基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（19-20讲）

【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

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