深度学习领域有哪些瓶颈？

Question

如题所述

Answer 1

深度学习作为机器学习的典范，在各领域显示出了广阔的前景。深度学习最大的特点在于从大量无关数据中获取有用信息，已经在很多实际中得到应用：从Netflix著名的电影推荐系统到Google的无人驾驶，从创造艺术和文学写作到各种预测，都在使用深度学习模型。
很多转行人士在学习深度学习算法时，往往会对算法的数学推导感到吃力，无法理解具体核心参数表示的物理意义，等弄懂算法原理后，面对实际问题，依然不知道如何利用算法解决。
造成这种普遍现象的原因，主要在于学习者数学基础不扎实、实践经验不足。
人工智能是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域，是数学、概率论、统计学、各种数学理论的体现。机器学习作为实现人工智能的主流方法，最重要的基础就是数学和编程。对于普通程序员，C /C++、Python等编程能力比较强，但数学基础却相对薄弱。数学作为表达与刻画机器学习模型的工具，是深入理解机器学习算法原理的基石，也是算法创新的基础技能。

Answer 2

就是你不识字啊！