
它已经可以把 Theano, Tensorflow 和 CNTK 作为后端。
对比上面那张深度学习框架全家福，你应该看到，Keras 覆盖了 Google 和 微软自家框架，几乎占领了深度学习框架界的半壁江山。
就连 Tensorflow 的主力开发人员 Josh Gordon，也已经认为你根本没必要去学习曾经的 Tensorflow 繁复语法了。
直接学 Keras ，用它完成任务，结束。
另外，使用深度学习，你可能需要 GPU 硬件设备的支持。这东西比较贵。建议你采用租用的方式。
《如何用云端 GPU 为你的 Python 深度学习加速？》提到的 FloydHub，租赁一个小时，大概需要1美元左右。注册账号就赠送你2个小时；
至于《如何免费云端运行Python深度学习框架？》中提到的 Google Colab ，就更慷慨了——到目前为止，一直是免费试用。
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