中年高龄开始学习 Deep Learning

[twinsant]

把学习过程记录在：

https://github.com/twinsant/ML

有兴趣的同学可以参考

[leven87]

活到老，学到老。

[ladeo]

https://github.com/twinsant/ML

ML 是机器学习，DL 才是深度学习吧

tensorflow 别用了。

[lonelygo]

@twinsant 22 楼 @ladeo 正解，tensorflow 别用了，被时代抛弃的框架了，直接上手 pytorch2.x 吧。

[jackmod]

离校很久又不是相关行业的话，重修一大堆数学是个问题🐶

[Jinnrry]

@ruxuan1306 太特么形象了。每次调模型，都深感迷茫，每次感觉自己是瞎鸡巴试，具体效果怎么样，完全不知道。

自己唯一能干的，就是把每层数据跑通，真特么跟接水管一样

[Jinnrry]

@Xs0ul
@lonelygo
@dcoder 为啥不推荐 tf 了？

[TangMonkDance]

有多高?

[vicalloy]

看完《 Python 深度学习》基本上就可以对深度学习有些概念了。
深度学习最大的问题还是成本（经济）太高，而且赢家通吃，普遍人没机会接触到这么多资源。
另外 TensorFlow 暴露了太多不必要的细节，非常不人性化，要不是历史惯性早没有人用了。
现在新的项目基本上都是 PyTorch 。

[coolmenu]

我大学数学毕业的，我现在学习 AI 那些东西，只能模模糊糊的有个概念，配合 gpt 和 mathematica ，稀里糊涂的懂个概念，还是不明白真正的东西。

[fuadam1982]

42 岁失业明天开始家里蹲，准备先了解机器学习，然后深度学习，LLM

[holimis]

@Jinnrry 我感觉大佬说的生产环境不推荐，但是在学习层面哪个框架都可以，学会了方法其他框架都差不多。

[nianlifeixing]

我也是快 30 了，有意学习，打算跟着楼主来

[nyxsonsleep]

@holimis #31 说反了，生产环境反而是 tf 更多，但这是历史原因。新部署的环境大多数 pytorch ，因为这是论文主导的领域，都在用 pyt 发论文，自然没 tf 的位置了。
不推荐 tf 的原因说到底，tf 是 google 开源的，google 对于自己的产品是怎么做的，dddd ，ai 落后不是没原因的。
最后一点用 tf 纯属给自己找麻烦，huggingface 里 85%的模型都是 pyt 。

如果是做传统 ml 那无所谓了。传统 ml 和 llm 完全不是一个路子。

[zypy333]

之前浅浅接触过，数学劝退了，学校里教的全忘光了

[volvo007]

接水管就接吧，做一个合格的工程师也不容易的

[qfly]

框架不是最重要，最主要的是后面的数学，模型中的数学公式都是手工推算出来的。比较难的比如贝叶斯模型，图以及各种混合体。单纯的使用框架找几本书翻一下就好了。同数学专业本科，但长时间不用都忘了。努力啃英文书 ing 。

[twinsant]

@yh7gdiaYW 我４５了：Ｄ

关于为啥用ＴＦ...是因为有个项目目前用 TF1.9.x ，需要改，所以我得看

[jimrok]

年龄是个大问题，主要是记忆力变差，还有就是时间，如果不是完整的时间去做这部分内容，比较难跟上。如果是 30 岁开始学习，可能要比 45 掌握快很多，大概能少用一半时间吧。

[lonelygo]

@Jinnrry 现在 LLMs 这么火，模型架构基本都手链到 transformer 的自回归部分也就是 decoder 部分。
而，HF （ huggingface ）开源的 transformer 库基本就是所有开源 LLMs 使用的标准 transformer 实现（ Google 除外，坚守自家框架，但也不是 TensorFlow 了，而是用 JAX ）。
又，HF 的 transformer 使用 PyTorch 实现的，所以，过去几年 TF 就逐渐江河日下了，所有新工作，新 paper ，新开源基本都是在 pytorch 下了。
所以，这时候入坑，就当没有 tf 这个框架，也不亏。