С чего начать начинающему изучать глубокое обучение?
Прежде чем начать с глубокого обучения, рекомендуется ознакомиться с основами машинного обучения. Наряду с машинным обучением также предполагается, что вы обладаете значительными знаниями по математике, питону и статистике. Этот процесс может занять от 2 до 6 месяцев.
Затем вы должны убедиться, что у вас есть доступ к поддерживаемому оборудованию, такому как графический процессор объемом 4 ГБ, ЦП и ОЗУ, в зависимости от набора данных. С этими предпосылками вы сможете лучше понять глубокое обучение. Во-первых, вы должны быть внимательны с такими языками DL, как Tensorflow и Torch. Некоторые из библиотек глубокого обучения - это Mocha, H2O и Nolearn.
Глубокое обучение используется в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, усиленное обучение и речь / аудио. Нужно быть уверенным в том, в какое поле они хотят войти, чтобы углубиться в DL. Если вы уверены в том, что вы хотите связаться с полем, в Интернете появятся многочисленные курсы, которые помогут вам двигаться вперед.
Было бы целесообразно посетить skillanalytica.com/ для получения более подробной информации о Deep Learning, поскольку в них есть курсы, предназначенные для людей любого академического или профессионального уровня.
Глубокое обучение является подмножеством искусственного интеллекта.
Чтобы быстро начать, вам нужно знать основы Python, потому что большинство уроков основаны на Python, а подавляющее большинство глубоких библиотек написано специально для глубокого изучения.
Затем вам понадобится аппаратное обеспечение для выполнения кодов глубокого обучения, для которых предпочтительнее компьютер с 8 ГБ ОЗУ и 4 ГБ GPU. Хотя, если у вас нет такой высокопроизводительной машины, не паникуйте, есть две известные мне альтернативы:
Используйте Google Colab - онлайн-платформу для кодирования, предоставляемую Google, которая поставляется с вашей учетной записью Gmail, где Google бесплатно выделяет тонну оперативной памяти и графического процессора. Другой предоставлен kaggle, где вам предоставляется 17 ГБ ОЗУ и 4 ГБ видеокарты.Чтобы начать углубленное изучение, вы можете пройти бесплатный онлайн-курс, предлагаемый Course-era и Udacity. Каналы YouTube Sentdex (sentdex) и Siraj Raval (Сирадж Равал) также помогут в процессе обучения, вы можете взглянуть на Школу ИИ (некоммерческая организация ML) (Дом - Школа ИИ), где качественный контент на глубоком обучение доступно бесплатно.
Вы также можете принять участие в соревнованиях по kaggle (Ваш дом для науки о данных), чтобы отточить свои навыки и учиться, напрямую соревнуясь с лучшими умами на одной платформе.
-Счастливое кодирование :)
