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  • 1 # 機器學習之路

    深度學習現在也是越來越好,工資也是越來越高,動不動就能看見新聞說某某畢業生年薪50w,某某畢業生年薪100w的,實際上想真正成為一名優秀的深度學習工程師,並不是一件容易的事,接下來我就從幾個不同的方向來說明一下。

    1、學歷

    想要成為一名深度學習工程師學歷很重要,最好是研究生及其以上,至少也要是本科生。因為企業在考慮這方面的職位時候,也基本上是這樣要求的。

    2、數學要求

    深度學習對數學的要求會比較高,包括線性代數、機率論、資訊理論等。而且這些知識都需要在大學階段、研究生階段才能學習到。如果你對數學不感興趣,勸你還是趁早放棄。深度學習其實就是在設計算法,將我們所求解的問題轉化為最最佳化問題,最後透過最佳化演算法,反向傳播,來求解引數。所以在這個過程中,需要涉及到大量的數學知識。

    3、基礎要紮實

    要想學好深度學習,基礎一定要紮實。而且這個過程也不短,所以要做好長期戰鬥的準備。建議最好是從傳統的機器學習演算法(線性迴歸、SVM、決策樹、GBDT等)開始學習,然後再到神經網路。其實,傳統的機器學習演算法相對於神經網路最大的區別在於特徵工程。對於傳統的機器學習而言,一個模型的好壞就在於特徵工程。因此,坊間常說“特徵工程決定機器學習的上限”。而且沒有經過長期經營累計的工程師,也是無法做好特徵工程的。如果,你真的想要學好深度學習,這些演算法一定要了解,最好能自己實現。

    4、多敲程式碼實踐

    深度學習其實就是一門實踐學科,所以一定需要多敲程式碼實現自己的模型。因為神經網路裡面很多的超參的調節,可以都需要依靠經驗。透過實踐,你也可以學習到很多設計網路,訓練模型的技巧,從而來提升模型的效能。

    5、英語

    對於深度學習而言,英語也是很重要的,並不是指四、六級證書,而是隻你閱讀paper的能力。因為,想要學好深度學習,閱讀論文是必須的,透過閱讀論文你也能從中學到不少的技巧。而且,很多企業,會在要求中標註,具有閱讀paper的能力這一項。

    給深度學習初學者的建議

    如果你真的想要學習深度學習,建議你在選擇之前一定要慎重思考。當你決定之後,建議你選擇好一個方向,因為深度學習目前比較好的方向包括機器視覺、自然語言處理、語音處理、推薦系統。不同方向,對於不同知識的掌握有所不同,因此選擇好一個方向學習,能少走一些彎路。

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