深度学习正在成为数据科学领域的新宠。它作为机器学习的一种典范，显示出了广阔的前景。然而，对于大多数人来说，这仍是一个陌生而又神秘的学科。本文将解答12个关于深度学习的常见问题,帮助您更好地了解和掌握这项技术。

1. 什么是深度学习？为什么它会如此受欢迎？

深度学习是一种模拟人脑功能的机器学习方法。它可以从大量无关数据中提取有用信息,随着数据量的增加而不断进步。深度学习在近年才实现重大突破,主要得益于数据量的增加以及硬件资源的发展。

2. 深度学习只是一种炒作,还是有真实的应用程序？

深度学习已经在许多实际应用中得到广泛应用,如Netflix的电影推荐系统、Google的无人驾驶技术,以及医疗、语音识别等领域。它绝对不是一个简单的炒作。不过由于获取足够的标注数据和计算设备成本较高,一些人仍将其视为炒作。

3. 深度学习与机器学习有什么区别？

深度学习与机器学习最主要的区别在于数据依赖性和特征工程。深度学习在大数据环境下性能远超传统机器学习,但可解释性相对较弱。

4. 深度学习的先决条件是什么？

学习深度学习需要具备一定的数学、统计和编程基础知识,如概率论、线性代数、导数等,以及对机器学习基础概念的理解。

5. 在深度学习领域是否需要获得博士学位？

博士学位不是必须的,关键在于展现自己的实际能力。但如果你选择在特定领域进行深入研究,博士学位确实会是一个加分项。

6. 选择哪些工具/语言构建深度学习模型？

Python凭借其强大的机器学习生态系统而成为深度学习的首选语言。除此之外,您也可以关注TensorFlow、PyTorch等深度学习框架,或尝试基于GUI的无需编码的软件。

7. 为什么构建深度学习模型需要使用GPU？

深度学习模型的核心是大量的矩阵乘法运算,GPU擅长并行计算,能大大提高训练速度,是深度学习所需的关键硬件资源。

8. 何时(何处)应用神经网络?

需要大量数据、复杂问题、特征工程要求高等场景,都是深度学习的适用范畴。而计算资源要求也是选用深度学习的重要因素。

9. 是否需要大量数据来训练深度学习模型?

深度学习确实需要大量数据,但也可以通过迁移学习来克服数据量不足的问题。

10. 哪里可以找到一些基本的深度学习项目用来练习?

MNIST数据集是一个很好的初学者练习项目,而Age Detection竞赛可以作为中级用户的练习。

11. 深度学习的一些免费学习资源有哪些?

本文列举了图像处理、序列预测/时间序列以及自然语言处理等领域的免费学习资源,供读者参考。

12. 深度学习的相关面试问题有哪些?

本文列举了一些常见的深度学习面试问题,涉及模型原理、网络结构、优化算法等方面,可供学习和准备面试。

13. 深度学习的未来是什么?

随着技术的不断发展,深度学习将成为每个数据科学实践者必备的技能。未来它将在减少偏见、提高可解释性等方面继续进步,应用前景广阔。