想必不少人都知道了,前幾天谷歌推出免費的機器學習速成課程。
但是,課程講座的視頻都放在YouTube上,這造成了一些學習困難。有不少讀者問量子位要梯子,我們除了給出這種連結 http://t.cn/RoA3TXa ,還能做什麼?
我們還把中文課程視頻給搬運回來了……
這套課程,谷歌稱其為「機器學習熱愛者的自學指南」,其中包含一系列視頻講座、實際案例分析和實踐練習。而且基本是全程中文。
不光文字是中文的,老外的講課,還用機器機器學習技術,給配了中文的發音。
多少年,谷歌的機器苦練中文發音和文法,這下有了用武之地。
交待一句,視頻之外谷歌還提供了一些文字資料和小測驗,這些都能在谷歌中國的官網上能看到,不用翻牆。地址:
https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/
當然這個頁面裡,視頻還是YouTube上的。所以你可能還會需要量子位搬運的這些視頻。以及,我們只搬運了機器配音的中文版。
都說了是機器配音,所以發音有些奇怪之處,要怪……還是怪谷歌吧……
課程的主要架構分為三個部分:機器學習概念(18講)、機器學習工程(4講)、機器學習在現實世界的應用示例(3講)。
一共是25段視頻。
下面是全部內容的直通車。
課程目錄機器學習概念
01-03講:機器學習簡介、框架處理、深入了解ML(就在本頁)
04-06講:降低損失、使用TF的基本步驟、泛化
07-09講:訓練集和測試集、驗證、表示法
10-12講:特徵組合、簡單正則化、邏輯回歸
13-15講:分類、稀疏性正則化、神經網絡簡介
16-18講:訓練神經網絡、多類別神經網絡、嵌套
機器學習工程
19-20講:生產環境機器學習系統、靜態與動態訓練
21-22講:靜態與動態推理、數據依賴關係
應用示例
23-25講:癌症預測、18世紀文字、應用準則
接下來,就從01-03講開始~
(其他課程,均可點擊目錄列表前往)
第一講:機器學習簡介本單元將為您介紹機器學習 (ML)。
預計用時:3 分鐘
學習目標
了解掌握機器學習技術的實際優勢
理解機器學習技術背後的理念
第二講:問題構建本單元探討了如何將某個任務構建為機器學習問題,並介紹了各種機器學習方法中通用的很多基本詞彙術語。
預計用時:2 分鐘
學習目標
第三講:深入了解機器學習線性回歸是一種找到最適合一組點的直線或超平面的方法。本模塊會先直觀介紹線性回歸,為介紹線性回歸的機器學習方法奠定基礎。
預計用時:3 分鐘
學習目標
一起學習吧~
量子位AI社群15群開始招募啦,歡迎對AI感興趣的同學,加小助手微信qbitbot5入群;
此外,量子位專業細分群(自動駕駛、CV、NLP、機器學習等)正在招募,面向正在從事相關領域的工程師及研究人員。
進群請加小助手微信號qbitbot5,並務必備註相應群的關鍵詞~通過審核後我們將邀請進群。(專業群審核較嚴,敬請諒解)
量子位正在招募編輯/記者,工作地點在北京中關村。期待有才氣、有熱情的同學加入我們!相關細節,請在量子位公眾號(QbitAI)對話界面,回復「招聘」兩個字。