深度學習入門的五個步驟
如何了解深度學習的5 個步驟
對深度學習方法和技術的了解激增,新的強大模型展示了我們以前從未見過的能力。 ChatGPT 和 DALLE-2 等為普通用戶構建的 AI 模型已經引起了人們對人工智慧的主流關注。
理解深度學習的內在運作可能同樣令人困惑。雖然功能性 AI 模型的數學和開發非常廣泛,但可以將整體想法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裡開始掌握人工智慧和深度學習的複雜主題的基礎知識。
一句話概括什麼是深度學習?
深度學習是一種讓電腦自行學習和做出決策的方式,它透過對大量資料進行訓練,並使用模仿人腦結構的複雜神經網路來執行複雜的任務。
深度學習的目標是大規模獲取人類可以手動獲取的信息,並根據該信息產生預期結果。 想像一下透過分析一個大數據表來找到一個共通點。雖然手動檢查每個數據點很乏味,但 AI 演算法可以檢測模式並做出假設來執行您指示的各種任務。
在某種意義上,處理這些資料的編碼和程式的重疊層可以稱為神經網絡,類似於人腦如何由數十億個神經元組成以創建生物電腦系統。深度學習只是簡單地將人腦功能應用於電腦科學:透過程式碼而不是電脈衝連接數十億個神經元。
你能自學深度學習嗎?
是的!您可以完全獨立地學習深度學習,但如果您從完全不了解程式碼、資料處理或線性代數和微積分的知識開始,將需要花費大量時間和精力。
然而,大多數對如何學習深度學習感興趣的人都對其中一門或所有學科有一定的應用知識。您不太可能不具備一些先驗知識來幫助您找出學習深度學習技能的最佳方法。
如果您可以透過每週花 5-10 小時逐步學習這些概念,在 6-12 個月的時間內掌握這些技能,那麼您可以在一年內編寫自己的深度學習模型!
下一節將詳細介紹您需要學習的內容、如何從機器學習開始並進入深度學習,以及一些學習過程中的建議。
如何開始學習深度學習
如前所述,您需要熟悉線性代數和微積分、處理和格式化大量資料以及在多種框架內進行編碼,才能弄清楚如何學習深度學習。
一旦您對自己應對這些挑戰的能力充滿信心,您就真正為自己的機器學習和深度學習工作做好了準備。之後,您將需要專注於入門,
第1 步:正確設定您的系統
#一旦鎖定了基本原理,您就會希望將注意力集中在設定電腦系統以處理深度學習建模上。現在,這與如何學習深度學習有什麼關係?好吧,這實際上是至關重要的一步,因為正如您將在步驟 2 中看到的那樣,您將需要練習!
如果您需要有關如何確保為機器學習和深度學習做好準備的系統的所有設定的一些指南,請查看我們擁有的關於此特定構建可能需要的部分的所有文章。
深度學習是高效能運算的代名詞,但在當今時代,一開始並不完全需要嚴肅的深度學習工作站和筆記型電腦。您可以從桌上型電腦和顯示卡上的較小資料集開始,或利用雲端運算。
透過深度學習使用較小的資料集測試概念證明,預計會有一些不準確之處。一旦您驗證了自己的技能,就可以考慮建立或購買自己的系統。
第 2 步:開始使用深度學習模型
要了解學習深度學習的最佳方法,您需要了解它只是開始涉及最有幫助的深度學習模型的工作。
我們學到的很多東西是透過執行動作、糾正錯誤,然後在過程中獲得更深入的知識。例如,我們不會透過坐下來了解齒輪的工作原理、鏈輪的作用以及牛頓運動定律來開始學習騎自行車。
不,你騎上自行車並試圖開始踩踏!然後你可能跌倒了,重新站起來,從錯誤中學習,然後再試一次。將此概念應用到您第一次學習烹飪或使用 Google 的搜尋引擎時。你會看到我們透過了解足夠的內容來開始學習,然後一路弄清楚其餘部分。
這是絆倒所有人的第一步。了解如何學習深度學習技能的秘訣? 入門。
第三個步驟:學習機器學習與深度學習理論
如果你真的想知道如何學習機器學習,然後又想知道如何學習深度學習,你會想要確保你學習了機器學習和深度學習理論。
在這裡您將開始學習一些主要的細微差別,並可以在您已經掌握的技能的基礎上開始建立您的知識庫,只需簡單地入門即可。在這些基本主題上成為一個好學生,就是如何在更高層次上學習深度學習。
對於深度學習理論的一些優秀課程,我推薦:
- Coursera 上的深度學習專業化
- MIT 的深度學習入門
- Fast.ai 的實用深度學習編碼器V3
Youtube 和部落格上還有各種教程,當您掌握了基礎知識時,這些教程會很有幫助。深度學習是一個密集的主題,您可以邊學邊學。
第 4 步:建立您的第一個深度學習模型
學習深度學習最好的方法就是朝著一個目標努力。隨著您入門並獲得更多知識,是時候開始建立自己的深度學習模型了。
根據您可能想要從事的專案類型,這看起來可能完全不同,但暫時不要嘗試任何太複雜的事情。從小處著手,一路向上,確保在此過程中避免常見的機器學習和深度學習錯誤!
第 5 步:發展、改進並繼續學習深度學習
如何學習深度學習的最後一步就是繼續學習。成為機器學習和深度學習的學生,不斷建立自己的模型並探索其他人創建的模型。嘗試新模型,解決新問題,處理新專案。
如果您對深度學習很認真,那麼請採取下一步行動,嘗試深度學習開發領域的實習甚至職業!
尋找更多關於深度學習的資訊?
了解深度學習的工作原理似乎是一項艱鉅的任務,但只要方向正確,它就非常容易管理!人工智慧和深度學習開發行業每年都在增長,有些人將其視為“未來技能”,隨著時間的推移只會變得更加需要。因此,無論你是想學習深度學習是為了樂趣還是為了潛在的職業,未來都會有很多機會。
以上是深度學習入門的五個步驟的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

编辑|萝卜皮自2021年发布强大的AlphaFold2以来,科学家们一直在使用蛋白质结构预测模型来绘制细胞内各种蛋白质结构的图谱、发现药物,并绘制每种已知蛋白质相互作用的「宇宙图」。就在刚刚,GoogleDeepMind发布了AlphaFold3模型,该模型能够对包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基在内的复合物进行联合结构预测。AlphaFold3的准确性对比过去许多专用工具(蛋白质-配体相互作用、蛋白质-核酸相互作用、抗体-抗原预测)有显著提高。这表明,在单个统一的深度学习框架内,可以实现

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S
