江门企业网站制作:高效seo技术之机器学习

2018.12.11 mf_web

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 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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