【李宏毅机器学习训练营】-PM2.5预测项目心得体会

【李宏毅机器学习训练营】-PM2.5预测项目心得体会

利用飞桨实现PM2.5预测

首先，很感谢百度飞桨给我们提供这样的一个机会可以接触到现在热门的机器学习以及深度学习知识，作为一名大二的学生，在进入大学的时候就对AI产生了深厚的兴趣，自己也学习过部分相关知识，但是却一直感觉摸不到门路，学习的也很痛苦，所以这一次的特训营让我激动万分，很感谢李宏毅老师与飞桨的各位老师的认真授课以及答疑解惑，让我对机器学习、深度学习都有了一定的了解，虽然不能说已经学会，但还是有了初步的了解。
在第一次的实践中，具体项目地址如下：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1667854

我也是第一次实际的一步一步了解如何利用梯度下降（Gradient Descent）来训练模型，进行迭代更新，获得最理性的参数，从而建立合适模型，获得合理趋势，进而利用已知数据对未来趋势进行拟合预测，在项目的实际编写过程中，我发现在项目中，最难的地方不在于算法的如何复杂，而是如何对数据进行处理，这也让我意识到在进行机器学习相关实践中，对数据的处理是很重要的，没有对数据进行很好的处理，所建立的模型可能就会很复杂，这绝不是我们想要的结果。

总的来说，这一次的特训营为我打开了一扇新世界的大门，我明白目前的我所学习到的知识依然是非常浅薄的，但是在之后的日子里，我会慢慢的学习，争取让自己成为一名AI技术人员，为中国的深度学习、机器学习、人工智能贡献自己的一份力量。

课程连接： https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1978