Cómo empezar a aprender el aprendizaje profundo
De hecho, para los principiantes, no se recomienda aprender algoritmos al principio, porque no tiene sentido discutir algoritmos sin negocios ni datos. Primero debe sentar una base sólida en programación y matemáticas al principio. . El aprendizaje profundo puede parecer difícil, pero seguir el camino de aprendizaje correcto puede reducir en gran medida el umbral de aprendizaje y estimular la diversión del aprendizaje.
En pocas palabras, la ruta de aprendizaje es la siguiente: primero aprenda programación, matemáticas y conocimientos de aprendizaje profundo, y luego practique la codificación, si tiene la oportunidad, participe en más competencias de ciencia de datos y realice más proyectos. para practicar tus habilidades prácticas.
Como todos sabemos, el aprendizaje profundo es un campo que combina estrechamente algoritmos teóricos con tecnología de ingeniería informática. Para los principiantes sin conocimientos básicos, si quieren desarrollarse en un aprendizaje profundo, ¿qué conocimientos matemáticos deberían dominar?
La primera es el álgebra lineal. Una gran cantidad de cálculos en redes neuronales son multiplicaciones de matrices, que requieren conocimientos de álgebra lineal. Las operaciones de producto interno también se utilizan para calcular la similitud del coseno de vectores. También aparecen varios métodos de descomposición de matrices en el análisis de componentes principales y en la descomposición de valores singulares.
El segundo es la teoría de la probabilidad y la estadística. En términos generales, el núcleo del aprendizaje automático es la inferencia estadística. Muchos de los gigantes del aprendizaje automático son maestros de la estadística, como Michael Jordan, Yang Lekun, Hinton, etc. Además, la fórmula bayesiana y el Markov oculto se utilizan ampliamente en el aprendizaje automático. Modelos y más.
Es cálculo otra vez. Este es uno de los conocimientos básicos del aprendizaje automático, ya sea para encontrar el gradiente en el método de descenso de gradiente o para derivar la propagación de errores en la propagación hacia atrás, se requiere cálculo.
Sabemos que el aprendizaje profundo es un campo que combina estrechamente algoritmos teóricos y tecnología de ingeniería informática. Requiere una base teórica sólida para ayudarle a analizar datos y también requiere capacidades de ingeniería para desarrollar modelos e implementar servicios. Por lo tanto, solo desarrollando juntos los tres aspectos de las habilidades de programación, el conocimiento del aprendizaje automático y las matemáticas podremos lograr mejores resultados.
Según nuestra experiencia de aprendizaje, comience desde una fuente de datos; incluso si utiliza el algoritmo de aprendizaje automático más tradicional que se ha utilizado durante muchos años, primero revise todo el flujo de trabajo del aprendizaje automático y continúe intentándolo. Varios métodos El algoritmo profundiza en el valor de estos datos, comprende a fondo los datos, las características y los algoritmos durante el proceso de solicitud y realmente acumula experiencia en el proyecto, para que podamos dominar la tecnología de aprendizaje profundo de manera más rápida y confiable.