title: DeepLearning的专家如此急缺，它难在何处？
desc: 不可否认，人工神经网络中有一些思想是很巧妙的。但正如SVM， Linear Regression， Decision Tree， Boosting Tree 一样，他们都有各自巧妙的思想，但数学并不复杂。通过具象来深入理解其原理和调参也并不复杂。常用的技巧有，train， predict，feature engineering，bootstrap 等等。机器学习作为一种计算机科学分支，其数学概念的复杂度低于统计学。机器学习用的是比较直观的想法。有许多trick，例如loss function， kernel，activation function， back propagation。<br><br>那么，机器学习，或者深度学习，难点究竟在哪里呢？<br><br>1 是数学基础的严格化？<br>2 是代码结构的优化？<br>3 还是在于发现一些新的trick呢？<br>4 针对具体问题设计合适的模型，决定合适的参数？<br>5 是否人工神经网络过于复杂，难以用传统手段分析，以至于我们还无法把握它工作的核心机制？<br><br>求指教。<br><br>--<br><br>注：这个问题本身不错，但是原版的补充说明容易把讨论引向歧途。故稍作修改。
topic: 人工智能
content: 深度学习需要的数学基础凸优化，数值分析，矩阵分析，统计推断，概率图把99的程序员学生挡在了门外 CC，CUDAOpenCL，计算机网络和体系结构，大规模并行系统的门槛又将纯数学背景的限制在了只能用matlab写点两三层几千维神经网络的实验小程序上，而数据量不到100G深度不到五六层维度没有十万根本感受不到深度学习的可怕威力。所以两个知识的交叉领域还剩多少人？我估计全中国具有可实用深度学习知识的人应该只有300个左