Hướng dẫn octave vs python reddit - kết xuất quãng tám vs python

Hariprasath,

Tôi thấy mình ở vị trí của bạn vài năm trước, cụ thể, khi tôi sắp tham gia khóa học ML của Andrew. Tôi sẽ khuyên bạn nên tiếp cận quá trình trong sóng. Quá trình tôi muốn giới thiệu là như sau:

1. Octave rất hữu ích để hiểu toán học đằng sau những gì đang diễn ra và rất tập trung toán học (về cơ bản nó là phiên bản opensource của MATLAB). Nó cho phép bạn phát triển sự hiểu biết sâu sắc về toán học đằng sau các mạng, mà không phải lo lắng về quản lý gói, vấn đề đường dẫn, kiểm soát phiên bản, môi trường ảo và tất cả các thứ khác tương đối quan trọng trong Python. Đối với khóa học đầu tiên của Andrew (mà tôi rất khuyến khích), tôi sẽ sử dụng Octave.

2. Nếu bạn vẫn quan tâm đến toàn bộ điều học sâu này sau khi hoàn thành khóa học đầu tiên của Andrew, tôi sẽ theo dõi điều đó với phần giới thiệu Python/Lập trình tốt. Python là khá nhiều thực tế. Ngôn ngữ cho hầu hết các học viên DL để lập trình chung với Python. Tôi đã chạy qua khóa học của Đại học Toronto Coursera: Học cách lập trình: Các nguyên tắc cơ bản để học những điều cơ bản của lập trình và có thể thực hiện một trong các lớp/sách RealPython.com (những điều cơ bản của Python thực sự khá tốt để giúp bạn tăng tốc nhanh ). Trong khi bạn đang quen thuộc với Python, bạn cũng có thể có được môi trường Dev của mình:

   1. Trong khoảng thời gian này, sẽ có giá trị khi thiết lập một IDE/text_editor chung. Vì nhiều lý do, tôi đã chọn sử dụng VIM làm IDE của tôi. Có rất nhiều chi tiết tại sao tôi chọn VIM, mà bạn có thể đọc ở đây.

   2. Ngoài ra, bây giờ sẽ là thời điểm tốt để lên giường với Ubuntu 18.04 nếu bạn chưa có. Đúng là bạn có thể sử dụng máy Mac cho nhiều công việc phát triển, nhưng nếu bạn từng triển khai các mô hình của mình, rất có thể bạn sẽ sử dụng một số hương vị của Linux (mọi thứ tôi đã làm cho đến nay trong thế giới DL đã được sử dụng trên Ubuntu) . Tải xuống trên máy tính xách tay của bạn, nếu có thể bắt đầu sử dụng nó riêng. Một cảnh báo, khi bắt đầu với Linux, hãy tránh sự cám dỗ để cài đặt phần mềm "mát", nếu nó trông gợi cảm, tôi khuyên bạn nên tránh nó. Gắn bó với các gói Python của bạn, các plugin IDE và IDE (trong trường hợp của tôi VIM, Vundle và Git) và sử dụng dòng lệnh càng nhiều càng tốt. Điều này sẽ giảm số lần bạn phải cài đặt lại Ubuntu ..... điều mà tất cả chúng ta phải làm vì .... Đôi khi các ứng dụng quá khó để chống lại.

      1. Lưu ý một giải pháp thay thế cho máy tính xách tay sẽ là kích hoạt một máy chủ dựa trên đám mây AWS hoặc các máy chủ dựa trên đám mây khác và chỉ cần ssh vào nó. Một điều tốt đẹp về cấu hình được đề xuất của tôi là tất cả sẽ hoạt động trên cả máy tính xách tay của bạn hoặc trên đám mây thông qua SSH.

   3. Thiết lập một tài khoản GitHub (là một ứng dụng web) và cài đặt Git (là một ứng dụng chạy trên máy chủ hoặc máy tính xách tay của bạn). James Chambers có một bài viết tốt về quy trình làm việc của Git ở đây. Đừng cảm thấy như một thằng ngốc, khi lần đầu tiên sử dụng Git, không ai trong chúng ta thực sự hiểu chính xác nó hoạt động như thế nào, nó nằm ở đâu đó giữa sự hiểu biết hoàn toàn về dòng dõi độ dốc và một lý thuyết thống nhất về mọi thứ.

3. Một khi bạn đã hoàn thành với vòng tròn ở trên và lấy khóa học deeplearning.ai của Andrew. Trong thời gian này, tôi sẽ thực hiện mô -đun Python nhỏ của riêng bạn mà bạn có thể gọi cho phép bạn thực hiện tất cả các mô hình khác nhau từ đầu (OK, bạn sẽ được phép sử dụng Numpy), điều đó sẽ khiến bạn quen thuộc với cách tất cả các toán học hoạt động và Làm thế nào để lập trình các chức năng khác nhau. Đừng nhấn mạnh vào mô -đun này, nó chỉ nhằm mục đích học tập và rất có thể bạn sẽ không sử dụng nó trong cuộc sống thực trừ khi bạn loay hoay với các vấn đề đồ chơi hoặc nghiên cứu ý tưởng của riêng bạn, nhưng điều này có hiệu quả với tôi.

4. Làm việc với một ý tưởng bạn quan tâm, mã mã mã mã.

5. Tiếp tục làm toán

6. Xuất bản kết quả tuyệt vời

7. Nhận một công việc học sâu

8. Giúp mọi người trên kênh học tập sâu Reddit, những người quan tâm đến việc học sâu.

Tôi đã học Matlab đầu tiên và sẽ không bao giờ quay lại. Nó rất tốt cho toán học, nhưng trong tâm trí của tôi, không phải là người được nghĩ ra, tạo ra lỗi và mã spaghetti.

Vấn đề cơ bản với MATLAB là nó gần như tập trung hoàn toàn vào ma trận thay vì là ngôn ngữ lập trình chung trước tiên. Việc xử lý lỗi, thiếu không gian tên, thiếu bất kỳ công cụ đóng gói nào mà không có giá 100k, các lớp học kém và xử lý chuỗi xấu thực sự làm tổn thương nó. MATLAB cũng rất tốn kém và bất kỳ khách hàng nào bạn phát triển mã phải sử dụng MATLAB. Những gì bạn kết thúc là mọi người đã hết 10 năm.

Octave có hầu hết các vấn đề tương tự, ngoại trừ nó có thể sử dụng gói đắt tiền và không tương thích trừ khi bạn biết bạn đang làm gì.

Tôi thích Wingide hơn.Có rất nhiều sự lựa chọn.Trình gỡ lỗi của nó thực sự tốt.

Tôi hiện đang tham gia khóa học bây giờ và tôi đang đi theo con đường của Octave.

Tuy nhiên, tôi cũng đang tìm kiếm các giải pháp cho mã trực tuyến.Tôi không quan tâm đến việc viết mã ngay bây giờ, vì tôi đang hoạt động như thế nào và hiểu cách viết mã hóa.

Đối với tôi, hiểu lý thuyết và làm thế nào để áp dụng nó quan trọng hơn mã thực tế.Khi bạn có một khung cho cách viết mã, bạn có thể bắt đầu áp dụng nó cho công việc hàng ngày/các dự án khác.Tôi cũng không có nền tảng mã hóa mạnh mẽ, vì vậy điều này cho tôi tiếp xúc thêm.

Tôi sẽ không làm điều này nếu bạn đang muốn thêm một chứng chỉ vào sơ yếu lý lịch của mình, nhưng nếu bạn chỉ cố gắng hiểu khuôn khổ của việc học máy, đây có thể là một con đường có lợi.