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Medium网友分享了一篇帖子 介绍了他的深度学习方法和过程
Medium网友Favio Vázquez分享了他是如何学习深度学习并利用它来解决数据科学问题的。这是一个非正式的帖子，但内容很有趣。以下是他分享的内容。
关于我和深度学习的一点介绍
我的专业是物理和计算机工程。我在委内瑞拉学习过，后来在墨西哥做过物理学硕士。但我认为自己是一个数据科学家。因此，尽管我在数学、微积分和统计学方面有很好的背景，但从头开始学习机器学习和深度学习对我来说并不容易。这些主题并不新鲜，但是我们研究它们的方式，我们如何构建使用它们的软件和解决方案，以及我们与它们进行编程或交互的方式已经发生了巨大的改变。
我从哪里开始着手?
在我学习计算机工程的时候，有一个关于“人工智能（Artificial Intelligence）”的课程。对于这个课程，我时常会产生一些困惑。因此，我研究了专家系统（expert system），神经网络（neural net），遗传算法（genetic algorithm），并阅读了一些论文，我发现其中两篇非常有趣:
- 阿兰·图灵的《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）
- 玛格丽特·博登的《创造力和人工智能》（Creativity and artificial intelligence）
当我阅读这些论文之前(我不知道机器学习的进展，或者它甚至存在)，我认为我们离实现真正的人工智能还有很远的距离。所以，那时的我(22岁)对人工智能失去希望，于是我开始研究量子计算，对我来说，这是在人工智能之前发生的事情。然而，看看下图，事实证明我错了:
我对人工智能的兴趣
在2014年(24岁)，我刚刚从物理系毕业，在做我的关于黑洞模拟工程的论文时，我意外地发现了Coursera、机器学习、吴恩达和Apache Spark。这对我来说无疑是个巨大的惊喜。
我对严谨的在线学习感到惊讶，我以前没有尝试过这样的课程(我仍然不知道为什么)，于是我开始学习所有的课程，从基因组学到天文学，从Scala到Python，从机器学习到Søren Kierkegaard的哲学理论。
我没有学习捷径，也没有导师，所以我只是在探索这个世界，试着找出我想要做些什么。与此同时(2014年底)，我在机器学习和Apache Spark项目中发现了吴恩达的课程，并在两周内完成了这门课程，我简直不敢相信这一领域有多么惊人。然后我开始编写我在Scala和Apache Spark中所学到的知识，因此我了解了分布式计算、Hadoop、HDFS以及所有这些伟大的东西。
我的一些早期(不是很好的)机器学习和spark的项目，你可以在我的GitHub上找到它们。
- GitHub地址：https://github.com/FavioVazquez
我的第一个数据科学工作
我在2014年获得了第一份数据科学工作，我是公司里唯一的数据科学家，试图弄明白我们可以用数据做什么。在工作中我发现，事情不像在课上学到的那样简单！我不再在R中导入Iris数据集，我处理的是奇怪的数据，并且我不知道数据在现实生活中是“肮脏的”。但我一直都在学习。有趣的是，我当时并不确定数据科学是什么。我主要在Scala和Python中构建了一些简单的模型。
然后过了一段时间，我意识到我喜欢开源（Open Source）。我开始在一些简单的项目中进行合作，其中一些项目是我自己的，然后还有一些是Apache Spark这样的大型项目。有简单的项目，也有高级的项目，我觉得我是在为社会做贡献。
宇宙冒险
Roger Penrose的共形循环宇宙学理论
数据科学是继我对物理学和宇宙学之后的第二次热情，所以我来到墨西哥做物理学硕士。这是一次令人惊奇的经历，但仍有一些缺失。我需要代码!我爱上了编程！
我选修了基础物理课程，如经典力学，量子力学，但也有数值方法，高性能计算，以及贝叶斯推理和机器学习。在我的论文中，我用Python编写了很多代码，所以我很高兴。
成为一名数据科学家
当我完成我的硕士学位(2017年)的时候，我决定我想做的是帮助大家成为一名数据科学家。是的，我花了一段时间。
如果你想知道我是如何在这个领域找到一份令人惊叹的工作的，那就看看我在几周前做的一篇博客文章:如何找到一份数据科学家的工作?
我也开始在我的LinkedIn上分享我的经历、想法和知识，这是非常重要的事情。我认识了很棒的人，这对我有很大帮助，现在我也在帮助别人。
- LinkedIn地址：https://www.linkedin.com/in/faviovazquez/
每天我学习，代码，在开源项目中做贡献，并且帮助人们，所以我对我正在做的事情很满意。
深度学习呢?
等等，看到现在，你可能想问，这难道不是一个关于深度学习的帖子吗?
是的，但是我需要告诉你为什么现在的深度学习对我来说很重要。
作为一名数据科学家，你需要更新理论、技术和框架;因此，去年我们看到了深度学习的爆炸式增长，就在我对机器学习开始适应的时候，这是一个全新的学习方式。
但是，你知道我从哪里开始的吗?
是的！正是吴恩达的deeplearning.ai的学习课程。
- deeplearning.ai学习地址：https://www.deeplearning.ai/
我真的对他感到惊讶。当我才开始接触这个领域时，他已经在教授这个领域的课程了。是的，我还在做这些课程。但我并没有就此止步。我也需要更多的实用信息。
于是我开始学习TensorFlow，然后是Keras。Keras是一个高级的神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow、CNTK或Theano上面运行。这是由François Chollet开发的，专注于快速的实验。能够从想法到结果，再到最少的延迟，是进行良好研究的关键。
有很好的学习实践深度学习的资源，比如GitHub的repos和一些相关书籍。现在我正在阅读《Deep Learning with Python》这本书，它对我的学习真的很有帮助:
注：这本书有中文版，AiTechYun截取了一些豆瓣网友对此书的评价。
深度学习的未来
预测是一种艺术，它告诉我们将要发生什么，然后解释它为什么没有发生。
我不知道如何预测未来。但我能说的是，我看到的是什么，就会发生什么。
我去年看到的深度学习的最好的东西之一就是Deep Cognition。这是创建和部署人工智能的一个解决方案。简单的拖放界面可以帮助你轻松地设计深度学习模型。Deep Learning Studio可以自动为你的自定义数据集设计一个深度学习模型，这要归功于他们的高级的AutoML功能。
- Deep Cognition：http://deepcognition.ai/
我认为图形用户界面（GUI）和AutoML可以是深度学习的未来。不要误解我的意思，我喜欢编码，你也可以在那里编码。但我认为，我们明年编写的代码数量将会衰减。我们不可能花那么多的时间在全世界范围内编程相同的东西，所以我认为GUI和AutoML将帮助数据科学家提高效率和解决更多的问题。
