基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(19-20讲)

2018 年 4 月 21 日 专知

【导读】前些日子,大家都知道,Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程,它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。 



基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(01-03讲)

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(04-06讲)

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(07-09讲)

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(10-12讲)

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(13-15讲)

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(16-18讲)


本课程是机器学习热爱者的自学指南,且课程资料都是中文书写,课程视频都由机器学习技术转述为中文音频。这对于中文读者来说将会有很大的帮助,我们也能选择英文语音以更精确地学习内容。这曾是 Google 内部培训工程师的课程,有近万名 Google 员工参与并将学到的东西用在产品的优化和增强上。



课程网址:

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

注:最低下角可点击切换到中文版


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

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


第十九讲:生产环境机器学习系统

除了实现机器学习算法之外,机器学习还包含许多其他内容。生产环境机器学习系统包含大量组件。

预计用时:3 分钟

学习目标

  • 了解生产环境机器学习系统中组件的跨度范围。


第二十讲:静态训练与动态训练

从广义上讲,训练模型的方式有两种:

  • 静态模型采用离线训练方式。也就是说,我们只训练模型一次,然后使用训练后的模型一段时间。

  • 动态模型采用在线训练方式。也就是说,数据会不断进入系统,我们通过不断地更新系统将这些数据整合到模型中。

预计用时:3 分钟

学习目标

  • 识别静态训练与动态训练的优缺点。


明天更新21~22讲,继续关注!

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

-END-

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