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人工智能培训:深度学习工程师需要学习CUDA还是依赖像TensorFlow这样的图书馆是否足够好?

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admin 发表于 2018-6-30 17:54:47 | 显示全部楼层 |阅读模式
admin 2018-6-30 17:54:47 311 0 显示全部楼层
人工智能培训:深度学习工程师需要学习CUDA还是依赖像TensorFlow这样的图书馆是否足够好?这是绝对必要的吗?没有。过去一年,我一直在做“数据科学家”。我主要工作在视频和图像上。在过去的一年里,我不得不利用自己在网络,javascript,UI开发,统计,视频编码,并行编程等方面的知识使事情顺利进行。我不是说我是那些人中最好的。我的主要人才仍然在深入学习,但这些事情帮助。而有趣的部分是,我从来没有想过,当我学习它们时这些将会有用。他们大多是兼职爱好或项目等。您是否对技术着迷,继续学习它。这将是有用的一天。
         
人工智能培训:深度学习工程师需要学习CUDA还是依赖像TensorFlow这样的图书馆是否足够好?我不确定深度学习工程师的正式工作描述究竟是什么,然而机器学习工程师需要深入了解他们使用和实施的算法,因此像c或c ++这样的低级语言非常重要可取的。如果您知道需要您自己进行内存管理的语言,那么在需要的基础上学习CUDA指令并不难。两者都可以赚钱。这取决于你的才能和能力:学习使用Android应用程序比学习如何设计Android应用程序或深度学习系统容易得多。对于许多深度学习/数据科学的工作,他们依靠矩阵分解来做不同形式的回归。数据科学的基本思想是降维。尺寸缩小最简单的形式是低秩矩阵近似。[1]假设我们有一个矩阵A,我们认为它是真正的秩亏,我们希望简单地用另一个矩阵近似。那么最好的秩k近似是由SVD给出的。证明就在这里。

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