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深度學(xué)習(xí)技術(shù)，深度學(xué)習(xí)就業(yè)前景好嗎

來(lái)源：整理 時(shí)間：2024-12-10 07:58:14 編輯：智能門(mén)戶 手機(jī)版

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1，深度學(xué)習(xí)就業(yè)前景好嗎

就業(yè)前景不錯(cuò)的，但是你得達(dá)到相應(yīng)的能力，目前基本招人的學(xué)歷也是比較好的。
還行

深度學(xué)習(xí)就業(yè)前景好嗎

2，深度學(xué)習(xí)在無(wú)人駕駛汽車(chē)上面的運(yùn)用有哪些

深度學(xué)習(xí)將計(jì)算機(jī)得到的圖像進(jìn)行理解。專(zhuān)業(yè)詞語(yǔ)叫圖像語(yǔ)義分割。區(qū)分出哪里是什么物體，物體的大致邊緣等。例如FCN全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于的物體分割技術(shù)也有一些，大致功能是一樣的。只是可以利用多幀圖像運(yùn)動(dòng)物體的視差進(jìn)行額外的判斷。
我是來(lái)看評(píng)論的

深度學(xué)習(xí)在無(wú)人駕駛汽車(chē)上面的運(yùn)用有哪些

3，深度學(xué)習(xí)有哪些加快收斂的tricks

深度學(xué)習(xí)，按個(gè)人的理解主要就是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前效果比較好的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前在圖像和音頻信號(hào)上效果比較好，而在自然語(yǔ)言處理上效果沒(méi)有顯示出來(lái)。深度學(xué)習(xí)從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來(lái)說(shuō),就是在預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分布，從數(shù)據(jù)中學(xué)得一個(gè)模型然后再通過(guò)這個(gè)模型去預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)，這一點(diǎn)就要求測(cè)試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)必須是同分布。深度學(xué)習(xí)，它是在一定的學(xué)習(xí)量的積累基礎(chǔ)之上的質(zhì)的飛越，就是學(xué)習(xí)能力的質(zhì)變和新實(shí)現(xiàn)。度學(xué)習(xí)的前提在于大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟和支撐。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)是一種經(jīng)驗(yàn)的連接和運(yùn)用。它是人類(lèi)的經(jīng)驗(yàn)和智慧在機(jī)器中的再生和活化。
我是來(lái)看評(píng)論的

深度學(xué)習(xí)有哪些加快收斂的tricks

4，如何自學(xué)深度學(xué)習(xí)技術(shù)并少走彎路

確定自學(xué)方向的原則 確定自學(xué)方向，實(shí)際是個(gè)優(yōu)選法問(wèn)題。方向?qū)︻^，少走彎路，容易成功。確定自學(xué)方向，應(yīng)該注意如下幾條原則。 一是同步效應(yīng)原則。即盡量做到專(zhuān)業(yè)選擇與工作業(yè)務(wù)同步；奮斗目標(biāo)與興趣愛(ài)好同步；發(fā)展方向與社會(huì)需求同步。這樣做容易使主觀與客觀相統(tǒng)一，產(chǎn)生共振。 二是優(yōu)勢(shì)積累原則。即根據(jù)社會(huì)的實(shí)際需要和自己的實(shí)際情況，確認(rèn)自己的優(yōu)勢(shì)和長(zhǎng)處，然后，重點(diǎn)發(fā)展自己的優(yōu)勢(shì)和長(zhǎng)處。需要注意的是，你自己最擅長(zhǎng)的未必就是你的優(yōu)勢(shì)，還要看社會(huì)現(xiàn)實(shí)和社會(huì)發(fā)展的實(shí)際需要。相對(duì)的高起點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)積累，有利于短線成才。 三是“定向爆破”原則。即注意發(fā)現(xiàn)和選擇能充分實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值的“冷門(mén)”，努力奮斗，爭(zhēng)取幾年內(nèi)大見(jiàn)成效，多年后一鳴驚人。 四是量力而行原則。自學(xué)不怕起點(diǎn)低，但也不要好高騖遠(yuǎn)。應(yīng)該著眼長(zhǎng)遠(yuǎn)，立足當(dāng)前。爭(zhēng)取春有耕耘，秋有收獲。碩果既可給你帶來(lái)喜悅，鼓舞你的斗志，又往往會(huì)改變你的境遇，使你從泥濘的土道走上柏油馬路。
現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)剛起步，網(wǎng)上各種說(shuō)法，最直接的方式就是看大型企業(yè)當(dāng)中真真正正在做深度學(xué)習(xí)相關(guān)的研發(fā)需要用到什么技術(shù)，，可以在知乎上有個(gè)live: 《上市公司深度學(xué)習(xí)算法研發(fā) 實(shí)習(xí)生心得》

5，深度學(xué)習(xí)有哪些優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

深度學(xué)習(xí)的主要優(yōu)點(diǎn)如下：1：學(xué)習(xí)能力強(qiáng)深度學(xué)習(xí)具備很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。2：覆蓋范圍廣，適應(yīng)性好深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)很多，寬度很廣，理論上可以映射到任意函數(shù)，所以能解決很復(fù)雜的問(wèn)題。3：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，上限高深度學(xué)習(xí)高度依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大，它的表現(xiàn)就越好。在圖像識(shí)別、面部識(shí)別、NLP 等領(lǐng)域表現(xiàn)尤為突出。4：出色的可移植性由于深度學(xué)習(xí)的優(yōu)異表現(xiàn)，很多框架都可以使用，而且這些框架可以兼容很多平臺(tái)。深度學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)：只能提供有限數(shù)據(jù)量的應(yīng)用場(chǎng)景下，深度學(xué)習(xí)算法不能夠?qū)?shù)據(jù)的規(guī)律進(jìn)行無(wú)偏差的估計(jì)。為了達(dá)到很好的精度，需要大數(shù)據(jù)支撐。由于深度學(xué)習(xí)中圖模型的復(fù)雜化導(dǎo)致算法的時(shí)間復(fù)雜度急劇提升，為了保證算法的實(shí)時(shí)性，需要更高的并行編程技巧和更多更好的硬件支持。因此，只有一些經(jīng)濟(jì)實(shí)力比較強(qiáng)大的科研機(jī)構(gòu)或企業(yè)，才能夠用深度學(xué)習(xí)來(lái)做一些前沿而實(shí)用的應(yīng)用。
深度學(xué)習(xí)（DL）是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法，是一種能夠模擬出人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN（Artificial Neural Network）是從信息處理角度對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象，建立某種簡(jiǎn)單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，深度學(xué)習(xí)又叫深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN（Deep Neural Networks），是從之前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN模型發(fā)展而來(lái)的。優(yōu)點(diǎn)有以下幾點(diǎn)：1.相比于傳統(tǒng)的視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別方面有了很大的提高；2.具有較好的transfer learning性質(zhì)。缺點(diǎn)如下：1.模型正確性驗(yàn)證復(fù)雜且麻煩；2. 某些深度網(wǎng)絡(luò)不僅訓(xùn)練而且線上部署也需要GPU支持

6，如何正確理解深度學(xué)習(xí)的概念

深度學(xué)習(xí)就是好好學(xué)習(xí)天天向上
現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是一個(gè)很熱的概念，不過(guò)經(jīng)過(guò)各種媒體的轉(zhuǎn)載播報(bào)，這個(gè)概念也逐漸變得有些神話的感覺(jué)：例如，人們可能認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是一種能夠模擬出人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方式，從而能夠讓計(jì)算機(jī)具有人一樣的智慧；而這樣一種技術(shù)在將來(lái)無(wú)疑是前景無(wú)限的。那么深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上又是一種什么樣的技術(shù)呢？ 深度學(xué)習(xí)是什么 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中對(duì)模式（聲音、圖像等等）進(jìn)行建模的一種方法，它也是一種基于統(tǒng)計(jì)的概率模型。在對(duì)各種模式進(jìn)行建模之后，便可以對(duì)各種模式進(jìn)行識(shí)別了，例如待建模的模式是聲音的話，那么這種識(shí)別便可以理解為語(yǔ)音識(shí)別。而類(lèi)比來(lái)理解，如果說(shuō)將機(jī)器學(xué)習(xí)算法類(lèi)比為排序算法，那么深度學(xué)習(xí)算法便是眾多排序算法當(dāng)中的一種（例如冒泡排序），這種算法在某些應(yīng)用場(chǎng)景中，會(huì)具有一定的優(yōu)勢(shì)。 深度學(xué)習(xí)的“深度”體現(xiàn)在哪里 論及深度學(xué)習(xí)中的“深度”一詞，人們從感性上可能會(huì)認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)相對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠做更多的事情，是一種更為“高深”的算法。而事實(shí)可能并非我們想象的那樣，因?yàn)閺乃惴ㄝ斎胼敵龅慕嵌瓤紤]，深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入輸出都是類(lèi)似的，無(wú)論是最簡(jiǎn)單的logistic regression，還是到后來(lái)的svm、boosting等算法，它們能夠做的事情都是類(lèi)似的。正如無(wú)論使用什么樣的排序算法，它們的輸入和預(yù)期的輸出都是類(lèi)似的，區(qū)別在于各種算法在不同環(huán)境下的性能不同。 那么深度學(xué)習(xí)的“深度”本質(zhì)上又指的是什么呢？深度學(xué)習(xí)的學(xué)名又叫深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural networks ），是從很久以前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural networks）模型發(fā)展而來(lái)。這種模型一般采用計(jì)算機(jī)科學(xué)中的圖模型來(lái)直觀的表達(dá)，而深度學(xué)習(xí)的“深度”便指的是圖模型的層數(shù)以及每一層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，相對(duì)于之前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，有了很大程度的提升。 深度學(xué)習(xí)也有許多種不同的實(shí)現(xiàn)形式，根據(jù)解決問(wèn)題、應(yīng)用領(lǐng)域甚至論文作者取名創(chuàng)意的不同，它也有不同的名字：例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks）、深度置信網(wǎng)絡(luò)（deep belief networks）、受限玻爾茲曼機(jī)（restricted boltzmann machines）、深度玻爾茲曼機(jī)（deep boltzmann machines）、遞歸自動(dòng)編碼器（recursive autoencoders）、深度表達(dá)（deep representation）等等。不過(guò)究其本質(zhì)來(lái)講，都是類(lèi)似的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 既然深度學(xué)習(xí)這樣一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在以前就出現(xiàn)過(guò)了，為什么在經(jīng)歷過(guò)一次沒(méi)落之后，到現(xiàn)在又重新進(jìn)入人們的視線當(dāng)中了呢？這是因?yàn)樵谑畮啄昵暗挠布l件下，對(duì)高層次多節(jié)點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模，時(shí)間復(fù)雜度（可能以年為單位）幾乎是無(wú)法接受的。在很多應(yīng)用當(dāng)中，實(shí)際用到的是一些深度較淺的網(wǎng)絡(luò)，雖然這種模型在這些應(yīng)用當(dāng)中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于這種時(shí)間上的不可接受性，限制了其在實(shí)際應(yīng)用的推廣。而到了現(xiàn)在，計(jì)算機(jī)硬件的水平與之前已經(jīng)不能同日而語(yǔ)，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣一種模型便又進(jìn)入了人們的視線當(dāng)中。
文章TAG：深度學(xué)習(xí)技術(shù)深度學(xué)習(xí)就業(yè)前景好嗎

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