V2EX = way to explore
V2EX 是一个关于分享和探索的地方
现在注册
已注册用户请  登录
• 请不要在回答技术问题时复制粘贴 AI 生成的内容
GrahamCloud
V2EX  ›  程序员

学习机器学习的四步

  •  
  •   GrahamCloud · 2017-09-11 18:32:24 +08:00 · 5645 次点击
    这是一个创建于 2662 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    把大象关进冰箱需要三步,学习机器学习还要难一些,要四步才行:

    Step 1: 学习机器学习基础

    (可选,但强烈推荐)

    • 开始于 Andrew Ng 的机器学习 机器学习 - 斯坦福大学。他的课程介绍了目前各种机器学习算法,更重要的是机器学习的一般程序和方法,包括数据预处理,超参数调优等。

    • 同时推荐阅读由 Geoff Hinton,Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 提供的NIPS 2015 深度学习教程,其中介绍略少一些。

    Step 2: 深入学习

    个人的学习偏好是观看演讲视频,并有几个优秀的课程在线。 这里有几个特别喜欢的课程,可以推荐:

    • Deep learning at Oxford 2015 由 Nando de Freitas 教授解释基础知识,不会过于简单。 如果您已经熟悉神经网络并希望深入,请从第 9 讲开始。 他在他的例子中使用 Torch framework。 (Videos on Youtube)
    • Neural Networks for Machine Learning Geoffrey Hinton 在 Coursera 上的课程。Hinton 是一位优秀的研究人员,他们展示了广义反向传播算法的使用,对深度学习的发展至关重要。
    • Neural Networks Class by Hugo Larochelle: 另一个优秀的课程

    如果你更喜欢的是书籍,这里有一些优秀的资源。 去查看一下,我不做判断。

    Step 3: 选择一个区域并进一步深入

    确定自己继续深入学习的热情。 这个领域是巨大的,所以这个列表绝对不是一个全面的列表。

    • 计算机视觉 : 深入学习已经改变了这一领域。 斯坦福大学的 CS231N 课程由 Andrej Karpathy 的课程是我遇到的最好的课程; CS231n 卷积神经网络视觉识别。 它向您介绍了基础知识以及 covnets,以及帮助您在 AWS 中设置 GPU 实例。 另请参阅 Mostafa S. Ibrahim 的“计算机视觉入门
    • **自然语言处理 (NLP)**:用于机器翻译,问答,情绪分析。 要掌握这一领域,需要深入了解这两种算法和自然语言的基础计算属性。CS 224N / Ling 284 by Christopher Manning 是一个很棒的课程。CS224d:自然语言处理的深度学习,另一个斯坦福大学的学者 David Socher ( MetaMind 的创始人)也是一个很好的课程,可以解决与 NLP 相关的所有最新的深入学习研究。 有关详细信息,[请参阅如何学习自然语言处理]( https://www.quora.com/How-do-I-learn-Natur
    15 条回复    2019-12-17 19:01:14 +08:00
    ballshapesdsd
        1
    ballshapesdsd  
       2017-09-11 19:00:20 +08:00
    第四步呢
    lonelygo
        2
    lonelygo  
       2017-09-11 19:57:11 +08:00
    说好的四部呢?
    难道第四部就是传说中的从入门到“放弃”的放弃步?
    ivechan
        3
    ivechan  
       2017-09-11 20:13:28 +08:00   ❤️ 1
    Step 4 应该就是看论文阶段了把, 接触很多最新的成果, 或者进公司, 日复一日的工作.
    Le4fun
        4
    Le4fun  
       2017-09-11 20:37:22 +08:00
    step4 难道就是穿越回 step1 打醒自己让自己放弃?
    baoanlol
        5
    baoanlol  
       2017-09-11 22:38:20 +08:00
    对于我这种 0 基础的人来说有个学习的方向不错!

    现在在学 Yaser Mostafa 的 Learning from data。。

    (楼主,第四步呢!
    catror
        6
    catror  
       2017-09-11 22:44:24 +08:00 via Android
    Step 4:放弃
    kingcos
        7
    kingcos  
       2017-09-11 22:53:43 +08:00
    不错帖子就是收藏 > 回复。。
    Xs0ul
        8
    Xs0ul  
       2017-09-12 00:09:12 +08:00
    这个路。。不是专门去读书的话。。能走完第一步的一半就不错了
    stop9125
        9
    stop9125  
       2017-09-12 09:35:57 +08:00
    我还以为是 读书 看 paper 蒙蔽 放弃
    xiaojunjor
        10
    xiaojunjor  
       2017-09-12 10:05:26 +08:00
    4 ???
    yorelog
        11
    yorelog  
       2017-09-12 11:37:02 +08:00
    deeplearning.ai 吴恩达的深度学习入门课程
    teaaa
        12
    teaaa  
       2017-09-12 17:19:11 +08:00
    楼主快回来补第四步呀
    denano
        13
    denano  
       2017-09-12 18:02:54 +08:00
    难道不应该找 step 0 吗
    bilibilifi
        14
    bilibilifi  
       2017-09-12 21:17:08 +08:00
    楼主,你这是要逼死我这个强迫症呀
    island205
        15
    island205  
       2019-12-17 19:01:14 +08:00
    # Step 4: 放弃
    关于   ·   帮助文档   ·   博客   ·   API   ·   FAQ   ·   实用小工具   ·   1049 人在线   最高记录 6679   ·     Select Language
    创意工作者们的社区
    World is powered by solitude
    VERSION: 3.9.8.5 · 23ms · UTC 19:34 · PVG 03:34 · LAX 11:34 · JFK 14:34
    Developed with CodeLauncher
    ♥ Do have faith in what you're doing.