La compréhension des méthodes et techniques de Deep Learning explose, avec de nouveaux modèles puissants démontrant des capacités que nous n'avons jamais vues auparavant. Les modèles d'IA conçus pour les utilisateurs ordinaires, tels que ChatGPT et DALLE-2, ont attiré l'attention du grand public sur l'intelligence artificielle.
Comprendre le fonctionnement interne de l’apprentissage profond peut être tout aussi déroutant. Bien que les mathématiques et le développement de modèles d’IA fonctionnels soient vastes, l’idée générale peut être décomposée en étapes plus simples pour comprendre comment démarrer votre voyage. Passons en revue les bases pour savoir par où commencer pour maîtriser les sujets complexes de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond.
Le deep learning est un moyen permettant aux ordinateurs d'apprendre et de prendre des décisions par eux-mêmes en s'entraînant sur de grandes quantités de données et en utilisant des réseaux neuronaux complexes qui imitent la structure du cerveau humain pour effectuer des tâches complexes.
L'objectif de l'apprentissage profond est d'obtenir des informations à grande échelle que les humains peuvent obtenir manuellement et générer les résultats attendus sur la base de ces informations. Imaginez analyser un grand tableau de données pour trouver un point commun. Bien que l’examen manuel de chaque point de données soit fastidieux, les algorithmes d’IA peuvent détecter des modèles et formuler des hypothèses pour effectuer les différentes tâches que vous dirigez.
Dans un sens, les couches superposées de codes et de programmes qui traitent ces données peuvent être appelées réseaux de neurones, de la même manière que le cerveau humain est composé de milliards de neurones pour créer des systèmes informatiques biologiques. L’apprentissage profond applique simplement les capacités du cerveau humain à l’informatique : connecter des milliards de neurones via un code plutôt que par des impulsions électriques.
Oui ! Vous pouvez apprendre le deep learning de manière totalement indépendante, mais cela prendra beaucoup de temps et d’efforts si vous commencez sans aucune connaissance du code, du traitement des données ou de l’algèbre linéaire et du calcul.
Cependant, la plupart des personnes intéressées par l’apprentissage du deep learning ont une certaine connaissance pratique d’une ou de toutes ces disciplines. Il est peu probable que vous n'ayez pas de connaissances préalables pour vous aider à trouver la meilleure façon d'acquérir des compétences d'apprentissage en profondeur.
Si vous parvenez à maîtriser ces compétences en 6 à 12 mois en passant 5 à 10 heures par semaine à apprendre ces concepts étape par étape, vous pouvez écrire votre propre modèle d'apprentissage profond en un an !
La section suivante détaillera ce que vous devez apprendre, comment démarrer avec l'apprentissage automatique et passer à l'apprentissage profond, ainsi que quelques suggestions pendant le processus d'apprentissage.
Comme mentionné précédemment, vous devez être familier avec l'algèbre linéaire et le calcul, le traitement et le formatage de grandes quantités de données et le codage dans plusieurs cadres pour comprendre comment apprendre le deep learning.
Une fois que vous avez confiance en votre capacité à relever ces défis, vous êtes vraiment prêt pour votre travail d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Après cela, vous voudrez vous concentrer sur la mise en route,
Une fois que vous aurez verrouillé les bases, vous voudrez vous concentrer sur la configuration de votre système informatique pour gérer l'apprentissage en profondeur modélisation. Maintenant, qu’est-ce que cela a à voir avec la façon d’apprendre le deep learning ? Eh bien, c'est en fait une étape cruciale car comme vous le verrez à l'étape 2, vous allez devoir vous entraîner !
Si vous avez besoin de conseils pour vous assurer que votre système est entièrement configuré pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, consultez tous les articles que nous avons sur les pièces dont vous pourriez avoir besoin pour cette version particulière.
Le deep learning est synonyme de calcul haute performance, mais de nos jours, des postes de travail et des ordinateurs portables sérieux pour le deep learning ne sont pas vraiment nécessaires pour commencer. Vous pouvez commencer avec un ensemble de données plus petit sur votre ordinateur de bureau et votre carte graphique, ou tirer parti du cloud computing.
En testant la preuve de concept avec l'apprentissage profond en utilisant un ensemble de données plus petit, certaines inexactitudes sont attendues. Une fois que vous avez validé vos compétences, vous pouvez envisager de construire ou d'acheter votre propre système.
Pour comprendre la meilleure façon d'apprendre l'apprentissage profond, vous devez comprendre qu'il s'agit simplement de commencer avec les modèles d'apprentissage profond les plus utiles.
Une grande partie de ce que nous apprenons se fait en effectuant des actions, en corrigeant des erreurs, puis en acquérant des connaissances plus approfondies au cours du processus. Par exemple, nous ne commençons pas à apprendre à faire du vélo en nous asseyant et en apprenant comment fonctionnent les engrenages, ce que font les pignons et les lois du mouvement de Newton.
Non, tu montes sur le vélo et tu essaies de commencer à pédaler ! Ensuite, vous pourriez tomber, vous relever, apprendre de votre erreur et réessayer. Appliquez ce concept lorsque vous apprenez pour la première fois à cuisiner ou à utiliser le moteur de recherche de Google. Vous nous verrez commencer à apprendre en en sachant suffisamment, puis découvrir le reste en cours de route.
C'est la première étape pour faire trébucher tout le monde. Découvrez le secret pour acquérir des compétences d’apprentissage profond ? Mise en route.
Si vous voulez vraiment savoir comment apprendre l'apprentissage automatique, puis comment apprendre l'apprentissage profond, vous devez vous assurer d'apprendre la théorie de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond.
Ici, vous commencerez à apprendre certaines des principales nuances et pourrez commencer à construire votre base de connaissances en plus des compétences que vous possédez déjà en simple Mise en route. Devenir un bon élève sur ces sujets de base, c'est comment apprendre le deep learning à un niveau supérieur.
Pour d'excellents cours sur la théorie du deep learning, je recommande :
Sur Youtube et Blog Il existe également divers tutoriels qui peuvent être utiles une fois que vous maîtrisez les bases. L'apprentissage profond est un sujet intensif et vous pouvez apprendre au fur et à mesure.
La meilleure façon d'apprendre l'apprentissage profond est de travailler vers un objectif. Au fur et à mesure que vous démarrez et acquérez plus de connaissances, il est temps de commencer à créer vos propres modèles d'apprentissage profond.
Selon le type de projet sur lequel vous souhaitez travailler, cela peut paraître complètement différent, mais n'essayez pas encore quelque chose de trop compliqué. Commencez petit et progressez progressivement, en veillant à éviter les erreurs courantes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond en cours de route !
La dernière étape pour apprendre le Deep Learning est de continuer à apprendre. Devenez un étudiant de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, en créant continuellement vos propres modèles et en explorant les modèles créés par d'autres. Essayez de nouveaux modèles, résolvez de nouveaux problèmes, abordez de nouveaux projets.
Si vous êtes sérieux au sujet du deep learning, alors passez à l'étape suivante et essayez un stage ou même une carrière dans le développement du deep learning !
Comprendre le fonctionnement du deep learning peut sembler une tâche ardue, mais avec la bonne direction, c'est très gérable ! L’industrie du développement de l’IA et de l’apprentissage profond se développe chaque année, certains y voyant une « compétence du futur » qui ne fera que devenir de plus en plus demandée au fil du temps. Ainsi, que vous souhaitiez apprendre le deep learning pour le plaisir ou pour une carrière potentielle, de nombreuses opportunités vous attendent.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Application de l'intelligence artificielle dans la vie
Quel est le concept de base de l'intelligence artificielle
prix BTC aujourd'hui
Que signifie l'intervalle ?
Linux ajoute une méthode de source de mise à jour
Quelles sont les commandes d'arrêt et de redémarrage de Linux ?
Comment faire défiler les images en ppt
Comment prendre des captures d'écran sur un ordinateur
![[Web front-end] Démarrage rapide de Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
