機器學(xué)習(xí)實驗室的一點年度小結(jié)
年度小結(jié)
Author：louwill
Machine Learning Lab
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本來不太想寫這個所謂的總結(jié)，因為2020年公眾號實在沒寫多少干貨。但為了一點儀式感和給2021留下點期許，還是要勉強做個樣子。
2020年隨著我個人工作逐漸轉(zhuǎn)向管理崗位，寫代碼的時間屈指可數(shù)，這也導(dǎo)致實際的技術(shù)產(chǎn)出遠不如前兩年。最大的產(chǎn)出還是2019年的歷史遺留，把機器學(xué)習(xí)公式推導(dǎo)和算法實現(xiàn)30講寫完了，還有深度學(xué)習(xí)語義分割理論與實戰(zhàn)指南，這兩項都是在7月份的時候開源發(fā)布出來了。
【原創(chuàng)首發(fā)】機器學(xué)習(xí)公式推導(dǎo)與代碼實現(xiàn)30講.pdf
【原創(chuàng)首發(fā)】深度學(xué)習(xí)語義分割理論與實戰(zhàn)指南.pdf
另外2019年完稿的那本深度學(xué)習(xí)筆記，也在8月份的時候出版了。雖然寫的不好，但也勉強算是個人第一本書。
今年公眾號還有一些不錯的技術(shù)輸出，雖然不多，但干貨滿滿。
基于web端和C++的兩種深度學(xué)習(xí)模型部署方式
PyTorch深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練可視化工具tensorboardX
用Keras寫出像PyTorch一樣的DataLoader方法
除了技術(shù)輸出之外，今年還增加一些議論性文章，通過這些推文的反響來看，讀者都是喜歡看這類寫作的。
過去的一年，從我們技術(shù)號主的圈子來看，大家都很焦慮。一方面拼命發(fā)廣告來變現(xiàn)，另一方面也頻繁焦慮沒有高質(zhì)量的干貨產(chǎn)出。但依然有很多號主朋友在堅持。我相信大部分技術(shù)號主的初心仍然是給廣大讀者提供優(yōu)質(zhì)的技術(shù)內(nèi)容的。
2021年，我個人和機器學(xué)習(xí)實驗室的最大的任務(wù)就是要把機器學(xué)習(xí)推導(dǎo)30講改寫成書稿并出版，深度學(xué)習(xí)圖像分割也要在下半年完稿。機器學(xué)習(xí)推導(dǎo)已完成書稿接近一半的內(nèi)容，預(yù)計3月份可完稿，爭取趕在京東618前面世。感興趣的朋友可點擊樣章并提出建議。還有一項也是歷史遺留問題，就是要將之前的深度學(xué)習(xí)100問系列文章更新完。
《機器學(xué)習(xí)：公式推導(dǎo)與代碼實現(xiàn)》樣章試讀及意見征求
為了能嚴(yán)格的要求自己以及進一步錘煉個人為人處事的能力，我還通過個人圈子組建了毛選學(xué)習(xí)小組，分期分階段和大家一起研讀毛選，目的是用毛選中的方法論來解決大家日常學(xué)習(xí)生活中碰到的問題。
當(dāng)然，機器學(xué)習(xí)實驗的最終定位，仍然是給廣大讀者提供優(yōu)質(zhì)的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法內(nèi)容。
最后用習(xí)大大的新年賀詞送給各位讀者朋友：