掘友等级
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#每天一个知识点# 图像识别的应用十分广泛，可以进行大模型训练，应用在交通牌识别，医学影像识别，工业检测等各个领域。
#每天一个知识点# 机器学习需要关注要解决的问题本身，选择合理的机器学习方法才是关键，而不是盲目使用机器学习方法来预测。
#每天一个知识点# 深度学习需要训练很久，及时保存模型，在中断后可以继续训练，完成训练后可以进行模型评估。
#每天一个知识点# 机器学习需要进行模型评估和结果对比，可以再次调整参数，使得结果更加准确。
#每天一个知识点# 深度学习图像识别需要对数据集进行标注，进而进行模型训练，模型预测，模型评估。
#每天一个知识点# PicoDet模型可以保证目标识别的准确性，同时生成的模型也更加轻量化，适合部署。
#每天一个知识点# matplotlib和seaborn库都可以做数据可视化，经过pandas数据处理之后，可以展示数据的分布情况，更加直观。
#每天一个知识点# 机器学习可以用pandas库来读取数据和基本数据处理，用sklearn库进行机器学习预测，用matplotlib库进行数据可视化。
#每天一个知识点# 深度学习可以自己搭建神经网络，比较考验对模型的理解，也可以使用现成的大模型套件，解决普遍的问题。
#每天一个知识点# 深度学习框架各有各的风格，PyTorch和Paddle的一些语法风格比较相近，个人感觉Tensorflow更难一些。
