2018-04-04 17:04:01 weixin_41875978 阅读数 211
  • AI时代,机器学习该如何入门?

    机器学习入门视频教程,该课程会告诉大家如何入门机器学习,掌握机器学习必要的基础知识,了解机器学习路径。对于机器学习,很多人的观点是:机器学习技术是今后所有技术人员都绕不过的一个门槛。 那么,普通程序员该学习机器学作为一名对机器学习心有向往的程序员,我该以什么样的姿势开始呢?不妨看看该课程。

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   程序员要开始学习深度学习,该如何入手?

   看网上搜集的各种庞杂的DL学习资料列表,你可能会被吓死。但实际上大部分学习资料都包含了相当多重复的内容,下面是我个人总结的一些学习经验,希望能去芜存菁,帮助程序员快速进入深度学习的圣殿。

    数学基础。如果你去读深度学习的论文,会发现数学对于DL非常重要,线性代数、概率论、甚至微积分都有用武之地。这些知识都还给学校了怎么办?难道要把所有这些课程再学一遍?大可不必。只要把DL需要用到的部分好好复习一下就好。这里推荐《Deep Learning》这本权威著作的第一部分,详述了机器学习需要的数学基础,另外也讲了机器学习领域的很多基本概念。
一本入门教材。虽然上面提到的《Deep Learning》是公认的DL最权威教材,但是一般人会觉得过于艰深,包含太多数学方面的论证。如果你对数学公式不太感冒,建议不要用这本书入门。我推荐一本《Hands on Machine Learning》。不要被书的名字欺骗了,本书的内容其实一点也不初级,讲述的很全面深入。但是语言非常流畅,容易读懂。这本书分为两部分,第一部分讲述了机器学习的各种传统算法,第二部分才是深度学习的内容。传统算法的学习很有必要,一方面帮助我们理解ML发展的脉络,另一方面,很多传统算法其实并没有被淘汰,比如RandomForest这种基于决策树的算法,在结构化数据的挖掘方面非常有效。
   一个入门课程。
    如果你想学好JAVA这门技术,也想在IT行业拿高薪,可以参加我们的训练营课程,选择最适合自己的课程学习,技术大牛亲授,7个月后,进入名企拿高薪。我们的课程内容有:Java工程化、高性能及分布式、高性能、深入浅出。高架构。性能调优、Spring,MyBatis,Netty源码分析和大数据等多个知识点。如果你想拿高薪的,想学习的,想就业前景好的,想跟别人竞争能取得优势的,想进阿里面试但担心面试不过的,你都可以来,q群号为:798891710

注:加群要求

1、具有1-5工作经验的,面对目前流行的技术不知从何下手,需要突破技术瓶颈的可以加。

2、在公司待久了,过得很安逸,但跳槽时面试碰壁。需要在短时间内进修、跳槽拿高薪的可以加。

3、如果没有工作经验,但基础非常扎实,对java工作机制,常用设计思想,常用java开发框架掌握熟练的,可以加。

4、觉得自己很牛B,一般需求都能搞定。但是所学的知识点没有系统化,很难在技术领域继续突破的可以加。

5.阿里Java高级大牛直播讲解知识点,分享知识,多年工作经验的梳理和总结,带着大家全面、科学地建立自己的技术体系和技术认知!
     读一些论文。在选定方向以后,我们可以去读一下这个方向的经典论文。说是经典,但是深度学习这个方向真正爆发也就是最近几年的事情,所以很多东西其实都是前两年的论文结果。推荐一个Awesome Deep Learning Papers的论文列表,个人觉得整理得不错,有参考价值。DL这个领域进展特别快,前几年的研究结果可能早已经被超越了,所以读论文要保持开放心态。不过,论文有的时候真的很啰嗦,幸好有网友总结了一下:aleju/papers,先读这个总结,带着问题再去读论文效果好很多。
    选一个框架。DL现在有很多非常成熟的框架了,每个科技公司都有自己的一套东西,Google系的TensorFlow现在似乎风头更劲一些。他们之间的比较可以看看这篇文章。我觉得这个跟编程语言之争一样,没必要太纠结,选一个自己喜欢的就好。各个框架训练出来的模型一定可以互相转换的。PyTorch方便构造动态的网络结构,似乎很多人看好。
    动手做一些深度学习项目。网上有很多开放的数据集,可以拿来做训练,先做些简单的,比如MNIST,IMDB影评的情感分析等。然后可以去Kaggle上做一些以前的的竞赛项目,比如Cats VS Dogs一类的。如果你足够厉害,可以参加当前的Kaggle挑战,说不定顺便赢个几十万美金呢:)
最后,关注一下DL最新的研究动向。这方面的媒体非常多,公众号、知乎专栏,一搜一大把,还有很多科技博客也是频繁更新。我推荐一个newsletter:import AI,很多人都觉得不错,一周一次,读起来也不会有太大负担。
 

2018-11-06 22:16:03 haimianjie2012 阅读数 571
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2018-06-14 13:14:40 dearbaba_11 阅读数 676
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  01.python数据分析与机器学习实战
    02.深度学习入门视频课程(上篇)
    03.深度学习入门视频课程(下篇-2017-11-06更新完毕)
    04.深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程(2017-11-06 更新完毕)
    05.深度学习项目实战-深度学习框架Caffe使用案例视频课程
    06.深度学习项目实战视频课程-人脸检测
    07.深度学习项目实战-关键点定位视频教程(2017-11-14更新完毕)
    08.自然语言处理word2vec
    09.决胜AI-强化学习实战系列视频课程
    10.Tensorflow项目实战视频课程-文本分类
    11.深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)(2017-11-18更新完毕)
    12.深度学习顶级论文算法详解视频课程
    13.深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程
    14.机器学习对抗生成网络
    15.深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型
    16.机器学习-推荐系统

 

    17.机器学习经典案例

 

地址:https://www.javaxxz.com/thread-365251-1-1.html

2019-11-17 20:42:06 northeastsqure 阅读数 17
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随着年龄增长,有些深度学习工程师,会发现脑力无法跟上职业需求,可以考虑相关行业转行。

1.人工智能行业编写解决方案

2.售前支持

3.人工智能销售

 

其实深度学习的实际应用工业自动化,缺陷检测,已经很烦了的物体检测、文字识别,感觉那么钻到干枯的数学技术应用里面。但是当看到deepmind做的事情,感觉眼前一亮。无论是之前的下围棋,还是游戏通用增强学习算法,感觉那么有意思,而想再苦再难也干下去,为的是有朝一日能把deepmind这些利用一下,变成超人。

OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games.

 

2019-04-04 13:55:46 zhinengxuexi 阅读数 83
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深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念,略微有些难以理解,但是在其高冷的背后,却有深远的应用场景和未来。

深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据。比如其按特定的物理距离连接;而深度学习使用独立的层、连接,还有数据传播方向,比如最近大火的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能,让机器认知过程逐层进行,逐步抽象,从而大幅度提升识别的准确性和效率。

神经网络是机器学习的一个分支,而深度学习又是神经网络的一个大分支,深度学习的基本结构是深度神经网络。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
人工智能,机器学习和深度学习之间,主要有什么差异?
http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
深度学习初学者必须了解的基本知识
http://www.duozhishidai.com/article-15120-1.html
深度学习入门必须理解这25个概念
http://www.duozhishidai.com/article-15118-1.html


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