智创 AI 新视界 -- 优化 AI 模型训练效率的策略与技巧（16 - 1）
本文深度聚焦 AI 模型训练效率优化，全面涵盖数据预处理（清洗、归一化、增强）、模型架构（轻量级应用、剪枝与量化）、训练算法与超参数调优（自适应学习率、优化算法）等核心维度。结合自动驾驶、动物图像识别、语音识别等多领域实际案例，佐以丰富且详细的代码示例，深度剖析技术原理与应用技巧，为 AI 从业者呈
7种不同的数据标准化(归一化)方法总结
本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。
时间序列数据的预处理
在本文中，我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。
