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          滿滿的干貨!2021入坑機(jī)器學(xué)習(xí),有這份指南就夠了

          共 2547字,需瀏覽 6分鐘

           ·

          2021-10-14 16:22

          機(jī)器之心報(bào)道

          編輯:小舟

          這是一份適用于小白的機(jī)器學(xué)習(xí)超豐富資源指南。

          機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)社交媒體上經(jīng)常有人提出這樣的問題:

          • 我如何開始機(jī)器學(xué)習(xí)?

          • 我如何免費(fèi)學(xué)習(xí)?

          • 什么是人工智能?我怎樣才能學(xué)會(huì)它?

          • 人工智能是如何工作的?我該從何學(xué)起?

          • 如果我沒有開發(fā)人員背景,該如何開始?

          • ......


          面對(duì)這些問題,油管博主 What's AI——Louis Bouchard 撰寫了一份關(guān)于「如何在 2021 年零基礎(chǔ)開始機(jī)器學(xué)習(xí)」的完整指南,整合了大量學(xué)習(xí)資源,而且大部分是免費(fèi)的。


          項(xiàng)目地址:https://github.com/louisfb01/start-machine-learning

          該資源現(xiàn)已獲得 1.6K star 量,并且仍在持續(xù)更新中。我們來看一下這份指南的具體內(nèi)容。


          1. 首先 Bouchard 列出了一些初步了解機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域及其術(shù)語的視頻,并整理好了 免費(fèi)鏈接,包括 What's AI 的 Learn the basics in a minute、Welch Labs 的 Neural Networks Demystified 和 3Blue1Brown 的 Neural networks。


          Welch Labs 的 Neural Networks Demystified

          2. 第二部分 Bouchard 進(jìn)一步列出了一些更系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)入門課程,包括 AI 大牛吳恩達(dá)的斯坦福 CS229。


          3. 閱讀一些優(yōu)秀的線上文章,線上文章大多是被多次瀏覽的,優(yōu)秀的技術(shù)文章能夠脫穎而出說明它們受到許多人認(rèn)可。目前 Bouchard 列出的文章包括:


          4. 除了文章,一些體系完整的書籍也是可以閱讀學(xué)習(xí)的,Bouchard 給大家整理了一些書目的在線版:


          5. 入門機(jī)器學(xué)習(xí)沒有相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)怎么辦?這讓許多初學(xué)者望而卻步。在這份指南中,Bouchard 給大家推薦了可汗學(xué)院的 3 門數(shù)學(xué)課程:線性代數(shù)、統(tǒng)計(jì)與概率、多元微積分。此外,他還推薦了一些與數(shù)學(xué)相關(guān)的書和視頻,供大家進(jìn)行更結(jié)構(gòu)化的學(xué)習(xí)。

          可汗學(xué)院的線性代數(shù)線上課程。

          6. 除了數(shù)學(xué)基礎(chǔ),一些跨專業(yè)學(xué)習(xí)的初學(xué)者可能缺乏編程的基礎(chǔ)知識(shí)。Bouchard 主要為大家整理了一些學(xué)習(xí) Python 的課程資源:


          7. 與其他領(lǐng)域一樣,名校以及領(lǐng)域內(nèi)大牛的課程是含金量非常高的,例如圖靈獎(jiǎng)得主 Yann LeCun、吳恩達(dá)等都有自己的線上課程,Bouchard 的指南中目前整理了如下內(nèi)容


          8. 掌握理論知識(shí)后,實(shí)踐也是非常重要的。Bouchard 在指南中推薦了數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)分析競(jìng)賽平臺(tái) Kaggle,在 Kaggle 上完成相應(yīng)題目的編碼和測(cè)試是機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)常見的實(shí)踐學(xué)習(xí)方式。

          Kaggle 平臺(tái)地址:https://www.kaggle.com/

          9. 此外,Bouchard 還為大家整理了一些提供領(lǐng)域新聞和資訊的社區(qū)平臺(tái)或網(wǎng)站。借助這些平臺(tái),研究者們能夠查閱最新的研究進(jìn)展和論文等,包括 reddit、Medium 等。


          最后,Bouchard 整理了 AI 領(lǐng)域目前面臨的重要問題——倫理道德與可信 AI 的相關(guān)信息,還在個(gè)人博客中總結(jié)了一些機(jī)器學(xué)習(xí)工作面試的小技巧:https://www.louisbouchard.ai/learnai/#how-to-find-a-job


          如此完備的機(jī)器學(xué)習(xí)入門指南,感興趣的同學(xué)快去查看原項(xiàng)目的豐富資源吧。




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