2019年Google最新中文版《机器学习速成课程》分享

2019 年 9 月 1 日 深度学习与NLP

机器学习热爱者的自学指南

    机器学习速成课程包含一系列视频讲座课程、实际案例分析和实践练习。

文末附本课程所有视频及资料下载地址


本课程将解答如下问题

    了解 Google 专家针对机器学习方面的关键概念提供的最佳做法。

    1、机器学习与传统编程有何不同?

    2、什么是损失,如何衡量损失?

    3、梯度下降法的运作方式是怎样的?

    4、如何确定我的模型是否有效?

    5、怎样为机器学习提供我的数据?

    6、如何构建深度神经网络?


准备好开始练习机器学习知识了吗?

    通过速成课程学习并运用机器学习的基本概念,通过配套开展的 Kaggle 大赛获得实际体验,或者访问“与 Google AI 一同成长”网站查看整个培训资源库。


前提条件和准备工作

    在开始机器学习速成课程之前,请先阅读下面的前提条件和准备工作部分,以确保您已做好完成所有单元所需的准备工作。


前提条件

    机器学习速成课程并不会假定或要求您预先掌握机器学习方面的任何知识。但是,为了能够理解课程中介绍的概念并完成练习,您最好满足以下前提条件:

掌握入门级代数知识。 您应该了解变量和系数、线性方程式、函数图和直方图(熟悉对数和导数等更高级的数学概念会有帮助,但不是必需条件)。

熟练掌握编程基础知识,并且具有一些使用 Python 进行编码的经验。 机器学习速成课程中的编程练习是通过 TensorFlow 并使用 Python 进行编码的。您无需拥有任何 TensorFlow 经验,但应该能够熟练阅读和编写包含基础编程结构(例如,函数定义/调用、列表和字典、循环和条件表达式)的 Python 代码。


准备工作

    有关如何在计算机上下载、安装和运行编程练习的说明,请参阅在本地运行编程练习。

    Pandas 使用入门

    机器学习速成课程中的编程练习使用 Pandas 库来操控数据集。如果您不熟悉 Pandas,建议您先学习intro_to_pandas.ipynb该教程介绍了练习中使用的主要 Pandas 功能。

低阶 TensorFlow 基础知识

    机器学习速成课程中的编程练习使用 TensorFlow 的高阶 tf.estimator API 来配置模型。


主要概念和工具

    机器学习速成课程中介绍并应用了以下概念和工具。

   数学

Python 编程

第三方 Python 库

    机器学习速成课程代码示例使用了第三方库提供的以下功能。


目录


课程视频及PPT等资料地址

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

往期精品内容推荐

Pytorch应用技巧快速指南

100+前沿“拿来即用”开源深度学习模型汇总分享

历史最全-130本科技互联网类免费书籍整理-汇总分享

斯坦福CS236-深度生成模型2019-全套课程资料分享

新书-计算机视觉、机器人及机器学习线性代数基础-最新版分享

2019年自然语言处理的新时代 - Rachel Thomas

2019年暑期实习、秋招深度学习算法岗面试要点及答案分享

Hinton & LeCun:深度学习革命

深度学习-机器学习从入门到深入全套资源分享

基于GPT-2和百万源码训练实现全语言编程自动补全

斯坦福大学-2019年自然语言理解(CS224u)全套课程资源分享

自然语言处理入门-Siraj Raval

基于Tensorflow的深度学习可复现性

扫描下方二维码可以订阅哦!

DeepLearning_NLP

深度学习与NLP

       商务合作请联系微信号:lqfarmerlq

登录查看更多
15

相关内容

“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

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南,385页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年3月15日
《可解释的机器学习-interpretable-ml》238页pdf
专知会员服务
202+阅读 · 2020年2月24日
【斯坦福新课】CS234:强化学习,附课程PPT下载
专知会员服务
119+阅读 · 2020年1月15日
专知会员服务
116+阅读 · 2019年12月24日
谷歌机器学习速成课程中文版pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年12月4日
【机器学习课程】Google机器学习速成课程
专知会员服务
164+阅读 · 2019年12月2日
Tensorflow官方视频课程-深度学习工具 TensorFlow入门
深度学习与NLP
12+阅读 · 2019年3月12日
程序员精选:TensorFlow和ML前5名的课程
云栖社区
8+阅读 · 2018年8月27日
免费中文版丨谷歌机器学习速成课程了解一下~
引力空间站
5+阅读 · 2018年3月6日
谷歌机器学习速成课学前预备书单
图灵教育
4+阅读 · 2018年3月2日
吴恩达机器学习课程
平均机器
9+阅读 · 2018年2月5日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月24日
Universal Transformers
Arxiv
5+阅读 · 2019年3月5日
Star-Transformer
Arxiv
5+阅读 · 2019年2月28日
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
VIP会员
相关VIP内容
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南,385页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年3月15日
《可解释的机器学习-interpretable-ml》238页pdf
专知会员服务
202+阅读 · 2020年2月24日
【斯坦福新课】CS234:强化学习,附课程PPT下载
专知会员服务
119+阅读 · 2020年1月15日
专知会员服务
116+阅读 · 2019年12月24日
谷歌机器学习速成课程中文版pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年12月4日
【机器学习课程】Google机器学习速成课程
专知会员服务
164+阅读 · 2019年12月2日
相关资讯
Tensorflow官方视频课程-深度学习工具 TensorFlow入门
深度学习与NLP
12+阅读 · 2019年3月12日
程序员精选:TensorFlow和ML前5名的课程
云栖社区
8+阅读 · 2018年8月27日
免费中文版丨谷歌机器学习速成课程了解一下~
引力空间站
5+阅读 · 2018年3月6日
谷歌机器学习速成课学前预备书单
图灵教育
4+阅读 · 2018年3月2日
吴恩达机器学习课程
平均机器
9+阅读 · 2018年2月5日
相关论文
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月24日
Universal Transformers
Arxiv
5+阅读 · 2019年3月5日
Star-Transformer
Arxiv
5+阅读 · 2019年2月28日
Arxiv
6+阅读 · 2018年10月3日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员