如何學習深度學習?

文/編輯 | 言有三

這是一篇總結文,說說優秀的深度學習從業者擁有的一些習慣,從看論文到寫代碼,從刷論壇到刷比賽。

1、擁有一臺GPU

雖然各類深度學習框架caffe,tensorflow等都是可以支持CPU的,但是如果沒有一臺GPU,學深度學習始終只能做一個看客。

筆者工作四年,幾乎每天揹著一臺移動GPU,是神舟的一臺遊戲本,加上書包約20斤左右。有一臺移動GPU,不僅方便出差時酒店裡訓練個模型什麼的,也方便平時在公司做項目快速驗證一些技術方案,絕對是提升效率的神器。

如果經濟條件容許,就來一臺吧,配上一個Linux系統。

「雜談」學深度學習的你有GPU了嗎

2、提高編程效率

編程習慣,工作效率很重要,很重要!提高寫代碼效率,可以從終端多任務管理,熟練使用shell命令,熟練使用vim等開發環境,熟練使用git命令等地方入手。

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「AI白身境」Linux幹活三板斧,shell、vim和git

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「雜談」提升寫代碼效率不得不做的三件事

3、用好GitHub

Linux系統有了,GPU也有了,基本的編程習慣也養成了,接下來就可以嘗試一些好的項目了嘛。所以,GitHub這個代碼池就要好好利用。

我們在下面的項目裡基本上把所有優秀的機器學習/深度學習的項目都推送給大家了,自己去關注吧。

我們也把主流的深度學習開源框架的使用整理成了項目,希望能減少你走的彎路。

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「雜談」GitHub上最全的機器學習和深度學習資料

4 高效解決bug與衝突

寫代碼嘛,有bug才是正常的事情,誇張的時候做工程每天可能花費數小時在解決bug,換個環境程序不能跑了,更新一下庫程序又不能跑了,甚至睡一覺起來,換個人程序也不能跑了。

有些bug的產生,是因為初學者的誤操作,有些bug的出現,是必然的環境衝突,需要我們定製環境。頻繁面對bug的時候,最需要的首先是保持心平氣和,冷靜一下再解決,畢竟這是程序員一輩子的事兒。

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「雜談」如何應對煩人的開源庫版本依賴-做個心平氣和的程序員?

5 看看公眾號

如果要讓自己的知識庫更加全而新,就要學會使用好一些免費的資源,公眾號是一個非常適合碎片化學習的平臺。

有的是新聞資訊比如36氪,可以輔助瞭解下行業在發生什麼。有的是學術論壇比如paperweekly,可以瞭解下最新的技術有什麼。有的是學習平臺比如我們有三AI,可以系統性地跟進學習。

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「雜談」天下苦公眾號久矣,如何利用這幾類公眾號進行深度學習?

6 國外優秀社區

當然,如果你的網絡環境容許,英文足夠熟練,直接閱讀國外的一些優質論壇媒體,創作平臺,問題社區可能會更好。

大佬頻繁出沒的社交新聞站點Reddit,想必大家已經不陌生了,在美國流量僅次於Google、YouTube、Facebook、Amazon。優質博客扎堆的Medium,國內機器之心等公眾號的內容來源,非常值得跟進。還有問答社區Quora與知乎,什麼不會就問什麼,大佬們自會出馬寫答案。

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「雜談」扒一扒Reddit,Medium等國內外高質量AI社區與內容平臺

7 看論文

對於深度學習這個領域來說,發論文當然是要發在著名期刊例如PAMI,會議例如ICLR等上面,但是讀最新的論文反而是從arxiv上獲取,大家也約定俗成地養成了有論文先去arxiv上佔坑的習慣。

如何瀏覽、搜索,獲取最新的論文資訊,當然是需要一些工具來輔助了,比如arxiv-sanity。

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「雜談」如何看arxiv.org才能不錯過自己研究領域的最新論文?

8 寫論文畫圖

看了論文還要寫對吧,對於深度學習方向的論文來說,一個不可避免的問題就是要畫網絡圖。

如果能畫出炫酷高大上的神經網絡圖就更好了,下面推薦幾個常用的工具。

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「雜談」那些酷炫的深度學習網絡圖怎麼畫出來的?

9 記筆記

每天都能遇到好的資料,常常忍不住無節制地蒐集信息,平時看論文學習有很多筆記需要記錄,是不是有點迷茫。

學霸們很少有不做好筆記的,所以你需要一些工具來輔助。

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「雜談」想成為機器學習學霸?先學會做筆記吧

10 搞數據

深度學習項目開發中最重要的是什麼,當然是數據!實際的項目你經常沒有足夠多的數據,這個時候就需要自己去想辦法獲取了。

互聯網是一個什麼資源都有的大寶庫,學會使用好爬蟲,你將可能成為時代裡最有“資源”的人,這也很可能是項目成功的開始。沒事爬點美女圖收藏什麼的,也是不錯的嘛。

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「雜談」深度學習必備,各路免費爬蟲一舉拿下

「AI白身境」學深度學習你不得不知的爬蟲基礎

11 參加比賽

覺得自己水平夠了,想跟別人PK一下獲取經驗或者證明自己,那就去大膽地參加比賽吧。

有國際範兒的kaggle,大咖雲集的阿里天池,也有各憑本事拿獎金不用爭前三的FlyAI,總有一款適合你。

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「雜談」AI工業界都有哪些值得參加的比賽?

12 正視自己的水平

學習不僅僅是看著自己就行了,也要向大佬看齊,充分認識知識的盲點所在,全方面提升技能。

那麼,你究竟處在了深度學習算法從業人員的什麼段位呢?不妨來測試一下。

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「雜談」白身,初識,不惑,有識,你處於深度學習哪一重境界了

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