如何评估深度学习模型效果？阿里工程师这么做
复杂的深度模型中，如果效果不好，是因为网络设计的欠缺？还是数据天然缺陷？是训练代码的bug？还是Tensorflow自身的问题？基于此，阿里工程师推出了DeepInsight深度学习质量平台，致力于解决当前模型调试和问题定位等一系列问题。
从零开始：如何训练自己的AI模型
### 从零开始：如何训练自己的AI模型
训练AI模型如同培养新生儿，需耐心与技巧。首先明确目标（如图像识别、自然语言处理），选择框架（TensorFlow、PyTorch）。接着收集并预处理数据，确保多样性和准确性。然后设计模型结构，如卷积神经网络（CNN），并通过代码实现训练。训练后评估模型性能，调优以避免过拟合。最后部署模型至实际应用。通过猫狗分类器案例，掌握关键步骤和常见问题。训练AI模型是不断迭代优化的过程，实践才能真正掌握精髓。
FastAPI + ONNX 部署机器学习模型最佳实践
本文介绍了如何结合FastAPI和ONNX实现机器学习模型的高效部署。面对模型兼容性、性能瓶颈、服务稳定性和安全性等挑战，FastAPI与ONNX提供了高性能、易于开发维护、跨框架支持和活跃社区的优势。通过将模型转换为ONNX格式、构建FastAPI应用、进行性能优化及考虑安全性，可以简化部署流程，提升推理性能，确保服务的可靠性与安全性。最后，以手写数字识别模型为例，展示了完整的部署过程，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
MobileNetV3架构解析与代码复现
MobileNet模型基于深度可分离卷积，这是一种分解卷积的形式，将标准卷积分解为深度卷积和`1*1`的点卷积。对于MobileNet，深度卷积将单个滤波器应用于每个输入通道，然后，逐点卷积应用`1*1`卷积将输出与深度卷积相结合。
声纹识别实战：从数据采集到模型训练
【10月更文挑战第16天】声纹识别技术通过分析个人的语音特征来验证其身份，具有无接触、便捷的特点。本文将带你从零开始，一步步完成声纹识别系统的构建，包括数据采集、音频预处理、特征提取、模型训练及评估等关键步骤。我们将使用Python语言和相关的科学计算库来进行实践。
