从金融交易到人工智能的转型之旅
在这次炉边谈话中，有幸邀请到了数据科学尼日利亚的研究者和社区经理Jacob，他分享了自己从金融交易领域转向人工智能的职业生涯。Jacob详细讲述了他是如何从自然语言处理转向计算机视觉，并分享了他对计算机视觉领域未来发展的看法。他提到了一些在Roboflow中看到的突出用例，以及如何构建更成功的模型，并回答了观众的提问。
特别值得一提的是，现场有观众询问了Roboflow如何帮助进行迁移学习。迁移学习是一种利用模型在成功完成一个任务后所学到的知识来帮助该模型在新任务中的表现的实践。模型通过针对损失函数微调一组权重来学习给定任务。这些权重——模型的参数——可以随机初始化，或者可以从已知的一组值开始。迁移学习利用从另一个任务中表现良好的权重集合开始模型的优化。这种策略的成功在很大程度上取决于任务的相似性。
Roboflow在迁移学习方面的帮助主要体现在两个方面：(1) 数据集是版本化的，因此当针对给定版本构建模型时，有一个档案记录了在模型构建过程中的哪个点上取得了已知的结果；(2) Roboflow模型库允许用户加载来自他们自己以前的任务或公开适用的任务（如COCO数据集）的预训练权重。欢迎这样的问题！请随时与联系。