Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Herzlichen Glückwunsch! Du hast es geschafft! Wenn du dich bis zu diesem Punkt durch alle Hefte durchgearbeitet hast, gehörst du zu der kleinen, aber wachsenden Gruppe von Menschen, die in der Lage sind, die Macht des Deep Learning zu nutzen, um echte Probleme zu lösen. Du fühlst dich vielleicht nicht so - eigentlich tust du das wahrscheinlich auch nicht. Wir haben immer wieder festgestellt, dass die Teilnehmer/innen der fast.ai-Kurse ihre Effektivität als Deep-Learning-Anwender/innen dramatisch unterschätzen. Wir haben auch festgestellt, dass diese Menschen oft von anderen mit einem klassischen akademischen Hintergrund unterschätzt werden. Wenn du also über deine eigenen Erwartungen und die anderer hinauswachsen willst, ist das, was du als Nächstes tust, nachdem du dieses Buch geschlossen hast, noch wichtiger als das, was du getan hast, um an diesen Punkt zu gelangen.
Das Wichtigste ist, dass du den Schwung beibehältst. Wie du aus deinem Studium der Optimierer weißt, ist Dynamik etwas, das auf sich selbst aufbauen kann! Überlege dir also, was du jetzt tun kannst, um deine Deep Learning-Reise aufrechtzuerhalten und zu beschleunigen. Abbildung 20-1 kann dir ein paar Ideen geben.
Abbildung 20-1. Was als nächstes ...
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Julian F.
Head of Cybersecurity
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