Mainos
Koneoppiminen on automaation tulevaisuus. Miljoonat ihmisten päivittäin suorittamat tehtävät korvataan lopulta koulutetuilla hermoverkoilla. Jopa nyt, koneoppimisalgoritmit muovaavat elämääsi.
Työmarkkinat muuttuvat mukautumaan tähän uuteen tekniikkaan, ja niille, jotka pystyvät ohjelmoimaan omat verkkonsa (tai integroimaan olemassa oleviin), on suuri kysyntä.
Koskaan ei ole koskaan ollut parempaa aikaa sukeltaa koneoppimiseen. Tässä on kuusi hyödyllistä opastusta ja resurssia, joiden avulla voit oppia koneoppimisesta.
1. Koodausjuna
Jokainen, joka tuntee Daniel Shiffmanin YouTube-kanavan, tietää hänen erinomaisista oppaistaan sekä prosessoinnissa että p5.js. Hänen hauskasti reaaliaikaisen opetuksen tyylinsa on auttanut lukemattomia ihmisiä oppimaan koodauksen perusteet.
Shiffmanilla on monien yksittäisiä aiheita käsittelevien koodaushaastevideoiden lisäksi myös uskomattoman perusteellinen koneoppimissoittolista.
Nämä videot ovat erityisen hyödyllisiä niille, jotka haluavat oppia Java- tai JavaScriptin pääkielenään. Onneksi sarjan käsitteet koskevat kaikkia valitsemiasi kieliä.
Koodin luonne, Shiffmanin rakastettu kirja, jonka viimeinen luku oli omistettu hermoverkoille. Se on yksinään erinomainen johdanto kentälle. Työtä on jatkettu molemmilla Coding Train YouTube -kanava ja hänen henkilökohtainen GitHub-sivu.
Tätä tietä oppimisen suuri vahvuus on itse Daniel Shiffmanilla. Luonnollinen opettaja, hän antaa selkeitä esimerkkejä siitä, kuinka koodi on vuorovaikutuksessa koneoppimisalgoritmien kanssa.
2. Koneoppimisen törmäyskurssi
Google on iso oppija koneoppimisessa. Heidän Tensorflow-avoimen lähdekoodin alusta on suunniteltu avaamaan aihe kaikille erilaisilla ohjelmointikielillä.
Googlella on myös omat ilmaiset Koneoppimisen törmäyskurssi suunniteltu opettamaan sekä koneoppimisen perusteet että Tensorflow-sovelluksen käyttö sovellusliittymien kautta.
Kurssin jokaisessa luvussa on videoluennot ja koko teksti sisällön tukemiseksi. Kuten odotettiin, se on uskomattoman yksityiskohtainen opetussuunnitelma. Kurssi tarjoaa myös interaktiivisia “Programming Challenge” -sivuja, joissa koodi esitetään dynaamisesti selaimessa, jossa sitä voidaan sekä käyttää että muokata, ennen kuin tarjoat koodaushaasteita ymmärtämään moduuli.
Opetussuunnitelmassa on myös “Leikkikenttäharjoitukset” ja mahdollisuudet “Tarkista ymmärryksesi”, käsittäen koneoppimisperiaatteiden ja kysymysten interaktiiviset visualisoinnit nykyinen aihe.
On tuskin yllättävää, että Google on tällä alalla johtava, ja ilmaiseksi kurssiksi tämä kattaa paljon maata!
3. Siraj Raval
Vaikka siellä on monia hienoja YouTube-opettajia, harvat saavat tasapainon erinomaisesta esityksestä, selkeistä aiheiden selityksistä ja mikä tärkeintä meemoista, samoin kuin Siraj Raval.
Hänen YouTube-kanavansa keskittyy enimmäkseen Python-ohjelmointikieleen, samoin kuin moniin nykyaikaisen tietotekniikan ja koneoppimisen kannalta välttämättömiin periaatteisiin. Sirajilla on soittolista helposti seurattavista videoista hermoverkkojen ja koneoppimisen aiheesta. Ero nopeatempoisten yksittäisten aiheiden videoiden ja pidemmän live stream -tyyppisen projektityön välillä kattaa molemmat perusteet ja niiden soveltamisen tietoihin.
Siraj-kanava on erityisen hyödyllinen niille, jotka jo oppivat Pythonia, ja jos haluat oppia kieltä, nämä Python-perusesimerkit 10 perustason Python-esimerkkiä, jotka auttavat sinua oppimaan nopeastiTämä python-perusesimerkkien artikkeli on tarkoitettu niille, joilla on jo jonkinlaista ohjelmointikokemusta ja jotka haluavat yksinkertaisesti siirtyä Pythoniin mahdollisimman nopeasti. Lue lisää auttaa sinua hakemaan perusteet.
4. Neuraaliverkot ja syvä oppiminen
Vaikka video-oppaat ovat loistava tapa oppia, jotkut ihmiset mieluummin oppivat kirjasta. Neuraaliverkot ja syvä oppiminen kirjoittanut Michael Nielsen ei ole aivan kelvollinen tulostamaan kirjaa, koska se käyttää upotettuja esimerkkejä, jotka on suunniteltu selaimeen. Se on kuitenkin selkein kirjallinen selitys koneoppimisen historian lisäksi myös siitä, kuinka oppia hermoverkkojen takana oleva matematiikka.
Kirja seuraa hahmojen tunnistusprojektia alusta loppuun. Sen tahdistus antaa lukijalle ymmärtää sekä sen, kuinka ja miksi verkko oppii, samoin kuin päätökset ja haasteet, joita he kohtaavat toimivan hermoverkon kokoamisessa.
Jälleen kerran valittu kieli on Python, vaikka perusteet ovat täällä niin perusteellisesti, että sitä suositellaan lukemista kaikille, jotka ovat kiinnostuneita koneoppimisesta.
5. Udacity nano-astetta koneoppimiseen
Udacitystä on saatavana useita perusteellisia nanodegreesia koneoppimiseen. Erittäin suositeltava Tule koneoppimisinsinööriksi on syväkurssi, joka vie opiskelijan koneoppimisperiaatteiden läpi projektityön kautta.
Jokainen projekti on suunniteltu jäljittelemään jotain, jonka insinööri kohtaaisi työssään. Kurssille ilmoittautuneet opiskelijat saavat pääsyn Amazon Web Services (AWS) -projektiin käyttöönsä.
Kurssi, jonka hinta on 899 dollaria, ei ole halpoja monien ihmisten standardien mukaan, mutta se hyöty, että sinulla on suhde tutoreihisi kurssin tarjoamien työkalujen kanssa, on monille korvaamaton.
6. Luo sekoitettu opetussuunnitelma
Vaikka kaikki luettelossa toistaiseksi on täydellinen edistyneelle oppimiselle, monien ihmisten on edes perusteet vaikea. Tässä tapauksessa oman sekoitetun opetussuunnitelman luominen voi olla hieno tapa täyttää kaikki puutteet ja varmistaa vankka tietämys eteenpäin.
Reddit-käyttäjä pk7677 vastasi viestiin /r/MachineLearning joitain viisas neuvoja:
koko viesti suosittelee edelleen omien henkilökohtaisten projektien luomista. Sinun tulisi myös pitää silmällä uusia ja kehittyviä kentän alueita.
Syvä oppiminen koneoppimiseen
Kumpi menetelmä käytät koneoppimisessa, varaudu pitkälle matkalle. Aihe on luonteeltaan uskomattoman tiheä.
Koneoppimisen suosio on noussut nopeasti, ja se johtuu prosessointitehon ja tietotekniikan parannuksista. Sen takana olevalle teorialle ei ole helppoja reittejä. Nyt on aika päästä käsiksi tulevaisuuden kestävät ohjelmointikielet.
Jos olet aloittelija, valitse a aloittelijaystävällinen ohjelmointikieli 6 helpointa ohjelmointikieltä aloittelijoilleOhjelmoinnissa on kyse oikean kielen löytämisestä yhtä paljon kuin editointiprosessissa. Tässä on kuusi parasta helpointa ohjelmointikieltä aloittelijoille. Lue lisää ennen sukellusta koneoppimiseen. Ja älä unohda tarkistaa vertailu syväoppimisesta, koneoppimisesta ja AI: sta Syvä oppiminen vs. Koneoppiminen vs. AI: Kuinka he menevät yhdessä?Yritetäänkö selvittää ero tekoälyn, koneoppimisen ja syvän oppimisen välillä? Tässä he kaikki tarkoittavat. Lue lisää . Jatka oppimista, ja onnea!
Ian Buckley on freelance-toimittaja, muusikko, esiintyjä ja videotuottaja, joka asuu Berliinissä, Saksassa. Kun hän ei kirjoita tai näyttämöllä, hän söpöi DIY-elektroniikkaa tai -koodia siinä toivossa, että hänestä tulee hullu tiedemies.
