Denny Britz , deja la escuela (su doctorado) para ingresar a las industrias.
Christopher Olah : La misma historia, al menos no se comunica sobre su educación (http://colah.github.io/cv.pdf).
Ambos son conocidos por su experiencia y son seguidos por una gran cantidad de personas en la comunidad de aprendizaje profundo.
Por lo tanto, el aprendizaje profundo, estrictamente hablando de la red neuronal profunda, es bastante fácil.
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La razón por la cual el aprendizaje profundo causó tanto impacto es el hecho mismo de que nos permite formular varios problemas de aprendizaje previamente imposibles como la minimización empírica de pérdidas a través del descenso de gradiente, una cosa conceptualmente súper simple. Las redes profundas manejan señales naturales que anteriormente no teníamos formas fáciles de manejar: imágenes, video, lenguaje humano, habla, sonido. Pero casi cualquier cosa que haga en el aprendizaje profundo, al final del día se vuelve súper simple: combina un par de elementos básicos e ideas (convolución, agrupación, recurrencia), puede hacerlo sin pensarlo demasiado, si tiene suficientes datos. la red lo resolverá. Los marcos declarativos cada vez más de alto nivel como TensorFlow, Theano, Lasagne, Blocks, Keras, etc. simplifican esto al nivel de construcción de torres de Lego.
Ferenc Huszár (Aprender en profundidad es fácil: aprender algo más difícil)
Puedes convertirte en un increíble ingeniero de aprendizaje automático que utilizó la técnica de aprendizaje profundo, sin ir a la universidad. Si te sientes cómodo aprendiendo mientras trabajas en una empresa, no entiendo por qué no serías tan bueno como un doctor. Es solo que un estudiante de doctorado tiene 24 horas * 7 días * 52,1429 semanas para trabajar en eso, ¿y tú?