6 Nyttig Maskinlæring Tutorials og kurs for å ta tak i Essentials

Maskinlæring er fremtiden for automatisering. Millioner av oppgaver utført av mennesker på daglig basis, vil etter hvert bli erstattet av opplært neurale nettverk. Selv nå, maskininnlæringsalgoritmer former livet ditt.

Arbeidsmarkedet skifter for å imøtekomme denne nye teknologien, og de som er i stand til å programmere sine egne nettverk (eller integrere med eksisterende) er i stor etterspørsel.

Det har aldri vært en bedre tid å dykke inn i maskinlæring. Her er seks nyttige opplæringsprogrammer og ressurser for å hjelpe deg med å lære om maskinlæring.

1. Kodetreningen

Alle som er kjent med Daniel Shiffmans YouTube-kanal, vil vite om hans gode opplæringsprogrammer på både behandling og p5.js. Hans morsomme stil av sanntidsundervisning har hjulpet utallige folk lære grunnleggende koding.

I tillegg til hans mange kodende utfordringsvideoer som dekker enkeltemner, har Shiffman også en utrolig grundig maskinlæringsspilleliste.

Disse videoene er spesielt nyttige for de som ønsker å lære Java eller JavaScript som deres primære språk. Heldigvis gjelder konseptene som omfattes av serien til hvilket som helst språk du velger.

Kodenes natur, Shiffmans elskede bok, viet sitt siste kapittel til nevrale nettverk. Det står alene som en utmerket introduksjon til feltet. Arbeidet har blitt videreført både på The Coding Train YouTube-kanalen og hans personlige GitHub-side.

Den store styrken av å lære denne måten er Daniel Shiffman selv. En naturlig lærer gir han klare eksempler på hvordan koden samhandler med maskinlæringsalgoritmer.

2. Machine Learning Crash Course

Google er store spillere i maskinlæring. Tensorflow åpen kildekode plattform er designet for å åpne emnet for alle i en rekke programmeringsspråk.

Google har også sin egen gratis maskinlærekrasjbane designet for å undervise både grunnleggende i maskinlæring og hvordan man bruker Tensorflow gjennom APIer.

Hvert kapittel av kurset har videoforelesninger sammen med fulltekst for å støtte innholdet. Som forventet er det en utrolig detaljert læreplan. Kurset tilbyr også interaktiv “Programmeringsutfordring” sider hvor koden presenteres dynamisk i nettleseren hvor den kan både kjøres og endres, før du gir kodende utfordringer for å hjelpe deg å forstå modulen.

Pensumet inneholder også “Lekeplassøvelser” og sjansene til “Sjekk forståelsen din”, som omfatter interaktive visualiseringer av maskininnlæringsprinsipper og spørsmål basert på dagens tema.

Det er ikke overraskende at Google er ledende på dette feltet, og for et gratis kurs dekker dette mye!

3. Siraj Raval

Selv om det er mange flotte YouTube-lærere der ute, får få balansen til utmerket presentasjon, tydelig forklaring på temaer, og viktigst av alt memes, like bra som Siraj Raval.

Hans YouTube-kanal konsentrerer seg mest på Pythons programmeringsspråk sammen med mange prinsipper som er viktige for moderne datavitenskap og maskinlæring. Siraj har en spilleliste med enkle å følge videoer om emnet nevrale nettverk og maskinlæring. Variasjonen mellom raske enkeltfagvideoer og det lengre live stream-stilprosjektet dekker både grunnleggende og hvordan man bruker dem til data.

Sirajs kanal er spesielt nyttig for de som allerede lærer Python, og hvis du ønsker å lære språket, vil disse grunnleggende Python-eksemplene 10 Basic Python-eksempler som hjelper deg med å lære raskt 10 Grunnleggende Python-eksempler som vil hjelpe deg å lære fort Denne artikkelen av grunnleggende python eksempler er for de som allerede har noen programmeringserfaring og bare ønsker å overgå til Python så raskt som mulig. Les mer vil hjelpe deg med å hente grunnleggende.

4. Neural Networks and Deep Learning

Mens videoopplæringsprogrammer er en fin måte å lære på, foretrekker noen folk å lære av en bok. Neural Networks and Deep Learning av Michael Nielsen kvalifiserer ikke helt som en skrivebok, da den bruker innebygde eksempler designet for nettleseren. Det er imidlertid den klareste skriftlige forklaringen av ikke bare historien om maskinlæring, men også hvordan man lærer matematikken bak nevrale nettverk, som du finner.

Boken følger et tegngjenkjenningsprosjekt fra start til slutt. Pacingen gjør det mulig for leseren å forstå både hvordan og hvorfor nettverket lærer, sammen med de beslutninger og utfordringer de vil møte i å sette sammen et fungerende neuralt nettverk.

Nok en gang er valget språk Python, selv om grunnleggende er så grundig dekket her at det anbefales å lese for alle som har interesse for maskinlæring.

5. Utacity Nanodegrees for maskinlæring

Det er flere dypgående “Nanodegrees” Tilgjengelig på Utacity for maskinlæring. Det høyt anbefalte Programmet for maskinlæringsteknikk er et grundig kurs som tar studenten gjennom maskininnlæringsprinsipper via prosjektarbeid.

Hvert prosjekt er utformet for å etterligne noe en ingeniør ville møte i sitt arbeid. Studenter som er påmeldt kurset, får tilgang til Amazon Web Services (AWS) for å distribuere sine prosjekter.

Kurset koster $ 899 vil ikke være billig av mange menneskers standarder, men fordelen med å ha et forhold til dine veiledere sammen med verktøyene som tilbys av kurset vil være uvurderlig for mange.

6. Lag en blandet pensum

Mens alt på denne listen så langt er perfekt for avansert læring, vil mange mennesker finne selv grunnleggende vanskelig. I dette tilfellet kan det være en fin måte å fylle ut alle hullene og skape en robust kunnskapsbase som beveger seg fremover ved å lage en egen pensum.

Reddit bruker pk7677 svarte på et innlegg på / r / MachineLearning med noen sage råd:

Det fulle innlegget fortsetter å anbefale å lage dine egne personlige prosjekter. Du bør også holde øye med nye og utviklende områder av feltet.

Dyp læring for maskinlæring

Uansett hvilken metode du tar med maskinlæring, vær forberedt på en lang reise. Faget er av naturen utrolig tett.

Populariteten til maskinlæring har skyrocket, og det skyldes forbedringer i prosessorkraft og datavitenskap. Det er ingen enkle ruter i teorien bak den. Nå er det på tide å få tak i fremtidssikrede programmeringsspråk.

Hvis du er nybegynner, velg et nybegynnerprogrammert programmeringsspråk. 6 Lettest programmeringssprog å lære for nybegynnere. 6 Lettest programmeringssprog å lære for nybegynnere. Lære å programmere handler om å finne det riktige språket like mye som det handler om oppbyggingsprosessen. Her er de seks beste programmeringsspråket for nybegynnere. Les mer før du drar inn i maskinlæring. Og ikke glem å se vår sammenligning av dyp læring, maskinlæring og AI Deep Learning vs. Machine Learning vs AI: Hvordan går de sammen? Deep Learning vs Machine Learning vs AI: Hvordan går de sammen? Prøver å finne ut forskjellen mellom kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring? Her er hva de alle mener. Les mer . Fortsett med å lære, og lykke til!

Utforsk mer om: Maskinlæring, nettkurs.