别翻墙了,谷歌机器学习速成课25讲视频全集在此

2018 年 3 月 4 日 量子位 有趣的前沿科技
岳排槐 发自 LZYY
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

想必不少人都知道了,前几天谷歌推出免费的机器学习速成课程

但是,课程讲座的视频都放在YouTube上,这造成了一些学习困难。有不少读者问量子位要梯子,我们除了给出这种链接 http://t.cn/RoA3TXa ,还能做什么?

我们还把中文课程视频给搬运回来了……

这套课程,谷歌称其为“机器学习热爱者的自学指南”,其中包含一系列视频讲座、实际案例分析和实践练习。而且基本是全程中文。

不光文字是中文的,老外的讲课,还用机器机器学习技术,给配了中文的发音。

多少年,谷歌的机器苦练中文发音和文法,这下有了用武之地。

交待一句,视频之外谷歌还提供了一些文字资料和小测验,这些都能在谷歌中国的官网上能看到,不用翻墙。地址:

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/

当然这个页面里,视频还是YouTube上的。所以你可能还会需要量子位搬运的这些视频。以及,我们只搬运了机器配音的中文版。

都说了是机器配音,所以发音有些奇怪之处,要怪……还是怪谷歌吧……

课程的主要架构分为三个部分:机器学习概念(18讲)、机器学习工程(4讲)、机器学习在现实世界的应用示例(3讲)。

一共是25段视频。

下面是全部内容的直通车。

课程目录

机器学习概念

01-03讲:机器学习简介、框架处理、深入了解ML(就在本页

04-06讲:降低损失、使用TF的基本步骤、泛化

07-09讲:训练集和测试集、验证、表示法

10-12讲:特征组合、简单正则化、逻辑回归

13-15讲:分类、稀疏性正则化、神经网络简介

16-18讲:训练神经网络、多类别神经网络、嵌套

机器学习工程

19-20讲:生产环境机器学习系统、静态与动态训练

21-22讲:静态与动态推理、数据依赖关系

应用示例

23-25讲:癌症预测、18世纪文字、应用准则

接下来,就从01-03讲开始~

(其他课程,均可点击目录列表前往)

第一讲:机器学习简介

本单元将为您介绍机器学习 (ML)。

预计用时:3 分钟

学习目标

  • 了解掌握机器学习技术的实际优势

  • 理解机器学习技术背后的理念


第二讲:问题构建

本单元探讨了如何将某个任务构建为机器学习问题,并介绍了各种机器学习方法中通用的很多基本词汇术语。

预计用时:2 分钟

学习目标

  • 复习机器学习基本术语。

  • 了解机器学习的各种用途。


第三讲:深入了解机器学习

线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法。本模块会先直观介绍线性回归,为介绍线性回归的机器学习方法奠定基础。

预计用时:3 分钟

学习目标

  • 复习前面学过的直线拟合知识。

  • 将机器学习中的权重和偏差与直线拟合中的斜率和偏移关联起来。

  • 大致了解“损失”,详细了解平方损失。


一起学习吧~

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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