6 Tutoriale și cursuri de învățare utile pentru a înțelege esențele

Învățarea în mașină este viitorul automatizării. Milioane de sarcini efectuate de oameni pe o bază zilnică vor fi în cele din urmă înlocuite cu rețele neuronale instruite. Chiar și acum, algoritmii de învățare a mașinilor vă modelează viața.

Piața locurilor de muncă se deplasează pentru a se adapta acestei noi tehnologii, iar cei care sunt capabili să își programeze propriile rețele (sau integrarea cu cele existente) sunt în cerere.

Nu a fost niciodată un moment mai bun pentru a se arunca cu capul în învățarea mașinilor. Iată câteva tutoriale și resurse utile pentru a vă ajuta să învățați despre învățarea în mașină.

1. Trenul de codificare

Oricine cunoaște canalul YouTube al lui Daniel Shiffman va ști despre tutorialele sale excelente atât pe procesare cât și despre p5.js. Stilul său distractiv de predare în timp real a ajutat nenumărați oameni să învețe elementele de bază ale codării.

Pe lângă multe videoclipuri cu provocări de codare care acoperă subiecte unice, Shiffman are, de asemenea, o listă de redare incredibil de amănunțită.

Aceste videoclipuri sunt utile în special pentru cei care doresc să învețe Java sau JavaScript ca limbă principală. Din fericire, conceptele incluse în serie se aplică oricărei limbi alese de dvs..

Natura Codului, cartea mult iubită a lui Shiffman, și-a dedicat ultimul capitol rețelelor neuronale. Ea este singura ca o introducere excelentă pe teren. Lucrul a fost continuat atat pe canalul YouTube de codare a trenului, cat si pe pagina personala GitHub.

Marea putere a învățării în acest fel este însuși Daniel Shiffman. Un profesor natural, el oferă exemple clare de modul în care codul interacționează cu algoritmi de învățare a mașinilor.

2. Cursul de învățare a mașinilor

Google sunt mari jucători în învățarea mașinilor. Platforma lor open source Tensorflow este concepută pentru a deschide subiectul pentru toată lumea într-o varietate de limbi de programare.

De asemenea, Google are propria lor cursă gratuită de învățare a mașinilor, proiectată pentru a preda atât fundamentele învățării în mașină, cât și modul de utilizare a Tensorflow prin intermediul API-urilor.

Fiecare capitol al cursului are prelegeri video împreună cu textul integral pentru a susține conținutul. Așa cum era de așteptat, este un curriculum incredibil de detaliat. Cursul oferă, de asemenea, informații interactive “Provocarea programării” paginile în care codul este prezentat în mod dinamic în browser unde poate fi rulat și modificat, înainte de a oferi provocări de codificare pentru a vă ajuta să înțelegeți modulul.

Curriculum-ul are, de asemenea, caracteristici “Terenuri de joacă pentru exerciții” și șansele de a “Verificați-vă înțelegerea”, cuprinzând vizualizări interactive ale principiilor de învățare a mașinilor și întrebări bazate pe subiectul actual.

Nu este deloc surprinzător faptul că Google este un lider în acest domeniu, iar pentru un curs gratuit, acesta acoperă o mulțime de teren!

3. Siraj Raval

Deși există foarte mulți profesori YouTube excelenți acolo, puțini obțin echilibrul de prezentare excelentă, explicația clară a subiectelor și, cel mai important, memele, la fel ca Siraj Raval.

Canalul său YouTube se concentrează în cea mai mare parte pe limba de programare Python, împreună cu multe principii esențiale pentru știința modernă a datelor și pentru învățarea în mașină. Siraj are un playlist de videoclipuri ușor de urmărit pe tema rețelelor neuronale și a învățării în mașină. Variația dintre videoclipurile cu subiect unic cu ritm rapid și proiectele mai vechi cu un flux de flux live acoperă atât elementele fundamentale, cât și modul de aplicare a acestora pe date.

Calea lui Siraj este folositoare în special pentru cei care învață deja Python și, dacă căutați să învățați limba, aceste exemple Python de bază 10 Exemple de bază Python care vă vor ajuta să aflați rapid 10 exemple Python de bază care vă vor ajuta să învățați rapid Acest articol de Python de bază exemple este pentru cei care au deja o experiență de programare și doresc pur și simplu să treacă la Python cât mai repede posibil. Citiți mai multe vă va ajuta să ridicați fundamentele.

4. Rețelele neuronale și învățarea profundă

În timp ce tutoriale video sunt o modalitate foarte bună de a învăța, unii oameni preferă să învețe dintr-o carte. Rețelele neuronale și învățarea profundă de către Michael Nielsen nu se califică drept o carte tipărită deoarece utilizează exemple încorporate destinate browserului. Cu toate acestea, este cea mai clară explicație scrisă nu numai a istoriei învățării mașinilor, ci și a învățării matematicii din spatele rețelelor neuronale pe care le veți găsi.

Cartea urmează un proiect de recunoaștere a caracterelor de la început până la sfârșit. Pacing-ul ii permite cititorului sa inteleaga cum si de ce invata reteaua, impreuna cu deciziile si provocarile cu care se vor confrunta in realizarea unei retele neuronale functionale.

Încă o dată, limba de alegere este Python, deși fundamentele sunt atât de bine acoperite aici, încât se recomandă citirea pentru oricine care are interes în învățarea mașinilor.

5. Nanodegrees pentru învățarea utilajelor

Există mai multe în profunzime “Nanodegrees” disponibil pe Udacity pentru învățarea în mașină. Cursul de Inginer de Învățare Machine recomandat este un curs în profunzime, care duce elevul prin principiile de învățare a mașinilor prin munca de proiect.

Fiecare proiect este conceput pentru a emula un lucru pe care un inginer i-ar face față în munca lor. Elevii înscriși la curs primesc acces la serviciile Amazon Web Services (AWS) pentru a-și desfășura proiectele.

Cursul costă 899 de dolari nu va fi ieftin de standardele multor oameni, dar beneficiul de a avea o relație cu tutorii dvs. împreună cu instrumentele furnizate de curs va fi de neprețuit pentru mulți.

6. Creați un curriculum mixt

În timp ce totul de pe această listă este perfect pentru învățarea avansată, mulți oameni vor găsi chiar și fundamentele dificile. În acest caz, crearea unui program curricular mixt poate reprezenta o modalitate excelentă de a completa toate lacunele și de a asigura o bază solidă de cunoștințe care să avanseze.

Reddit utilizator pk7677 a răspuns la o postare pe / r / MachineLearning cu câteva sfaturi despre sfat:

Postul complet continuă să vă recomande să vă creați propriile proiecte personale. De asemenea, ar trebui să țineți cont de domeniile noi și în curs de dezvoltare ale domeniului.

Învățarea profundă pentru învățarea în mașină

Indiferent de metoda pe care o luați cu mașina de învățare, fiți pregătiți pentru o călătorie lungă. Subiectul este, prin natura sa, incredibil de dens.

Popularitatea învățării în mașină a crescut foarte mult și se datorează îmbunătățirilor în domeniul puterii de procesare și informaticii. Nu există trasee ușoare în teoria din spatele ei. Acum este momentul să abordăm limbile de programare protejate în viitor.

Dacă sunteți un novice, alegeți un limbaj de programare prietenos cu începătorii 6 Limbi de programare cele mai ușoare de învățat pentru începători 6 Limbi de programare mai ușoare de învățat pentru începători Învățarea programării vizează găsirea limbii potrivite la fel de mult ca și procesul de edificare. Iată primele șase limbi de programare cele mai bune pentru începători. Citește mai mult înainte de scufundări în învățarea mașinilor. Și nu uitați să examinați comparația dintre învățarea profundă, învățarea în mașină și AI Deep Learning vs. Învățarea în mașină vs. AI: Cum merg împreună? Învățarea profundă vs. Învățarea în mașină vs. AI: Cum merg împreună? Încercați să identificați diferența dintre inteligența artificială, învățarea în mașină și învățarea profundă? Iată ce înseamnă toate acestea. Citeste mai mult . Continuați să învățați și noroc!

Explorați mai multe despre: Învățarea cu mașini, Cursuri online.