Keras进阶：模型调优与部署
该文介绍了Keras模型调优与部署的策略。调优包括调整网络结构（增减层数、改变层类型、使用正则化）、优化算法与参数（选择优化器、学习率衰减）、数据增强（图像变换、噪声添加）、模型集成（Bagging、Boosting）和超参数搜索（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）。部署涉及模型保存加载、压缩（剪枝、量化、蒸馏）、转换（TensorFlow Lite、ONNX）和服务化（TensorFlow Serving、Docker）。文章强调了持续监控与更新的重要性，以适应不断变化的数据和需求。【6月更文挑战第7天】
TensorFlow与Keras实战：构建深度学习模型
本文探讨了TensorFlow和其高级API Keras在深度学习中的应用。TensorFlow是Google开发的高性能开源框架，支持分布式计算，而Keras以其用户友好和模块化设计简化了神经网络构建。通过一个手写数字识别的实战案例，展示了如何使用Keras加载MNIST数据集、构建CNN模型、训练及评估模型，并进行预测。案例详述了数据预处理、模型构建、训练过程和预测新图像的步骤，为读者提供TensorFlow和Keras的基础实践指导。
机器学习项目实战：使用Python实现图像识别
在AI时代，Python借助TensorFlow和Keras实现图像识别，尤其在监控、驾驶、医疗等领域有广泛应用。本文通过构建CNN模型识别MNIST手写数字，展示图像识别流程：安装库→加载预处理数据→构建模型→训练→评估。简单项目为深度学习入门提供基础，为进一步探索复杂场景打下基础。
编程语言与工具：为AI开发选择合适的武器
【7月更文第16天】在当今人工智能（AI）迅速发展的时代，选择恰当的编程语言和框架就如同为征服未知领域的探险者配备精良装备。本文将聚焦于AI开发中的三大基石：Python语言、TensorFlow框架，以及PyTorch框架，为你的AI之旅提供有力的导航。
【NLP】深度学习的NLP文本分类常用模型
本文详细介绍了几种常用的深度学习文本分类模型，包括FastText、TextCNN、DPCNN、TextRCNN、TextBiLSTM+Attention、HAN和Bert，并提供了相关论文和不同框架下的实现源码链接。同时，还讨论了模型的优缺点、适用场景以及一些优化策略。
【智能助手体验】分享一款超好用的AI工具：Kimi
Kimi是一款由月之暗面科技有限公司开发的AI助手，具备强大的自然语言理解和文件内容解析能力，支持多种文件格式，并能结合互联网搜索提供全面答案。无论是在工作中的数据分析还是日常生活中的信息查询，Kimi都能给出满意的结果，展现出巨大的应用潜力。