6 Hjälpfulla Maskininlärning Tutorials och kurser för att ta itu med Essentials

Maskininlärning är framtiden för automation. Miljoner av uppgifter som utförs av människor på daglig basis kommer i slutändan att ersättas av neurala nätverk utbildade. Även nu skapar maskininlärningsalgoritmer ditt liv.

Arbetsmarknaden förändras för att tillgodose denna nya teknik, och de som kan programmera sina egna nätverk (eller integrera med befintliga) är i hög efterfrågan.

Det har aldrig varit en bättre tid att dyka in i maskininlärning. Här är sex användbara handledning och resurser för att hjälpa dig att lära dig mer om maskininlärning.

1. Kodningståget

Någon som är bekant med Daniel Shiffmans YouTube-kanal kommer att veta om hans utmärkta handledning på både behandling och p5.js. Hans roliga stil av realtidsundervisning har hjälpt otaliga människor att lära sig grunderna för kodning.

Förutom hans många kodningsutmaningsvideor som täcker enskilda ämnen har Shiffman också en otroligt grundlig maskinlärningsspellista.

Dessa videoklipp är särskilt användbara för dem som vill lära sig Java eller JavaScript som sitt primära språk. Lyckligtvis gäller de begrepp som omfattas av serien på vilket språk du väljer.

Kodens natur, Shiffmans mycket älskade bok, ägnade sitt sista kapitel till neurala nätverk. Det står ensamt som en utmärkt introduktion till fältet. Arbetet har fortsatt både på The Coding Train YouTube-kanalen och hans personliga GitHub-sida.

Den stora styrkan att lära sig på detta sätt är Daniel Shiffman själv. En naturlig lärare ger han tydliga exempel på hur koden interagerar med maskininlärningsalgoritmer.

2. Maskininlärning Crash Course

Google är stora aktörer inom maskininlärning. Deras Tensorflow Open Source-plattform är utformad för att öppna ämnet för alla på en mängd olika programmeringsspråk.

Google har också en egen fri maskininlärningskraschkurs som är utformad för att undervisa både grunderna för maskininlärning och hur man använder Tensorflow genom API.

Varje kapitel i kursen har videoföreläsningar tillsammans med hela texten för att stödja innehållet. Som förväntat är det en otroligt detaljerad läroplan. Kursen erbjuder även interaktiva “Programmeringsutmaning” sidor där koden presenteras dynamiskt i webbläsaren där den kan köras och ändras innan du tillhandahåller kodningsutmaningar för att hjälpa dig att förstå modulen.

Läroplanen innehåller också “Lekplatsövningar” och chanser till “Kontrollera din förståelse”, omfattande interaktiva visualiseringar av principer för maskininlärning och frågor baserade på aktuellt ämne.

Det är knappast förvånande att Google är ledande inom detta område, och för en fri kurs täcker den en hel del mark!

3. Siraj Raval

Medan det finns många bra YouTube-lärare där ute, får få balans mellan utmärkt presentation, tydlig förklaring av ämnen, och viktigast av allt memes, lika bra som Siraj Raval.

Hans YouTube-kanal koncentrerar sig mest på Pythons programmeringsspråk tillsammans med många principer som är viktiga för modern datavetenskap och maskininlärning. Siraj har en spellista med lättlästa videor om neurala nätverk och maskininlärning. Variationen mellan snabba enskilda videofilmer och det längre live stream-stilprojektet täcker både grundläggande och hur man applicerar dem på data.

Sirajs kanal är speciellt användbar för dem som redan lär sig Python, och om du letar efter språket, kommer dessa grundläggande Python-exempel 10 Basic Python-exempel som hjälper dig att lära dig snabbt. 10 Grundläggande Python-exempel som hjälper dig att lära dig snabbt. Denna artikel av grundläggande python Exempel är för dem som redan har någon programmeringserfarenhet och vill helt enkelt övergå till Python så fort som möjligt. Läs mer hjälper dig att hämta grunderna.

4. Neurala nätverk och djupt lärande

Medan videohandledning är ett bra sätt att lära sig föredrar vissa människor att lära av en bok. Neural Networks och Deep Learning av Michael Nielsen kvalificerar sig inte riktigt som en skrivbok eftersom det använder inbäddade exempel som är utformade för webbläsaren. Det är dock den tydligaste förklaringen av inte bara historien om maskininlärning, utan också hur man lär sig matematiken bakom neurala nätverk, som du hittar.

Boken följer ett teckenigenkänningsprojekt från början till slut. Dess stimulering tillåter läsaren att förstå både hur och varför nätverket lär sig, tillsammans med de beslut och utmaningar de kommer att möta för att sätta ihop ett fungerande neuralt nätverk.

Än en gång är det valfria språket Python, även om grunddragen är så noggrant täckt här att det rekommenderas att läsa för alla med intresse för maskininlärning.

5. Utacity Nanodegrees för maskinlärande

Det finns flera djupgående “Nanodegrees” tillgänglig på Udacity för maskininlärning. Den högst rekommenderade kursen för maskinlärande ingenjör är en djupgående kurs som tar studenten genom maskininlärningsprinciper via projektarbete.

Varje projekt är utformat för att efterlikna något som en ingenjör skulle möta i sitt arbete. Studenter som är inskrivna i kursen får tillgång till Amazon Web Services (AWS) för att distribuera sina projekt.

Kursen kostar $ 899 kommer inte att vara billigt av många människors standarder, men fördelen med att ha en relation med dina handledare tillsammans med de verktyg som tillhandahålls av kursen kommer att vara ovärderligt för många.

6. Skapa en blandad läroplan

Medan allt på denna lista hittills är perfekt för avancerad inlärning, kommer många människor att hitta även de grundläggande svårigheterna. I det här fallet kan det vara ett bra sätt att fylla i alla luckor och skapa en robust kunskapsbas framåt.

Reddit användare pk7677 svarade på ett inlägg på / r / MachineLearning med några sage råd:

Hela posten fortsätter att rekommendera att skapa egna egna projekt. Du bör också hålla koll på nya och utvecklade områden inom fältet.

Djupt lärande för maskinlärande

Oavsett vilken metod du tar med maskininlärning, var förberedd för en lång resa. Ämnet är av natur otroligt tätt.

Maskininlärningens popularitet har höjt sig, och det beror på förbättringar i bearbetningskraft och datavetenskap. Det finns inga lätta vägar in i teorin bakom den. Nu är det dags att ta tag i framtidssäkrade programmeringsspråk.

Om du är nybörjare, välj ett nybörjarevänligt programmeringsspråk. 6 Lättaste programmeringsspråk att lära sig för nybörjare. 6 Lättaste programmeringsspråk att lära sig för nybörjare. Lära sig att programmera handlar om att hitta rätt språk lika mycket som det handlar om uppbyggnadsprocessen. Här är de sex bästa enklaste programmeringsspråk för nybörjare. Läs mer innan du dyker in i maskininlärning. Och glöm inte att granska vår jämförelse av djupt lärande, maskininlärning och AI Deep Learning vs. Machine Learning vs AI: Hur går de tillsammans? Deep Learning vs Machine Learning vs AI: Hur går de tillsammans? Försöker man utarbeta skillnaden mellan artificiell intelligens, maskininlärning och djupt lärande? Här är vad de menar. Läs mer . Fortsätt lära och lycka till!

Utforska mer om: Maskininlärning, online kurser.