大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于linux下的深度学习的问题,于是小编就整理了5个相关介绍Linux下的深度学习的解答,让我们一起看看吧。
- 为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢?
- python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么?
- 没有GPU的我们如何利用亚马逊GPU服务器训练深度学习?
- 求推荐好书?什么类型都可以,最后我会有整理?
- 想学习一些人工智能和大数据方面的知识,应该怎么开始学呢?
为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢?
深度学习主要依靠显卡的计算能力。在windows下你用的显卡可能几千块钱。做一个简单的手写体识别,可能花几个小时就搞定了。但是你要做一些复杂的功能大图像的识别处理。需要的算力非常大。这时候就要用到高性能的显卡,和显卡集群。这些高端的显卡从几万到几百万之间。但是这些显卡并不支持windows系统。你在集群上需要一个小时跑完的东西在windows上可能需要几百年。所以你不用纠结,没有一个深度学习从业者会在windows下做研究。在linux下做深度学习,不是偏好而是必须,在win下做研究,连入门都入不了,仅限于了解知道这个东西。
python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么?
对于编程学习来说,实践性比较强,所以说看视频是个不错的选择,边看***边操作,这样可以看清楚每个步骤的操作,以及具体的功能分析,都可以一目了然的展现出来。边看***边敲代码也会比边看书边敲代码更高效一些。
而且对于图形识别来说,通过看***学习的方式可读性更高。
以前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系和学习路线,有深度学习的讲解,可以参考一下。
没有GPU的我们如何利用亚马逊GPU服务器训练深度学习?
- 访问 aws.amzon*** 注册一个账号(注意:需要国际***,对新用户而言,AWS赠送了一点免费额度,不过必须验证***之后才能使用免费额度)。
- 在AWS市场搜索AWS Deep Learning AMI(基于Ubuntu或Amazon自家的Amazon Linux)
- 按照提示一步步创建并运行虚拟机。
- 然后ssh连上去就可以操作了。
除了AWS官方的AMI外,还可以在社区AMI中搜索DLAMI.V1.
DLAMI是新加坡国立大学的Ritchie Ng做的AMI镜像(Ritchie Ng也是NVIDIA深度学习机构讲师),里面包含了主流的深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Torch、CNTK、Caffe等等),开箱即用。
另外,AWS之外,主流的GPU云提供商还有:
- Google家的GCP(Google Cloud Platform,cloud.google***/gpu/)
- 微软家的Azure(N系列是GPU虚拟机,azure.microsoft***/en-us/pricing/details/virtual-machines/series/)。
国内的话,GPU云提供商有:
求好书?什么类型都可以,最后我会有整理?
对于好书,我的定义是:对人有启发意义,有助于个人成长。从书籍分类来说,最近读的主要好书有:
一、文学哲学类
1、宗白华先生的《美学散步》,通过对中国艺术如书法、绘画等阐释解释了什么是美,我们应该如何欣赏美,读起来不枯燥,可以陶冶身心,提升人的美学气质。
2、路遥的《平凡的世界》,这是一部史诗级的作品,面朝黄土背朝天的中国人,如何在困苦之中,一步步挣扎着走出自己的人生,一个个普通平凡的人又是有着怎样激荡胸怀的故事,至今读起来,依然充满震撼心灵的力量。
3、《傅雷家书》,一个父亲与儿子的对话,一部成长与教育的心路历程,从如何做人、如何对待爱情、如何对待艺术,傅雷一片谆谆爱子之心成就了今天的傅聪,严厉中透着温柔,苛刻中满是柔情,这也许是世上最好的父子情吧。
二、社科类
1、罗伯特·西奥迪尼的《影响力》,作为全球知名说服力研究权威,罗伯特·西奥迪尼被称为“影响力教父”。这本书会对日常生活中的一些行为进行剖析,给予解释,比如为什么我们宁愿选择排长队的烧烤摊,也不愿去旁边人很少的烧烤摊?为什么电视上推销药品的各种“野专家”屡禁不绝呢?为什么罗密欧与朱莉叶最终会选择殉情***?非常值得一读。
2、居斯塔夫勒庞的《乌合之众》,这本书对群体心理学的研究可谓是非常精到,长盛不衰,美国总统罗斯福、法国总统戴高乐以及***等都受此书影响颇深。
3、舍费尔的《小狗钱钱》,这本书我读了3遍,虽然是一本针对10岁以上儿童的读物,但是对成年人来说,不仅是一次非常好的理财知识培训,还对人生观具有重要的影响,非常具有启发意义。
想学习一些人工智能和大数据方面的知识,应该怎么开始学呢?
作为一名IT从业者,同时也是一名计算机[_a***_]的教育工作者,我来回答一下。
首先,在当前的大数据、人工智能时代,学习大数据和人工智能相关的知识还是很有必要的,一方面掌握这些技术能够为自己打开新的发展渠道,另一方面掌握大数据等新技术,也会明显提升自身的职场价值。
从技术体系结构来看,对于初学者来说,可以先从大数据技术开始学起,因为大数据的技术体系已经趋于成熟了,有大量的案例可以参考,另外大数据也是人工智能技术的重要基础,掌握了大数据技术也会更容易向人工智能方向发展。
初学者学习大数据技术,可以按照以下三个阶段来制定学习***:
第一:编程语言。编程语言是大数据技术体系的重要基础,不论是学习大数据开发技术还是学习大数据分析技术,都离不开编程语言。当前用于大数据领域的编程语言有很多,比如java、Python、Scala、R、Go等语言都有较多的应用,其中Python语言除了在大数据领域的应用比较多之外,在人工智能领域也有广泛的应用,所以初学者可以先从Python语言开始学起,未来再学习人工智能技术也会比较容易。
Python语言还是比较简单易学的,一方面Python语言的语法结构比较清晰,另一方面Python语言可以通过不同的“库”,来实现开发边界上的扩展。初学者完全可以通过自学来实现入门,后续可以结合具体的开发任务来深入学习。
第二:大数据平台。学习大数据相关技术一定离不开大数据平台,大数据平台不仅是大数据开发的重要基础,大数据分析同样离不开大数据平台的支撑,所以学习大数据平台知识是学习大数据的重要步骤。
对于初学者来说,学习大数据平台可以从Hadoop开始学起,一方面Hadoop是开源平台,另一方面Hadoop平台的生态体系比较健全,很多商用的大数据平台也是基于Hadoop打造的,所以掌握Hadoop平台会有很多应用场景。
第三:实践。不论是大数据开发还是大数据分析,实践对于学习大数据都是比较重要的,实践的过程不仅能够积累一定的行业知识,同时也会推动初学者不断深入学习大数据技术。实际上,在学习大数据技术的过程中,最好能够边用边学。
如果未来要想进入人工智能领域发展,在学习大数据的过程中,应该重点关注一下机器学习知识,机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一,同时机器学习还是人工智能技术的六大主要研究方向之一。对于很多初学者来说,在学习人工智能技术的初期,都是从机器学习开始学起的,机器学习也可以看出是打开人工智能技术大门的钥匙。
这个需要个人的知识积累的,在12到16年这几年,因为互联网的快速发展,产生了大批量数据,将大数据技术发展推向***,但是其实早在21世纪初美国的很多企业均已被大量数据所困扰,谷歌早期发表的三驾马车相关论文,之后hadoop生态建立,如今大数据技术已经沉淀为各个行业的基础资产服务了,如今的大数据技术都是在围绕这个生态圈推进。要想学习的话必须要从hadoop生态入手,掌握其中的成熟工具以及工作原理。
AI的话,也是技术发展所带来的新兴产业,当下正是其发展趋势。这个需要折细分行业去沉淀,比如NLP应该算是最简单的一门学科。
如果是本身是技术开发从业者,想要往人工智能和大数据方向发展,那么建议可以先从大数据方向入行。一方面是大数据技术体系现在已经算是比较成熟了,企业的应用带来的岗位需求比较多一些;另一方面大数据相比人工智能来说,入行的门槛要稍低一些,这也是现实状况。
想做大数据的话,建议从Java开始,J***a是大数据开发的主力语言,然后学习主流的数据处理框架组件,包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等几大主流框架,都需要有一定程度的掌握。
想做人工智能的话,建议从Python开始。在机器学习、深度学习、人工智能上,Python拥有十分完善的生态系统。基本只要涉及机器学习,深度学习,神经网络这些高大上的领域,是绝对避不开Python的。
随着信息化时代迅速发展,大数据在我们生活和工作中扮演着重要角色,大数据开发也逐渐的发展成熟起来,有越来越多的小伙伴慢慢对大数据熟悉起来,甚至有些小伙伴想从事大数据开发行业。
想要从事大数据开发行业,就必须对大数据开发进行系统的学习,小伙伴要知道,大数据开发是比较复杂的编程语言,而且还具有较强的综合性,大数据开发将会运用到Linux系统、j***a编程基础、web编程等语言,小伙伴想要自学恐怕是比较困难的,想要系统的学习大数据,还需要进行大数据培训。
1.基础知识的积累
学习大数据开发是需要有一定的编程基础和较强的思维逻辑能力的。所以零基础小伙伴想要学好大数据开发技术,首先必须积累更多的基础知识之后,才能学习相关大数据开发技术知识。
2.制定合理的学习***
零基础小伙伴在大数据培训班学习时,要根据培训班的课程内容制定适合自己的学习***,在学习过程中,根据***来学习,才能增强学习主动性。
3.项目实战案例的练习
小伙伴学习大数据开发技术,基础知识固然重要,但是只学习基础理论知识是纸上谈兵,大数据开发技术的学习更注重于实战经验的积累,因此小伙伴要注重项目实战案例的练习。
4.找到适合自己的学习方法
无论小伙伴选择什么样的学习方式,选择适合自己的学习方法是非常重要的。在学习过程中,小伙伴可以去借鉴别人的学习方法,但并不是去抄袭、复制,是合理的借鉴磨合,让别人好的学习方法融入到自身学习思路当中。
想学习一些人工智能和大数据方面的知识,说它简单也是可以很简单。按读书时代方式拿起一本书就可以学起来。今天我给大家分享一下,从创业角度的学习方式。
虽然说科学知识无国界,但是每个国家对新的技术战略支持时候,都会细化成自己国家行业扶持方向的政策内容。那么人工智能或大数据定义时候,就会变成有中国特色的概念定义,战略布局,具体扶持方向等。
国家工信部网站首页就有政策文件出台内容以及其解读,我们点击“政策文件”栏目里搜索人工智能和大数据,我们可以从中认真领悟政策意思,给我们学习和入行人工智能、大数据有引导作用。总是有人从中看出无限商机,你呢?
前沿技术可以从行业网站、新闻媒体、企业,甚至股市(股市是市场经济的产物)了解。我们可以很快速度那些技术是前沿,政策在市场上解读,有那些相关企业是如何解决实际场景的等等。
从工信部可以学习到概念以及行业指导,那这里我们可以学习到市场和服务。我们可以通过搜索引擎找到行业网站,在些不一一列举。
到此,以上就是小编对于linux下的深度学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于linux下的深度学习的5点解答对大家有用。