2021机器学习指南

这是一份适用于小白的机器学习超丰富资源指南。

机器学习社区社交媒体上经常有人提出这样的问题:

  • 我如何开始机器学习?
  • 我如何免费学习?
  • 什么是人工智能?我怎样才能学会它?
  • 人工智能是如何工作的?我该从何学起?
  • 如果我没有开发人员背景,该如何开始?
  • ……

面对这些问题,油管博主 What’s AI——Louis Bouchard 撰写了一份关于「如何在 2021 年零基础开始机器学习」的完整指南,整合了大量学习资源,而且大部分是免费的。

项目地址:https://github.com/louisfb01/start-machine-learning

该资源现已获得 1.6K star 量,并且仍在持续更新中。我们来看一下这份指南的具体内容。

1. 首先 Bouchard 列出了一些初步了解机器学习领域及其术语的视频,并整理好了 免费链接,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 进一步列出了一些更系统的机器学习入门课程,包括 AI 大牛吴恩达的斯坦福 CS229。

3. 阅读一些优秀的线上文章,线上文章大多是被多次浏览的,优秀的技术文章能够脱颖而出说明它们受到许多人认可。目前 Bouchard 列出的文章包括:

4. 除了文章,一些体系完整的书籍也是可以阅读学习的,Bouchard 给大家整理了一些书目的在线版:

5. 入门机器学习没有相关的数学知识怎么办?这让许多初学者望而却步。在这份指南中,Bouchard 给大家推荐了可汗学院的 3 门数学课程:线性代数、统计与概率、多元微积分。此外,他还推荐了一些与数学相关的书和视频,供大家进行更结构化的学习。

可汗学院的线性代数线上课程。

6. 除了数学基础,一些跨专业学习的初学者可能缺乏编程的基础知识。Bouchard 主要为大家整理了一些学习 Python 的课程资源:

7. 与其他领域一样,名校以及领域内大牛的课程是含金量非常高的,例如图灵奖得主 Yann LeCun、吴恩达等都有自己的线上课程,Bouchard 的指南中目前整理了如下内容

8. 掌握理论知识后,实践也是非常重要的。Bouchard 在指南中推荐了数据建模和数据分析竞赛平台 Kaggle,在 Kaggle 上完成相应题目的编码和测试是机器学习社区常见的实践学习方式。

Kaggle 平台地址:https://www.kaggle.com/

9. 此外,Bouchard 还为大家整理了一些提供领域新闻和资讯的社区平台或网站。借助这些平台,研究者们能够查阅最新的研究进展和论文等,包括 reddit、Medium 等。

最后,Bouchard 整理了 AI 领域目前面临的重要问题——伦理道德与可信 AI 的相关信息,还在个人博客中总结了一些机器学习工作面试的小技巧:https://www.louisbouchard.ai/learnai/#how-to-find-a-job

如此完备的机器学习入门指南,感兴趣的同学快去查看原项目的丰富资源吧。

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/nOouY0GBupmhZNUK988QWw

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1 条评论 ,94 次阅读

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  1. jiumi

    加油💪

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