Hirdetés
A gépi tanulás az automatizálás jövője. Az emberek által naponta elvégzendő feladatok millióit végül felváltják az ideghálózatok. Még most is, A gépi tanulási algoritmusok alakítják az életed.
A munkaerőpiac elmozdul az új technológia alkalmazkodásában, és azoknak, akik képesek saját hálózatának programozására (vagy a meglévőkhöz való integrálásra), nagy a kereslet.
Soha nem volt jobb idő, hogy belemerüljenek a gépi tanulásba. Itt található hat hasznos oktatóanyag és forrás, amelyek segítenek megismerni a gépi tanulást.
1. A kódoló vonat
Bárki, aki ismeri a Daniel Shiffman YouTube-csatornáját, megismerheti a kiváló oktatóanyagait mind a feldolgozás, mind a p5.js. A valós idejű tanítás móka stílusa számtalan embernek segített megtanulni a kódolás alapjait.
A sok kódoló videofelvétel mellett az egyedi témákról, Shiffman hihetetlenül alapos is gépi tanulási lejátszási lista.
Ezek a videók különösen hasznosak azok számára, akik elsődleges nyelvként Java vagy Java nyelvet szeretnének megtanulni. Szerencsére a sorozatban szereplő fogalmak az Ön által választott bármely nyelvre vonatkoznak.
A kód természete, Shiffman nagyon szeretett könyve, az utolsó fejezetet az idegi hálózatokra szentelte. Önmagában kiváló bevezetés a mezőbe. A munkát mindkettőn folytatták A Coding Train YouTube csatorna és a személyes GitHub oldal.
Az ilyen tanulás nagy erőssége maga Daniel Shiffman. Természetes tanár, egyértelmű példákat ad arra, hogy a kód hogyan működik együtt a gépi tanulási algoritmusokkal.
2. Gépi tanulás összeomlási tanfolyam
A Google nagy szerepet játszik a gépi tanulásban. A Tensorflow nyílt forráskódú platformját úgy tervezték, hogy mindenki számára elérhető legyen a tárgy mindenféle programozási nyelven.
A Google is saját ingyenes Gépi tanulás összeomlási tanfolyam célja, hogy megtanítsa mind a gépi tanulás alapjait, mind a Tensorflow használatát az API-kon keresztül.
A tanfolyam minden egyes fejezetében video előadások és a teljes szöveg található a tartalom alátámasztására. A várakozások szerint hihetetlenül részletes tanterv. A tanfolyam interaktív „Programming Challenge” oldalakat is kínál, ahol a kódot dinamikusan mutatják be a böngésző, ahol futtatható és módosítható egyaránt, mielőtt kódolási kihívásokkal segítene a modult.
A tanterv tartalmaz továbbá „Játszótér gyakorlatokat” és lehetőséget arra, hogy ellenőrizze megértését, amely magában foglalja a gépi tanulás elveinek és kérdéseinek interaktív megjelenítését a aktuális téma.
Aligha meglepő, hogy a Google vezető szerepet játszik ezen a területen, és egy ingyenes tanfolyamhoz ez nagyon sok területet takar!
3. Siraj Raval
Noha sok nagyszerű YouTube-oktató létezik, kevesen részesülnek a kiváló prezentáció, a témák világos magyarázatának és a legfontosabb mémeknek az egyensúlyában, valamint Siraj Ravalnak.
YouTube-csatornája elsősorban a Python programozási nyelvre összpontosít, a modern adattudomány és a gépi tanulás szempontjából lényeges alapelvekkel együtt. Siraj rendelkezik egy könnyen követhető videók lejátszási listája az idegi hálózatok és a gépi tanulás témájában. A különbség a gyors ütemű, egyedi témájú videók és a hosszabb élő stream stílusú projektmunka között mind az alapjait, mind pedig az adatokhoz való alkalmazásának módját lefedi.
A Siraj-csatorna különösen hasznos azok számára, akik már megtanulják a Python-ot, és ha a nyelvet szeretnék megtanulni, ezek az alapvető Python-példák 10 alapvető Python-példa, amelyek segítenek a gyors tanulásbanEz a cikk az alapvető python példákról szól azok számára, akik már rendelkeznek valamilyen programozási tapasztalattal és egyszerűen csak a lehető leggyorsabban akarnak átmenni a Python-ba. Olvass tovább segít felvenni az alapokat.
4. Neurális hálózatok és mély tanulás
Noha a video oktatóanyagok nagyszerű módja a tanulásnak, néhány ember inkább egy könyvből tanul. Neurális hálózatok és mély tanulás Michael Nielsen készítette, nem igazán minősül nyomtatott könyvnek, mivel a böngészőhöz tervezett beágyazott példákat használ. Ez azonban a világosabb írásbeli magyarázat nemcsak a gépi tanulás történetéről, hanem arról is, hogy hogyan kell megtanulni a matematikát az ideghálózatok mögött.
A könyv a karakterfelismerési projektet követi az elejétől a végéig. Az ingerlés lehetővé teszi az olvasó számára, hogy megértse mind a hálózat, mind annak okát, és miért, valamint a működő ideghálózat összeállítása során felmerülő döntésekkel és kihívásokkal együtt.
Ismét a Python választott nyelve, bár az alapokat annyira alaposan lefedik itt, hogy mindenkinek ajánlott olvasni, aki érdeklődik a gépi tanulás iránt.
5. Udacity Nanodegrees a gépi tanuláshoz
Számos mélyreható „nanodegree” érhető el az Udacity-n a gépi tanuláshoz. Erősen ajánlott Legyen gépi tanulási mérnök tanfolyam egy mélyreható kurzus, amely a gépi tanulás elvein keresztül a hallgatót átadja projektmunkán keresztül.
Mindegyik projektet úgy tervezik, hogy utánozzanak valamit, amellyel a mérnökök szembesülnének munkájukban. A kurzusra beiratkozott hallgatók hozzáférést kapnak az Amazon Web Services (AWS) projektjeik telepítéséhez.
A tanfolyam 899 dollárba kerül, sokak számára nem olcsó, de sokak számára felbecsülhetetlen az az előnye, hogy a tanárokkal fenntartott kapcsolat és a tanfolyam által biztosított eszközök együtt vannak.
6. Hozzon létre vegyes tantervet
Noha a listán eddig minden tökéletes volt a haladó tanuláshoz, sok embernek még az alapokat is nehéznek találja. Ebben az esetben a saját vegyes tanterv létrehozása nagyszerű módszer lehet az összes hiányosság kitöltésére és az előrelépéshez szükséges szilárd tudásbázis biztosítására.
Reddit felhasználó pk7677 válaszolt egy üzenetre /r/MachineLearning némi bölcs tanácsokkal:
Az teljes üzenet folytatja saját személyes projektjeinek létrehozását. Figyelnie kell a terület új és fejlődő területeire is.
Mély tanulás gépi tanuláshoz
Bármelyik módszert is használja a gépi tanulással, készüljön fel egy hosszú utazásra. A téma természetéből adódóan hihetetlenül sűrű.
A gépi tanulás népszerűsége gyorsan növekedett, és ennek oka a feldolgozási teljesítmény javítása és a számítástechnika. Nincs egyszerű út a mögötte levő elmélethez. Itt az ideje, hogy megbirkózzunk jövőbiztos programozási nyelvek.
Ha kezdő vagy, válassza a lehetőséget kezdőbarát programozási nyelv 6 legegyszerűbb programozási nyelv a kezdők számáraA programozás megtanulása a megfelelő nyelv megtalálásáról szól, ugyanúgy, mint a szerkesztési folyamatról. Itt található a hat legegyszerűbb programozási nyelv kezdőknek. Olvass tovább mielőtt belemerülne a gépi tanulásba. És ne felejtsük el átnézni a mély tanulás, a gépi tanulás és az AI összehasonlítása Mély tanulás vs. Gépi tanulás vs. AI: Hogyan mennek együtt?Megpróbálja kitalálni a különbséget a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a mély tanulás között? Íme, mit jelentenek mind. Olvass tovább . Folytasd a tanulást, és sok szerencsét!
Ian Buckley egy szabadúszó újságíró, zenész, előadóművész és videó producer, Berlinben, Németországban. Amikor még nem ír vagy színpadon, akkor botrányozza a barkácsolás elektronikáját vagy kódját, abban a reményben, hogy őrült tudós lesz.
