这是一份可以帮助你入门到精通的机器学习教程,得到了就赚到了
你想学习机器学习吗?这里有一份机器学习实践教程 Practiacl AI 。
在GitHub(全球最大的同性(程序员)交友平台)上,它已经收获过万标星,这位“超人气选手”帮助了很多人的机器学习。
Practical AI 机器学习实践 是一份贯穿了机器学习起步到进阶的教程,从 Notebook 的使用说明开始,慢慢引入 Python 语法、常用包、各类算法、应用领域等,对于大部分正在探索机器学习的伙伴,这个专栏可以引导你从入门学到进阶。
小白用户不用担心基础薄弱,专栏不仅囊括 Python 语法、重要的 Package 、基础的机器学习算法等知识,手把手带你入门,甚至还教你 Notebook 的用法,可谓是“喂到嘴边”。
如果你早就跨过入门阶段,需要更深入地了解机器学习,专栏“重实践”的优点便显现出来了。 你可以直接找到需要强化的部分,在其中实践NLP、计算机视觉等项目,打磨实战技能。
该项目有以下几个特点:
- 注重实际应用
简单的理论集合意义不大,很多科学家已经将理论讲得很透彻了,而这个专栏,想面对的是实际应用问题,因此在课程设计上也有所侧重,带你接触真实场景下的项目。
- 课程设计科学,难度循序渐进
课程路线按照零基础——入门——进阶的顺序设计,难度梯度适中,能够适应大部分人的学习习惯;清晰的学习路径,也让用户能够迅速找到自己的位置,继续深入学习。
▍内容一览
内容
项目内容
1 Notebook 使用指南
2 Python 基础
3 Numpy基础/Pandas基础
4 线性回归/逻辑回归/随机森林
5 PyTorch 基础
6 多层感知机/数据和模型
7 面向对象的机器学习
8 卷积神经网络/NLP 中嵌入层的使用
9 递归神经网络/递归神经网络进阶
10 计算机视觉
此项目整体分为三个阶段。
基础阶段
这部分中,专栏提供了 Notebook 的使用指南,介绍如何通过简单的设置开始在线编程;接下来,就可以正式开启机器学习旅程了,用 Python 语法基础、机器学习常用的两个 package :NumPy/Pandas 基础,还有几种基础算法:线性回归、逻辑回归等,通过这些简单的算法学习,打下机器学习基础,就可以步入进阶阶段了。
进阶阶段
这部分属于进阶机器学习课程,包括 PyTorch 框架介绍和经典的深度学习算法:多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、词嵌入等。算法学习完成后,专栏介绍了两个较高层面的主题,分别是数据和模型的关系,以及面向对象的机器学习,让读者对如何利用这些算法有个基本理解。
深入阶段
学完这些算法,就开始进行深入学习了。它包括高级深度学习算法和计算机视觉。要把握这些课题,需要读者对问题本身有很好的理解,而不仅仅是在纸上学习。
有了这个教程,你还会觉得人工智能学不好吗?