江门企业网站制作：高效seo技术之机器学习

2018.12.11 mf_web

面向普通人的机器学习引擎优化技术

科技SEO高级SEO

如果你曾经对学习机器学习很好奇，江门企业网站制作但是被很多信息淹没了，那么你就处于正确的位置了。Alexis Sanders和她分享了一份关于如何学习机器学习的指南，从A的角度解释了利弊。

机器学习(ML)在世界范围内无处不在。它的影响已经从小小的、看似微不足道的胜利扩展到突破性的发现。SEO社区也不例外。理解和直觉的机器学习能够支持我们理解挑战和解决方法fa由谷歌工程师CED，以及开放我们的心更广泛的含义ML。

获得机器学习的一般理解的优点包括：

工程师们共鸣并最终尝试为用户创造最好的结果。

了解机器问题解决能力、当前能力和科学家目标

了解竞争生态系统和企业如何使用机器学习来驱动结果

为自己做好准备，为什么许多行业领袖给我们的社会带来了重大变化（Andrew Ng指的是人工智能作为新的电力）

理解研究中经常出现的基本概念（这帮助我理解Google Brain Research中出现的一些概念）

成长为一个人，扩大你的视野（你可能真的喜欢机器学习！）

当代码工作并且生成数据时（即使它是一个非常小的结果），这是一种非常令人满意的、授权的感觉。

我花了一年的时间学习网络课程，阅读书籍和学习（作为一台机器）。本文是劳动的成果——它涵盖了17种机器学习资源（包括网络课程、书籍、指南、会议报告等），包括最便宜和最受欢迎的在线学习。资源（通过一个完整的初学者的镜头）。我还添加了一个总结：如果我重新开始，我将如何处理

这篇文章不是关于学分或学位的，而是关于乔斯和Joannas的。他们对机器学习感兴趣。他们想有效地利用他们的学习时间。这些资源中的大部分将消耗50个小时的承诺。没有人有时间浪费一周的工作（尤其是当你的个人时间完成时）。这里的目标是找到最适合你学习风格的资源。我真诚地希望如此。希望您发现这项研究是有用的，我鼓励您评论哪些材料已被证明最有用（特别是那些没有包括在内）！人机学习

以下是我的建议：

1开始（估计60小时）

从给初学者的简短内容开始。这将允许你承诺在最短的时间内掌握事情的要点。

向Jason Maye的机器提交三个小时来学习101张幻灯片：两年的敲击时间，所以你不必这样做。

播放Juh戈登YouTube播放列表，花两个小时看谷歌的{ML}配方。

报名参加Sam DeBrule的机器学习通讯。

通过谷歌的机器学习速成课程。

开始听OcDeVIEW的机器学习指南播客（跳过1, 3, 16，21, 26）在你的汽车，锻炼，和/或其他活动时，使用手和眼睛。

花两天学习轨迹通过KGARLE机器第1部分。

2、准备提交（预计80小时）

通过这种方式，学习者能够理解他们的兴趣水平。继续关注于尽快应用相关知识。

每周工作10小时，持续7周。如果你有一个朋友/导师可以帮助你通过AWS进行安装，那么绝对要依靠安装过程中的任何支持（这是ML的100%最糟糕的部分）。

向SCIKIT和TunSoFoo学习：掌握构建智能系统的概念、工具和技术，并立即阅读前两章。

三、拓宽视野（估计115小时）

如果你已经读完了最后一节，你还是需要更多的知识，并继续拓宽你的视野。阅读的重点是机器学习的广度——建立直觉（视觉或数学），这是算法试图实现的。

开始观看视频，并参与乌达城的机器学习介绍（塞巴斯蒂安·特伦和凯蒂·马龙）。

通过Andrew Ng的CurSera机器学习课程。

你的下一步

到目前为止，您将全面了解AWS运行实例、数学基础和机器学习。这是您决定做什么的起点。

你应该能够根据你的兴趣确定下一步，不管是去卡格尔赛跑，快点。AI；潜入克里斯托弗主教的数学和模式识别和机器学习；给Andrew Ng的新深度学习。人工智能课程；学习更多关于特定技术堆栈（TensorFlow，ScKIT学习）Keras，Panda，NUMPY等；或者应用机器学习来解决自己的问题。

为什么我推荐这些步骤和资源

我没有资格写一篇关于机器学习的文章。我没有博士学位。我在大学里上了统计学课，这标志着我第一次真正理解了打架或逃跑的反应。最重要的是，我的编码技能很流畅（充其量，它们都是堆栈溢出溢出溢出溢出）。虽然我有很多缺点，这篇文章一定是像我这样的普通人写的。

从统计上来说，我们大多数人都是平均的（AH，bell.Gauss分布总是赶上我们）。因为我不受任何精英情绪的约束，所以我可以和你在一起。以下是我所学的所有课程的高级总结，以及如果我可以开始学习机器学习的计划从零开始。单击以扩展每个课程的完整版本，并附有注释。

机器学习课程的深入研究：

出发

Jason Maye的机器学习101滑板：两年的头部冲击，所以你不必

{戈登} mL}公式

谷歌使用TysFrAsAPI API进行机器学习速成课程

OCDEVEL机器学习指南播客

KGLE机器学习轨迹（第1课）

准备提交

Fast.ai（第2部分1）

用SCIKIT和TunSoFoo学习：机械智能系统的概念、工具和技术

开阔我们的眼界

Udacity：机器学习导论（凯特/塞巴斯蒂安）

吴登达的CurSera机器学习课程

额外的机器学习机会

IulLRead机器学习指南

谷歌博士述评

加州理工大学机器学习iTunes

Christopher Bishop的模式识别与机器学习

机器学习：开发人员和技术人员的手

用Python引入机器学习：数据科学家指南

Udacity：乔治亚理工大学的机器学习

Wu Enda的斯坦福iTunes机器学习

动机与启示

如果你想知道我为什么要花一年时间做这件事，那我就和你在一起。我真的不确定我为什么要看这个项目，更不用说我为什么要跟踪它了。我看到迈克金（Mike King）开了一个关于机器学习的会议。江门企业网站制作因为我对这个话题一无所知，所以措手不及。它让我感到讨厌，讨厌。贪婪的好奇心。它开始于一个过程，然后逐渐失去控制。最终，它变成了一个想法：网上最便宜和最流行的机器学习资源的评论指南（通过一个完整的初学者的镜头）。我希望你发现它有用，或者至少有一点有意思。在评论中分享你的想法或问题！

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