大数据分析为什么要学习深度学习?深度学习是一种以几乎令人恐惧的速度增长的机器学习。在接下来的十年中，几乎所有的预测都将使深度学习行业大规模发展。该市场研究报告，例如，预计深度学习在中国成长71X和更比全球在未来的十年。从没有比现在更好的时间开始了。
为了让您更轻松地开始学习，AAA教育决定在大数据分析课程中开设了新课程：深度学习基础知识。
大数据分析为什么要学习深度学习旨在为您介绍神经网络和深度学习。您将从这些概念背后的理论开始，并熟悉将线性和逻辑回归模型表示为图形。然后，您将开始更深入地研究诸如非线性激活函数之类的主题，并使用scikit-learnPython中的包通过添加隐藏的神经元层来改进模型。最后，您将建立一个深度学习模型，该模型能够查看手写数字的图像并正确识别/分类它们。
为什么要学习深度学习
1、增加您的收入
尽管一般数据科学家的薪水已经很高，但作为专家，机器学习和深度学习工程师的薪水甚至更高。例如，根据来自中国的招聘网站数据，机器学习工程师的薪水平均比数据科学家的薪水高约13%。拥有一些深度学习技巧也可以帮助您的简历在申请数据科学工作时脱颖而出，即使您尚未达到深度学习专家的水平。
2、对深度学习的需求正在增长
毫无疑问，机器学习是一个快速发展的领域，而在其中，深度学习也在以惊人的速度增长。具体的市场预测，从改变公司坚定以坚定的，但每个人都同意的总趋势：深学习需求是通过屋顶领导。
3、节省时间
如果您对其他形式的机器学习感到困惑，您就会知道功能工程(将输入的参数转换为算法可以读取的“功能”)可能是一个相当困难且耗时的过程。但是深度学习中使用的神经网络旨在自动进行转换。因此，例如，不必费解如何从一组图像中提取颜色数据，直方图和其他指标，您只需通过神经网络运行原始图像，它将为您完成工作!当然，这听起来很容易，但事实并非如此。挑战在于使网络达到能够为您完成这项工作的地步。但这意味着您将花费更多的时间来处理算法，而花更少的时间来摆弄功能。
4、专注于保持灵活性
建立专业可以帮助您在任何领域找到工作，但是也可以使您注定要每天都做同样的事情，因为您的专业只会吸引数量有限的公司同样的事情。值得庆幸的是，深度学习并非如此，深度学习在众多行业中都需要，并且被用于解决从图像识别到翻译到机器人技术的问题。
深度学习基础
在“深度学习基础知识”课程中学习深度神经网络的基础知识。在本深度学习基础知识课程中，您将使用scikit-learn构建和训练神经网络。您将学习图论，激活函数，隐藏层以及如何对图像进行分类等概念。
然后，您将更深入地学习深度学习，以学习不同种类的非线性激活函数，例如ReLU函数，双曲正切函数等，以发现它们如何使神经网络捕获非线性。您还将学习如何添加隐藏层以及添加隐藏层如何使神经网络更强大。
在课程的最后，您将完成一个项目，在该项目中，您将构建一个神经网络，以对MNIST数据集中的数字图像进行分类。您还将调整神经网络以在手写识别方面表现更好。这个项目为您提供了一个机会，可以结合您在本深度学习基础知识课程中学习到的技能，并使用典型的深度学习工作流程练习构建神经网络。该项目还可以作为投资组合项目，您可以向未来的雇主展示。
在深度学习基础本课程结束时，您将能够：
1)了解神经网络的表示方式。
2)了解添加隐藏层如何提高模型性能。
3)了解神经网络如何捕获数据中的非线性。
除了职业优势，别忘了深度学习简直就是酷。您可以使用它来使机器执行所有操作，从自动为旧照片着色到摧毁世界上最伟大的棋手，而无需实际教他们如何做那些事情。大数据分析课程试听课是完全免费的，因此每个人都可以试用，但是您需要联系在线客服小姐姐才能试听大数据分析为什么要学习深度学习的课程。
