• 其中,人工智能的核心就是机器学习(Machine Learning),它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。我们今天就来分享一篇来自 EliteDataScience 上专门讲给机器学习入门自学者的教程,一步步...
    不少同学跃跃欲试,想投入 AI 的怀抱,但苦于不知如何下手。其中,人工智能的核心就是机器学习(Machine Learning),它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。我们今天就来分享一篇来自 EliteDataScience 上专门讲给机器学习入门自学者的教程,一步步教你如何从基础小白进阶为 ML 大拿。快上车吧,别找硬币了,这趟车不要钱!
    
    GitHub上,有个新发布的深度学习教程,叫PracticalAI,今天刚刚被PyTorch官方推荐,已经收获2600多标星。
    
    项目基于PyTorch,是从萌新到老司机的一条进阶之路。这条路上每走一步,都有算法示例可以直接运行。![](https://img-blog.csdnimg.cn/20190322205409487.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDYwNDA4Nw==,size_16,color_FFFFFF,t_70)新手可以从基础的基础开始学起,不止线性规划和随机森林,连笔记本怎么用,NumPy等重要的Python库怎么用,都有手把手教程。
    
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    到中后期,可以学着搭高级的RNN,厉害的GAN,这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟,这是一个注重实践的项目。![](https://img-blog.csdnimg.cn/20190322205424191.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDYwNDA4Nw==,size_16,color_FFFFFF,t_70)这里的算法示例,可以用Google Colab来跑,免费借用云端TPU/GPU,只要有个Chrome就够了。没梯子的话,就用Jupyter Notebook来跑咯。
    
    PracticalAI里面的内容,分为四个部分,并将持续更新:基础 (Basics),深度学习入门 (Deep Learning) ,深度学习高阶 (Advanced) ,以及具体应用 (Topics) 。注:此处非直译。![](https://img-blog.csdnimg.cn/20190322205436400.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDYwNDA4Nw==,size_16,color_FFFFFF,t_70)· 基础部分,除了有Python指南、笔记本用法,以及Numpy、Pandas这些库的用法,还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。
    
    有了这些,可以走进深度学习的世界了。
    
     深度学习入门,包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (CNN) 、嵌入,以及递归神经网络 (RNN) 。
     ![](https://img-blog.csdnimg.cn/20190322205448828.jpg) 
    深度学习高阶,会涉及更高级的RNN、自编码器、生成对抗网络 (GAN) ,以及空间变换网络 (Spatial Transformer Networks) 等等。
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    最后是应用。计算机视觉是个重要的方向。除此之外,还会涉及时间序列分析 (Time Series Analysis) ,商品推荐系统,预训练语言模型,多任务学习,强化学习等等示例可以运行。也可以修改示例,写出自己的应用。![](https://img-blog.csdnimg.cn/2019032220551058.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDYwNDA4Nw==,size_16,color_FFFFFF,t_70)细心的小伙伴大概发现了,表格里的有些话题还没有加链接 (如上图) 。项目作者表示,这些部分很快就会更新了。
    
    另外,表上还有没填满的格子,作者也欢迎大家前去添砖加瓦。
    
    食用说明,无微不至
    
    项目作者用了三点来描述这个项目:
    >一是,可以用PyTorch来实现基础的机器学习算法,以及神经网络。
    >二是,可以用Google Colab直接在网页上运行一切,无需任何设定 (也可以用Jupyter跑) 。
    >三是,可以学做面向对象的机器学习,与实际应用联系紧密,不止是入门教程而已。
    
    ![](https://img-blog.csdnimg.cn/20190322205526163.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDYwNDA4Nw==,size_16,color_FFFFFF,t_70)那么如何上手?笔记本跑起来啊:(步骤几乎是针对Colab写的。Jupyter用户可忽略。)
    
    >第一步,项目里进到notebooks目录。
    >第二步,用Google Colab去跑这些笔记本,也可以直接在本地跑。
    >第三步,点击一个笔记本,把URL里的这一段:https://github.com/替换成这一段:https://colab.research.google.com/github/或者用Open In Colab这个Chrome扩展来一键解决。
    >第四步,登录谷歌账号。
    >第五步,点击工具栏里的COPY TO DRIVE按钮,就可以在新标签页里打开笔记本了。![](https://img-blog.csdnimg.cn/20190322205541941.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDYwNDA4Nw==,size_16,color_FFFFFF,t_70)
    >第六步,给这个新笔记本重命名,把名称里的Copy of去掉就行。
    >第七步,运行代码,修改代码,放飞自我。所有改动都会自动保存到Google Drive。开始学吧,不然等到内容更新了,要学的就更多了。
    
    项目传送门:https://github.com/GokuMohandas/practicalAI/
    
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    >![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190322210414564.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDYwNDA4Nw==,size_16,color_FFFFFF,t_70)
    
    
    作者:量子位
    来源:知乎
    
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