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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)
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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。
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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。
- Neural Networks and Deep Learning Book by Michael Nielsen ’ s：在线学习书，并有几个交互式 JavaScript 元素可以玩。
- Deep Learning Book by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville：比较密集，但莫非不是一个很好的资源
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
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ballshapesdsd 2017-09-11 19:00:20 +08:00
第四步呢
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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？ |
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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.
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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？
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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！ |
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catror 2017-09-11 22:44:24 +08:00 via Android
Step 4：放弃
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kingcos 2017-09-11 22:53:43 +08:00
不错帖子就是收藏 > 回复。。
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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
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stop9125 2017-09-12 09:35:57 +08:00
我还以为是 读书 看 paper 蒙蔽 放弃
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xiaojunjor 2017-09-12 10:05:26 +08:00
4 ？？？
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yorelog 2017-09-12 11:37:02 +08:00
deeplearning.ai 吴恩达的深度学习入门课程
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teaaa 2017-09-12 17:19:11 +08:00
楼主快回来补第四步呀
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denano 2017-09-12 18:02:54 +08:00
难道不应该找 step 0 吗
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bilibilifi 2017-09-12 21:17:08 +08:00
楼主，你这是要逼死我这个强迫症呀
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island205 2019-12-17 19:01:14 +08:00
# Step 4: 放弃
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