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作者ruthertw (督人無數就是我)
看板deeplearning
標題[轉錄] 史上最完整機器學習自學攻略!我不相信
時間Tue Feb 13 17:31:19 2018
史上最完整機器學習自學攻略!我不相信有人看完這份不會把它加進我的最愛 https://buzzorange.com/techorange/2017/08/21/the-best-ai-lesson/[1] 2017/08/21 問耕/編譯整理 【我們為什麼挑選這篇文章】我們知道很多 TO 的讀者都有相關需求,過去我們分享單堂 課程比較多,這次我們看到這篇非常完整的總整理,從上課到作業,還有課外實作全部都 包裹了,相信一定會很大程度的幫到大家。(責任編輯:林子鈞) 這篇文章的作者為 Andrey Nikishaev,他既是一個軟件開發者,也是一個創業者。 如何成長為一名機器學習工程師? 經常有人這麽問,而這篇文章就嘗試回答這個問題,其中會談到關於機器學習的方方面面 ,從簡單的線性回歸到最新的神經網絡。你不僅將學習如何使用這些技術,還將學習如何 從頭開始構建它們。 這個指南主要面向計算機視覺(CV),這也是掌握一般知識的最快方式,從 CV 中獲取的 經驗可以簡單地應用到機器學習的其他領域。 我們將使用 TensorFlow 作為框架。這些課程需要你會 Python,雖然不要求你是大師, 但至少要懂基本的知識。(另外,都是英語授課 ) 溫馨提示,學習知識與動手實踐相結合效果更佳。 1. 課程 1.1 約翰霍普金斯大學的實用機器學習 課程總共 4 周,用戶評分:4.4(5 分制,下同) 1.2 史丹佛大學的機器學習 課程總共 11 周,用戶評分:4.9。授課教師是大名鼎鼎的吳恩達。 上面兩節課,會教給你數據科學和機器學習的基本知識,並為下面的學習做好準備。 1.3 CS231n:面向視覺識別的卷積神經網絡 總共 16 個課時,目前已更新為 2017 春季的最新版本。李飛飛是這節課程的導師。 現在才算步入正軌。這是網上最好的機器學習與計算機視覺課程。 1.4 Google 講深度學習 整個課程大約耗時三個月,導師...
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