6 полезных учебников и курсов по машинному обучению для понимания основ
Интернет

6 полезных учебников и курсов по машинному обучению для понимания основ

Никогда еще не было лучшего времени, чтобы погрузиться в машинное обучение. Вот шесть полезных ресурсов, которые помогут вам узнать о машинном обучении

Машинное обучение – это будущее автоматизации. Миллионы задач, ежедневно выполняемых людьми, со временем будут заменены обученными нейронными сетями. Уже сейчас алгоритмы машинного обучения формируют вашу жизнь

Рынок труда меняется в соответствии с новыми технологиями, и те, кто способен программировать собственные сети (или интегрировать их в существующие), пользуются большим спросом

Никогда еще не было лучшего времени, чтобы погрузиться в машинное обучение. Вот шесть полезных учебных пособий и ресурсов, которые помогут вам узнать о машинном обучении

1.The Coding Train

Все, кто знаком с каналом Дэниела Шиффмана на YouTube, знают о его превосходных учебниках по Processing и p5.js. Его веселый стиль преподавания в режиме реального времени помог бесчисленному количеству людей освоить основы кодинга

Помимо множества видеозадач по кодингу, охватывающих отдельные темы, Шиффман также имеет невероятно подробный плейлист по машинному обучению

Эти видеоматериалы особенно полезны для тех, кто хочет изучать Java или JavaScript в качестве основного языка. К счастью, концепции, рассматриваемые в этой серии, применимы к любому языку по вашему выбору

Природа кода’, любимая многими книга Шиффмана, посвятила свою последнюю главу нейронным сетям. Она стоит особняком как отличное введение в эту область. Работа была продолжена как на YouTube-канале The Coding Train, так и на его личной странице GitHub

Огромная сила обучения таким способом – это сам Дэниел Шиффман. Будучи прирожденным учителем, он приводит наглядные примеры того, как код взаимодействует с алгоритмами машинного обучения

2. Краткий курс машинного обучения

Google – крупные игроки в области машинного обучения. Их платформа с открытым исходным кодом Tensorflow призвана открыть эту тему для всех желающих на различных языках программирования

Google также предлагает собственный бесплатный курс Machine Learning Crash Course, предназначенный для обучения основам машинного обучения и использованию Tensorflow через API

В каждой главе курса есть видеолекции, а также полный текст, подтверждающий содержание. Как и ожидалось, это невероятно подробная учебная программа. Курс также предлагает интерактивные страницы ‘Programming Challenge’, на которых код представлен динамически в браузере, где его можно запускать и изменять, а затем предлагаются задачи по кодированию, помогающие понять модуль

В учебной программе также есть ‘Playground Exercises’ и шансы ‘Check Your Understanding’, включающие интерактивные визуализации принципов машинного обучения и вопросы, основанные на текущей теме

Неудивительно, что Google является лидером в этой области, и для бесплатного курса этот курс охватывает очень многое!

3. Сирадж Равал

Хотя на YouTube есть много замечательных преподавателей, мало кому удается найти баланс между отличной презентацией, четким объяснением тем и, самое главное, мемами, так хорошо, как Сираджу Равалу

Его канал на YouTube в основном посвящен языку программирования Python, а также многим принципам, необходимым для современной науки о данных и машинного обучения. У Сираджа есть плейлист с простыми для понимания видеороликами на тему нейронных сетей и машинного обучения. Вариации между быстрыми видеороликами на одну тему и более длительными проектами в стиле живого потока охватывают как основы, так и способы их применения к данным

Канал Сираджа особенно полезен для тех, кто уже изучает Python, а если вы хотите выучить язык, эти базовые примеры Python помогут вам освоить основы

4. Нейронные сети и глубокое обучение

Хотя видеоуроки – отличный способ обучения, некоторые люди предпочитают учиться по книгам. Книга ‘Нейронные сети и глубокое обучение’ Майкла Нильсена не совсем подходит в качестве печатной книги, поскольку в ней используются встроенные примеры, разработанные для браузера. Тем не менее, это самое четкое письменное объяснение не только истории машинного обучения, но и того, как изучать математику, лежащую в основе нейронных сетей

Книга рассказывает о проекте распознавания символов от начала до конца. Ее темп позволяет читателю понять, как и почему сеть обучается, а также с какими решениями и проблемами он столкнется при создании функционирующей нейронной сети

И снова выбран язык Python, хотя основы здесь рассмотрены настолько подробно, что это рекомендуемое чтение для всех, кто интересуется машинным обучением

5.Udacity Nanodegrees for Machine Learning

https://vimeo.com/165054704

На Udacity есть несколько углубленных ‘нанодипломов’ по машинному обучению. Настоятельно рекомендуемый курс Become a Machine Learning Engineer – это углубленный курс, в котором студент изучает принципы машинного обучения через проектную работу

Каждый проект разработан таким образом, чтобы имитировать то, с чем инженер может столкнуться в своей работе. Студенты, обучающиеся на курсе, получают доступ к Amazon Web Services (AWS) для развертывания своих проектов

Курс стоимостью $899 не будет дешевым по меркам многих людей, но польза от общения с наставниками вместе с инструментами, предоставляемыми курсом, будет неоценима для многих

6. Создайте смешанную учебную программу

Хотя все, что было перечислено в этом списке, идеально подходит для продвинутого обучения, многим людям даже основы покажутся сложными. В этом случае создание собственной смешанной учебной программы может стать отличным способом восполнить все пробелы и обеспечить надежную базу знаний на будущее

Пользователь Reddit pk7677 ответил на сообщение в /r/MachineLearning мудрым советом:

Далее в полном тексте сообщения рекомендуется создавать свои личные проекты. Вам также следует следить за новыми и развивающимися областями в этой сфере

Глубокое обучение для машинного обучения

Какой бы метод машинного обучения вы ни выбрали, будьте готовы к долгому пути. Этот предмет по своей природе невероятно плотный

Популярность машинного обучения резко возросла, и это связано с улучшением вычислительной мощности и компьютерной науки. Не существует легких путей в изучении теории. Сейчас самое время освоить языки программирования с заделом на будущее

Если вы новичок, выберите удобный для новичков язык программирования, прежде чем погружаться в машинное обучение. И не забудьте просмотреть наше сравнение глубокого обучения, машинного обучения и ИИ. Продолжайте учиться и удачи!

Об авторе

Алексей Белоусов

Привет, меня зовут Филипп. Я фрилансер энтузиаст . В свободное время занимаюсь переводом статей и пишу о потребительских технологиях для широкого круга изданий , не переставая питать большую страсть ко всему мобильному =)

Комментировать

Оставить комментарий