Joseph Goodman
0 
5193
990
Strojno učenje je budućnost automatizacije. Milijune zadataka koje svakodnevno obavljaju ljudi zamijenit će neuronske mreže koje su obučavane. Čak i sada algoritmi strojnog učenja oblikuju vaš život.
Na tržištu rada se pomiče kako bi se prilagodila ovoj novoj tehnologiji, a oni koji su sposobni programirati vlastite mreže (ili se integrirati s postojećim) su u velikoj potražnji.
Nikad nije bilo boljeg vremena za ronjenje u strojnom učenju. Evo šest korisnih vodiča i resursa koji će vam pomoći da saznate više o strojnom učenju.
1. Vlak kodiranja
Svatko tko je upoznat s YouTube kanalom Daniela Shiffmana znat će o njegovim izvrsnim udžbenicima i za obradu i za p5.js. Njegov zabavni stil poučavanja u stvarnom vremenu pomogao je nebrojenim ljudima naučiti osnove kodiranja.
Kao i svoje brojne videozapise o izazovima kodiranja koji pokrivaju pojedine teme, Shiffman također ima nevjerojatno temeljit popis za reprodukciju strojnog učenja.
Ovi su videozapisi osobito korisni onima koji žele naučiti Java ili JavaScript kao njihov glavni jezik. Srećom, koncepti opisani u seriji primjenjuju se na bilo koji jezik po vašem izboru.
Nature of Code, Shiffmanova najomiljenija knjiga, svoje je posljednje poglavlje posvetila neuronskim mrežama. Samostalan je kao izvrstan uvod u teren. Rad je nastavljen kako na YouTube kanalu The Coding Train, tako i na njegovoj osobnoj GitHub stranici.
Velika snaga učenja na ovaj način je i sam Daniel Shiffman. Prirodni učitelj daje jasne primjere interakcije koda s algoritmima strojnog učenja.
2. Tečaj rušenja strojnog učenja
Google su veliki igrači u strojnom učenju. Njihova Tensorflow platforma otvorenog koda dizajnirana je tako da svima otvori teme u različitim programskim jezicima.
Google također ima vlastiti besplatni tečaj za ručno strojno učenje osmišljen kako bi podučio i osnove strojnog učenja i kako koristiti Tensorflow putem API-ja.
Svako poglavlje tečaja sadrži video predavanja zajedno s cijelim tekstom koji podržavaju sadržaj. Kao što se i očekivalo, riječ je o nevjerojatno detaljnom kurikulumu. Tečaj također nudi interaktivne sadržaje “Programiranje izazov” stranice na kojima se kôd dinamički prikazuje u pregledniku, gdje se može pokretati i mijenjati, prije nego što izazove kodiranje kako bi vam pomogao razumjeti modul.
Kurikulum također ima “Vježbe na igralištu” i šanse da “Provjerite svoje razumijevanje”, koji sadrže interaktivne vizualizacije principa strojnog učenja i pitanja koja se temelje na trenutnoj temi.
Malo je iznenađujuće da je Google lider na ovom polju, a za besplatan tečaj ovaj pokriva puno temelja!
3. Siraj Raval
Iako je vani mnogo sjajnih nastavnika na YouTubeu, malo tko dobiva balans izvrsne prezentacije, jasnog objašnjenja tema i što je najvažnije meme, baš kao i Siraj Raval.
Njegov YouTube kanal uglavnom je koncentriran na programski jezik Python, zajedno s mnogim načelima bitnim za modernu znanost o podacima i strojno učenje. Siraj ima popis videozapisa koji se lako prate na temu neuronskih mreža i strojnog učenja. Varijacija između pojedinačnih videozapisa s brzim tempom i duljeg rada s projektima u duljem streamu pokrivaju oba osnova i kako ih primijeniti na podatke.
Sirajev kanal posebno je koristan za one koji već uče Python, a ako želite naučiti jezik, ovi osnovni primjeri Pythona 10 osnovnih primjera Pythona koji će vam pomoći da brzo naučite 10 osnovnih primjera Pythona koji će vam pomoći da brzo naučite ovaj članak osnovnog pythona primjeri su za one koji već imaju iskustva u programiranju i jednostavno žele prijeći na Python što je brže moguće. pomoći će vam da pokupite osnove.
4. Neuronske mreže i duboko učenje
Iako su video tutorijali sjajan način učenja, neki ljudi radije uče iz knjige. Neuronske mreže i duboko učenje Michaela Nielsena ne mogu se posebno smatrati tiskanom knjigom jer koristi ugrađene primjere dizajnirane za preglednik. Međutim, najjasnije je pismeno objašnjenje ne samo povijesti strojnog učenja, već i kako naučiti matematiku iza neuronskih mreža..
Knjiga prati projekt prepoznavanja znakova od početka do kraja. Njezin tempo omogućuje čitatelju da razumije kako i zašto mreža uči, zajedno s odlukama i izazovima s kojima će se suočiti u sastavljanju funkcionalne neuronske mreže.
Još jednom, jezik odabira je Python, premda su ovdje temeljno pokriveni temelji da se preporučuje čitanje svima koji su zainteresirani za strojno učenje.
5. Udacity Nanodegrees za strojno učenje
Postoji nekoliko dubinskih “Nanodegrees” dostupno na Udacityu za strojno učenje. Visoko preporučeni tečaj Postanite inženjer strojnog učenja je dubinski tečaj koji studenta provodi kroz principe strojnog učenja putem projektnog rada.
Svaki je projekt osmišljen tako da oponaša nešto s čime bi se inženjer u svom radu suočio. Studenti upisani na tečaj dobivaju pristup Amazon Web Services (AWS) za razmjenu svojih projekata.
Tečaj košta 899 dolara po mnogim standardima ljudi neće biti jeftin, ali korist od odnosa s vašim predavačima, zajedno sa alatima koje nudi tečaj će biti neprocjenjiva za mnoge.
6. Napravite miješani kurikulum
Iako je sve na ovom popisu do sada savršeno za napredno učenje, mnogima će se teško smatrati čak i osnovama. U ovom slučaju, stvaranje vlastitog miješanog kurikuluma može biti izvrstan način za popunjavanje svih praznina i osiguravanje snažne baze znanja koja se kreće naprijed.
Reddit korisnik pk7677 odgovorio na post o / r / Strojno učenje s nekoliko savjeta o mudraca:
Cijeli post se nastavlja na preporuku stvaranja vlastitih osobnih projekata. Također biste trebali pripaziti na nova područja u razvoju i na razvoju.
Dubinsko učenje za strojno učenje
Bez obzira na metodu strojnog učenja, budite spremni na dugo putovanje. Tema je po prirodi nevjerojatno gusta.
Popularnost strojnog učenja naglo je porasla, a to je zbog poboljšanja snage obrade i informatike. Iza teorije nema lakih ruta. Sada je vrijeme za upoznavanje s programskim jezicima koji su zaštićeni budućnosti.
Ako ste novak, odaberite programski jezik prilagođen početnicima. 6 Najlakši programski jezik za učenje za početnike 6 Najlakši programski jezik za učenje za početnike Učenje programa znači pronalaženje pravog jezika jednako kao i za proces jedifikacije. Slijedi prvih šest najlakših programskih jezika za početnike. prije ronjenja u strojno učenje. I ne zaboravite pregledati našu usporedbu dubokog učenja, strojnog učenja i AI dubokog učenja sa strojnim učenjem protiv AI: kako oni idu zajedno? Duboko učenje nasuprot strojnom učenju u odnosu na AI: kako idu zajedno? Pokušavate otkriti razliku između umjetne inteligencije, strojnog učenja i dubokog učenja? Evo što sve znače. , Nastavite učiti i sretno!