大數(shù)據(jù)分析為什么要學習深度學習?深度學習是一種以幾乎令人恐懼的速度增長的機器學習。在接下來的十年中,幾乎所有的預測都將使深度學習行業(yè)大規(guī)模發(fā)展。該市場研究報告,例如,預計深度學習在中國成長71X和更比全球在未來的十年。從沒有比現(xiàn)在更好的時間開始了。
為了讓您更輕松地開始學習,AAA教育決定在大數(shù)據(jù)分析課程中開設了新課程:深度學習基礎知識。
大數(shù)據(jù)分析為什么要學習深度學習旨在為您介紹神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習。您將從這些概念背后的理論開始,并熟悉將線性和邏輯回歸模型表示為圖形。然后,您將開始更深入地研究諸如非線性激活函數(shù)之類的主題,并使用scikit-learnPython中的包通過添加隱藏的神經(jīng)元層來改進模型。最后,您將建立一個深度學習模型,該模型能夠查看手寫數(shù)字的圖像并正確識別/分類它們。
1、增加您的收入
盡管一般數(shù)據(jù)科學家的薪水已經(jīng)很高,但作為專家,機器學習和深度學習工程師的薪水甚至更高。例如,根據(jù)來自中國的招聘網(wǎng)站數(shù)據(jù),機器學習工程師的薪水平均比數(shù)據(jù)科學家的薪水高約13%。擁有一些深度學習技巧也可以幫助您的簡歷在申請數(shù)據(jù)科學工作時脫穎而出,即使您尚未達到深度學習專家的水平。
2、對深度學習的需求正在增長
毫無疑問,機器學習是一個快速發(fā)展的領域,而在其中,深度學習也在以驚人的速度增長。具體的市場預測,從改變公司堅定以堅定的,但每個人都同意的總趨勢:深學習需求是通過屋頂領導。
3、節(jié)省時間
如果您對其他形式的機器學習感到困惑,您就會知道功能工程(將輸入的參數(shù)轉換為算法可以讀取的“功能”)可能是一個相當困難且耗時的過程。但是深度學習中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡旨在自動進行轉換。因此,例如,不必費解如何從一組圖像中提取顏色數(shù)據(jù),直方圖和其他指標,您只需通過神經(jīng)網(wǎng)絡運行原始圖像,它將為您完成工作!當然,這聽起來很容易,但事實并非如此。挑戰(zhàn)在于使網(wǎng)絡達到能夠為您完成這項工作的地步。但這意味著您將花費更多的時間來處理算法,而花更少的時間來擺弄功能。
4、專注于保持靈活性
建立專業(yè)可以幫助您在任何領域找到工作,但是也可以使您注定要每天都做同樣的事情,因為您的專業(yè)只會吸引數(shù)量有限的公司同樣的事情。值得慶幸的是,深度學習并非如此,深度學習在眾多行業(yè)中都需要,并且被用于解決從圖像識別到翻譯到機器人技術的問題。
深度學習基礎
在“深度學習基礎知識”課程中學習深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識。在本深度學習基礎知識課程中,您將使用scikit-learn構建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。您將學習圖論,激活函數(shù),隱藏層以及如何對圖像進行分類等概念。
然后,您將更深入地學習深度學習,以學習不同種類的非線性激活函數(shù),例如ReLU函數(shù),雙曲正切函數(shù)等,以發(fā)現(xiàn)它們?nèi)绾问股窠?jīng)網(wǎng)絡捕獲非線性。您還將學習如何添加隱藏層以及添加隱藏層如何使神經(jīng)網(wǎng)絡更強大。
在課程的最后,您將完成一個項目,在該項目中,您將構建一個神經(jīng)網(wǎng)絡,以對MNIST數(shù)據(jù)集中的數(shù)字圖像進行分類。您還將調整神經(jīng)網(wǎng)絡以在手寫識別方面表現(xiàn)更好。這個項目為您提供了一個機會,可以結合您在本深度學習基礎知識課程中學習到的技能,并使用典型的深度學習工作流程練習構建神經(jīng)網(wǎng)絡。該項目還可以作為投資組合項目,您可以向未來的雇主展示。
在深度學習基礎本課程結束時,您將能夠:
1)了解神經(jīng)網(wǎng)絡的表示方式。
2)了解添加隱藏層如何提高模型性能。
3)了解神經(jīng)網(wǎng)絡如何捕獲數(shù)據(jù)中的非線性。
除了職業(yè)優(yōu)勢,別忘了深度學習簡直就是酷。您可以使用它來使機器執(zhí)行所有操作,從自動為舊照片著色到摧毀世界上最偉大的棋手,而無需實際教他們?nèi)绾巫瞿切┦虑椤?a href="http://m.5wd995.cn/zt/dashuju/" target="_blank">大數(shù)據(jù)分析課程試聽課是完全免費的,因此每個人都可以試用,但是您需要聯(lián)系在線客服小姐姐才能試聽大數(shù)據(jù)分析為什么要學習深度學習的課程。
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