100種分析思維模型之:深度學(xué)習(xí)

林驥
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🔗 产品经理的不可取代的价值是能够准确发现和满足用户需求,把需求转化为产品,并协调资源推动产品落地,创造商业价值。

本文將帶你進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的奇妙世界,探討這一前沿技術(shù)的核心原理、應(yīng)用實(shí)例及未來(lái)趨勢(shì)。通過(guò)本文內(nèi)容的深入分析,引導(dǎo)閱讀者理解深度學(xué)習(xí)如何改變數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,希望對(duì)你有所幫助。

2016 年,谷歌旗下的 DeepMind 公司開(kāi)發(fā)的 AlphaGo,打敗了圍棋世界冠軍李世石,后來(lái)又擊敗了當(dāng)時(shí)世界排名第一的柯潔,讓許多人感到震驚,點(diǎn)燃了大家對(duì)人工智能的熱情。

100種分析思維模型之:深度學(xué)習(xí)

2022 年,OpenAI 公司發(fā)布 ChatGPT,從此各種大語(yǔ)言模型蜂擁而至,生成式 AI 獲得蓬勃的發(fā)展。

100種分析思維模型之:深度學(xué)習(xí)

回顧人類(lèi)社會(huì)發(fā)展的歷史,一旦科學(xué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)重大的突破,人們的生活就會(huì)發(fā)生翻天覆地的變化。

在 AlphaGo 和 ChatGPT 等應(yīng)用程序的背后,都離不開(kāi)一項(xiàng)關(guān)鍵的技術(shù),那就是深度學(xué)習(xí)。

下面介紹 100 種分析思維模型的第 75 種:深度學(xué)習(xí),它是能幫助我們更好地理解世界運(yùn)行的底層規(guī)律。

一、為什么學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)?

深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的前沿科技,該技術(shù)已經(jīng)融入到了我們的日常工作、生活和學(xué)習(xí)中。

如今,各行各業(yè)開(kāi)始運(yùn)用深度學(xué)習(xí)的人,已經(jīng)明顯提升了工作效率。

與此同時(shí),大量簡(jiǎn)單重復(fù)的工作將會(huì)被機(jī)器替代,很多人將會(huì)面臨失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,未來(lái)人類(lèi)從事的幾乎所有活動(dòng),都可能受其影響,包括科學(xué)、醫(yī)學(xué)、制造、能源、交通、農(nóng)業(yè)、藝術(shù)等。

也許有一天,深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序?qū)⒊蔀槟愕牡昧χ?,甚至成為你的親密朋友,它可能比任何人都更了解你,能夠回答你的問(wèn)題,會(huì)幫你教育好孩子,并呵護(hù)你的健康。

二、什么是深度學(xué)習(xí)?

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,而 ChatGPT 是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用之一。

100種分析思維模型之:深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的起源,可以追溯到 1943 年,當(dāng)時(shí)神經(jīng)生理學(xué)家 Warren McCulloch 與數(shù)學(xué)家 Walter Pitts 合作,發(fā)表了一篇題為《神經(jīng)活動(dòng)內(nèi)在思想的邏輯演算》的論文,其中提出了一個(gè)神經(jīng)元模型,實(shí)現(xiàn)用一個(gè)簡(jiǎn)單電路來(lái)模擬大腦神經(jīng)元的行為,證明可以使用邏輯演算的方式,描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行機(jī)理,奠定了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。

學(xué)習(xí)的本質(zhì)是改善性能。著名學(xué)者赫伯特·西蒙說(shuō):“如果一個(gè)系統(tǒng),能夠通過(guò)執(zhí)行某個(gè)過(guò)程,就此改進(jìn)了它的性能,那么這個(gè)過(guò)程就是學(xué)習(xí)?!?/p>

深度學(xué)習(xí)是通過(guò)「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」的連接來(lái)傳遞信息,實(shí)現(xiàn)將「特征工程」完全自動(dòng)化,因此讓解決問(wèn)題變得更高效、更簡(jiǎn)單。

由于互聯(lián)網(wǎng)的興起,使得收集和分發(fā)數(shù)據(jù)變得簡(jiǎn)單可行。如果說(shuō)深度學(xué)習(xí)是工業(yè)革命中的蒸汽機(jī),那么數(shù)據(jù)就如同煤炭和石油,驅(qū)動(dòng)著深度學(xué)習(xí)快速發(fā)展。

深度學(xué)習(xí)的過(guò)程,符合 DIKW 模型的規(guī)律,即:從數(shù)據(jù)中提取有用的信息,信息積累成知識(shí),知識(shí)演變?yōu)橹腔邸?/p>

100種分析思維模型之:深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)以數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)為基礎(chǔ),從數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。隨著學(xué)習(xí)層次的不斷深入,機(jī)器將會(huì)變得越來(lái)越智能。

三、怎么運(yùn)用深度學(xué)習(xí)?

深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛,包括圖像分類(lèi)、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯、文字與語(yǔ)音互轉(zhuǎn)、數(shù)字助理、查找資料、輔助編程、輔助寫(xiě)作、輔助辦公、藝術(shù)創(chuàng)作、健康診斷、自動(dòng)駕駛、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)、下圍棋、玩游戲、回答用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題……

隨著計(jì)算機(jī)處理的速度越來(lái)越快,數(shù)據(jù)越來(lái)越豐富,任何企業(yè)甚至個(gè)人都可以用深度學(xué)習(xí)來(lái)提升自己。

比如,借助 ChatGPT 等應(yīng)用程序,每個(gè)人都可以通過(guò)跟機(jī)器聊天的方式來(lái)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。

但是,學(xué)習(xí)和運(yùn)用深度學(xué)習(xí)是一段漫長(zhǎng)的旅程,需要學(xué)習(xí)的知識(shí)有很多,多到一本書(shū)都無(wú)法涵蓋所有的內(nèi)容,市面上關(guān)于深度學(xué)習(xí)的書(shū)不計(jì)其數(shù),粗略估計(jì)不下 100 本,而且這個(gè)數(shù)量還在不斷增長(zhǎng)。

如果你不是人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者,那么其實(shí)不必深究其中的代碼和公式,只需結(jié)合自身的實(shí)際情況,有針對(duì)性地學(xué)習(xí)和運(yùn)用相關(guān)的知識(shí)即可,因?yàn)橐粋€(gè)人的時(shí)間、精力和能力都是有限的。

我比較關(guān)注深度學(xué)習(xí)在個(gè)人成長(zhǎng)方面的運(yùn)用,希望自己能夠運(yùn)用深度學(xué)習(xí),去分析過(guò)去記錄的數(shù)據(jù)和寫(xiě)作的文字材料,讓其成為我的得力助手,進(jìn)而更加了解自己,并成為更好自己。

運(yùn)用深度學(xué)習(xí)主要包括 3 個(gè)步驟:定義任務(wù)、開(kāi)發(fā)模型和部署模型。

① 定義任務(wù)

學(xué)習(xí)通常是從明確目標(biāo)、定義任務(wù)和提出問(wèn)題開(kāi)始,了解問(wèn)題背后的業(yè)務(wù)邏輯,并開(kāi)始收集數(shù)據(jù)。比如,如何用數(shù)據(jù)賦能成長(zhǎng)?目前有哪些數(shù)據(jù)可用?是否需要收集更多數(shù)據(jù)?

② 開(kāi)發(fā)模型

把數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好之后,就可以嘗試選擇一個(gè)合適的模型,然后對(duì)其進(jìn)行調(diào)優(yōu)和檢驗(yàn),不斷改進(jìn)模型的性能。

③ 部署模型

將優(yōu)化之后的模型部署到目標(biāo)環(huán)境中,監(jiān)控模型在真實(shí)環(huán)境中的表現(xiàn),并繼續(xù)收集更多的數(shù)據(jù),形成深度學(xué)習(xí)的閉環(huán)。

100種分析思維模型之:深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的步驟,有點(diǎn)類(lèi)似于《數(shù)據(jù)化分析》的過(guò)程,從收集數(shù)據(jù)開(kāi)始,到改善數(shù)據(jù),再到分析數(shù)據(jù)和化解難題,然后又反過(guò)來(lái)收集更多的數(shù)據(jù),形成一個(gè)用數(shù)據(jù)解決實(shí)際問(wèn)題的增強(qiáng)回路。

100種分析思維模型之:深度學(xué)習(xí)

四、最后的話(huà)

未來(lái),我們每個(gè)人都有可能會(huì)用到深度學(xué)習(xí),就像今天的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)一樣普及,極大地解放人類(lèi)的生產(chǎn)力,并顯著提升人們的認(rèn)知能力。盡管深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用非常廣泛,但是也要請(qǐng)你注意,深度學(xué)習(xí)并不是一把萬(wàn)能的鑰匙,有些問(wèn)題并不適合用深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)解決,可能是因?yàn)閿?shù)據(jù)還不夠多,也可能是因?yàn)檫€有其他更好的方法。

當(dāng)你手中只有一把「錘子」的時(shí)候,看什么都像「釘子」。但如果你手中既有錘子,又有螺絲刀,還有起子和扳手等,那么就可以根據(jù)實(shí)際情況,選擇使用合適的工具,這樣解決問(wèn)題就會(huì)變得更加高效。

所以,我們需要抱著終身學(xué)習(xí)的理念,學(xué)習(xí)更多的分析思維模型,并在實(shí)際工作和生活中加以應(yīng)用,從此開(kāi)啟更加美好的未來(lái)。

公眾號(hào):林驥,《數(shù)據(jù)化分析》作者

本文由 @林驥 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載。

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