如何了解深度學(xué)習(xí)的 5 個步驟

對深度學(xué)習(xí)方法和技術(shù)的了解激增，新的強(qiáng)大模型展示了我們以前從未見過的能力。ChatGPT 和 DALLE-2 等為普通用戶構(gòu)建的 AI 模型已經(jīng)引起了人們對人工智能的主流關(guān)注。

理解深度學(xué)習(xí)的內(nèi)部運(yùn)作可能同樣令人困惑。雖然功能性 AI 模型的數(shù)學(xué)和開發(fā)非常廣泛，但可以將總體思路分解為更簡單的步驟，以了解如何開始您的旅程。讓我們回顧一下從哪里開始掌握人工智能和深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜主題的基礎(chǔ)知識。

一句話概括什么是深度學(xué)習(xí)？

深度學(xué)習(xí)是一種讓計算機(jī)自行學(xué)習(xí)和做出決策的方式，它通過對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并使用模仿人腦結(jié)構(gòu)的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。

深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)是大規(guī)模獲取人類可以手動獲取的信息，并根據(jù)該信息生成預(yù)期結(jié)果。想象一下通過分析一個大數(shù)據(jù)表來找到一個共性。雖然手動檢查每個數(shù)據(jù)點(diǎn)很乏味，但 AI 算法可以檢測模式并做出假設(shè)來執(zhí)行您指示的各種任務(wù)。

在某種意義上，處理這些數(shù)據(jù)的編碼和程序的重疊層可以稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，類似于人腦如何由數(shù)十億個神經(jīng)元組成以創(chuàng)建生物計算機(jī)系統(tǒng)。深度學(xué)習(xí)只是簡單地將人腦功能應(yīng)用于計算機(jī)科學(xué)：通過代碼而不是電脈沖連接數(shù)十億個神經(jīng)元。

你能自學(xué)深度學(xué)習(xí)嗎？

是的！您可以完全獨(dú)立地學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，但如果您從完全不了解代碼、數(shù)據(jù)處理或線性代數(shù)和微積分的知識開始，將需要花費(fèi)大量時間和精力。

然而，大多數(shù)對如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)感興趣的人都對其中一門或所有學(xué)科有一定的應(yīng)用知識。您不太可能不具備一些先驗(yàn)知識來幫助您找出學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)技能的最佳方法。

如果您可以通過每周花 5-10 小時逐步學(xué)習(xí)這些概念，在 6-12 個月的時間內(nèi)掌握這些技能，那么您可以在一年內(nèi)編寫自己的深度學(xué)習(xí)模型！

下一節(jié)將詳細(xì)介紹您需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容、如何從機(jī)器學(xué)習(xí)開始并進(jìn)入深度學(xué)習(xí)，以及一些學(xué)習(xí)過程中的建議。

如何開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

如前所述，您需要熟悉線性代數(shù)和微積分、處理和格式化大量數(shù)據(jù)以及在多種框架內(nèi)進(jìn)行編碼，才能弄清楚如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)。

一旦您對自己應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的能力充滿信心，您就真正為自己的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)工作做好了準(zhǔn)備。之后，您將需要專注于入門，

第 1 步：正確設(shè)置您的系統(tǒng)

一旦鎖定了基本原理，您就會希望將注意力集中在設(shè)置計算機(jī)系統(tǒng)以處理深度學(xué)習(xí)建模上。現(xiàn)在，這與如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)有什么關(guān)系？好吧，這實(shí)際上是至關(guān)重要的一步，因?yàn)檎缒鷮⒃诘?2 步中看到的那樣，您將需要練習(xí)！

如果您需要有關(guān)如何確保為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)做好準(zhǔn)備的系統(tǒng)的所有設(shè)置的一些指南，請查看我們擁有的關(guān)于此特定構(gòu)建可能需要的部分的所有文章。

深度學(xué)習(xí)是高性能計算的代名詞，但在當(dāng)今時代，開始時并不完全需要嚴(yán)肅的深度學(xué)習(xí)工作站和筆記本電腦。您可以從臺式機(jī)和顯卡上的較小數(shù)據(jù)集開始，或者利用云計算。

通過深度學(xué)習(xí)使用較小的數(shù)據(jù)集測試概念證明，預(yù)計會有一些不準(zhǔn)確之處。一旦您驗(yàn)證了自己的技能，就可以考慮構(gòu)建或購買您自己的系統(tǒng)。

第 2 步：開始使用深度學(xué)習(xí)模型

要了解學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的最佳方法，您需要了解它只是開始涉及最有幫助的深度學(xué)習(xí)模型的工作。

我們學(xué)到的很多東西是通過執(zhí)行動作、糾正錯誤，然后在此過程中獲得更深入的知識。例如，我們不會通過坐下來了解齒輪的工作原理、鏈輪的作用以及牛頓運(yùn)動定律來開始學(xué)習(xí)騎自行車。

不，你騎上自行車并試圖開始踩踏板！然后你可能跌倒了，重新站起來，從錯誤中吸取教訓(xùn)，然后再次嘗試。將此概念應(yīng)用到您第一次學(xué)習(xí)烹飪或使用 Google 的搜索引擎時。你會看到我們通過了解足夠的內(nèi)容來開始學(xué)習(xí)，然后一路弄清楚其余部分。

這是絆倒所有人的第一步。了解如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)技能的秘訣？入門。

第三步：學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)理論

如果你真的想知道如何學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，然后又想知道如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，你會想要確保你學(xué)習(xí)了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)理論。

在這里您將開始學(xué)習(xí)一些主要的細(xì)微差別，并可以在您已經(jīng)掌握的技能的基礎(chǔ)上開始構(gòu)建您的知識庫，只需簡單地入門即可。在這些基本主題上成為一名好學(xué)生，就是如何在更高層次上學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)。

對于深度學(xué)習(xí)理論的一些優(yōu)秀課程，我推薦：

• Coursera 上的深度學(xué)習(xí)專業(yè)化
• MIT 的深度學(xué)習(xí)入門
• Fast.ai 的實(shí)用深度學(xué)習(xí)編碼器 V3

Youtube 和博客上還有各種教程，當(dāng)您掌握了基礎(chǔ)知識時，這些教程會很有幫助。深度學(xué)習(xí)是一個密集的主題，您可以邊學(xué)邊學(xué)。

第 4 步：構(gòu)建您的第一個深度學(xué)習(xí)模型

學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)最好的方法就是朝著一個目標(biāo)努力。隨著您入門并獲得更多知識，是時候開始構(gòu)建您自己的深度學(xué)習(xí)模型了。

根據(jù)您可能想要從事的項目類型，這看起來可能完全不同，但暫時不要嘗試任何太復(fù)雜的事情。從小處著手，一路向上，確保在此過程中避免常見的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)錯誤！

第 5 步：發(fā)展、改進(jìn)并繼續(xù)學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的最后一步就是繼續(xù)學(xué)習(xí)。成為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的學(xué)生，不斷構(gòu)建自己的模型并探索其他人創(chuàng)建的模型。嘗試新模型，解決新問題，處理新項目。

如果您對深度學(xué)習(xí)很認(rèn)真，那么請采取下一步行動，嘗試深度學(xué)習(xí)開發(fā)領(lǐng)域的實(shí)習(xí)甚至職業(yè)！

尋找有關(guān)深度學(xué)習(xí)的更多信息？

了解深度學(xué)習(xí)的工作原理似乎是一項艱巨的任務(wù)，但只要方向正確，它就非常容易管理！人工智能和深度學(xué)習(xí)開發(fā)行業(yè)每年都在增長，一些人將其視為“未來技能”，隨著時間的推移只會變得更加需要。因此，無論你是想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是為了樂趣還是為了潛在的職業(yè)，未來都會有很多機(jī)會。