6种有用的机器学习教程和课程，帮助您掌握基础知识

机器学习是自动化的未来。最终，人类每天要执行的数百万任务将被训练有素的神经网络取代。即使是现在，机器学习算法仍会影响您的生活。

就业市场正在发生变化，以适应这项新技术，并且对那些能够对自己的网络进行编程（或与现有网络集成）的人的需求也很大。

没有比现在更好的时间来学习机器学习了。这里有六个有用的教程和资源，可帮助您学习机器学习。

1。编码培训

任何熟悉Daniel Shiffman的YouTube频道的人都会知道他关于处理和p5.js的出色教程。他有趣的实时教学风格帮助无数人学习了编码的基础知识。

除了他的许多涉及单个主题的编码挑战视频之外，Shiffman还拥有一个非常详尽的机器学习播放列表。

这些视频对于希望学习Java或JavaScript作为其主要语言的人特别有用。令人高兴的是，本系列中涵盖的概念适用于您选择的任何语言。

Shiffman广受喜爱的书《代码的本质》将其最后一章专门介绍了神经网络。它是该领域的出色入门。这项工作在The Coding Train YouTube频道和他的个人GitHub页面上都得到了继续。

以这种方式学习的强大力量就是Daniel Shiffman本人。他是一位天生的老师，他给出了代码如何与机器学习算法交互的清晰示例。

2。机器学习速成课程

Google是机器学习中的佼佼者。他们的Tensorflow开放源代码平台旨在以各种编程语言向所有人开放该主题。

Google还拥有自己的免费机器学习速成课程，旨在教授机器学习的基础知识以及如何通过API使用Tensorflow。

该课程的每一章都有视频讲座以及全文以支持内容。不出所料，这是一本极为详尽的课程。该课程还提供交互式“编程挑战"页面，在此页面中，您可以在运行和修改浏览器的过程中动态显示代码，然后提供编码挑战以帮助您理解模块。

课程还包括“操场上的练习"和“检查您的理解"的机会，包括基于当前主题的机器学习原理和问题的交互式可视化。

Google在该领域处于领先地位也就不足为奇了。对于免费课程，这涵盖了很多基础！

3。 Siraj Raval

虽然有很多出色的YouTube老师，但很少有人能像Siraj Raval那样在出色的演讲，清晰的主题解释以及最重要的模因之间取得平衡。

他的YouTube频道主要关注Python编程语言以及现代数据科学和机器学习必不可少的许多原理。 Siraj拥有一个有关神经网络和机器学习的易于跟踪视频的播放列表。快节奏的单主题视频和更长的实时流式项目工作之间的差异涵盖了两个基础知识以及如何将其应用于数据。

Siraj的频道对于已经学习过Python的人特别有用，如果您希望学习该语言，这些基本的Python示例将帮助您掌握基础知识。

4。神经网络和深度学习

虽然视频教程是一种很好的学习方法，但有些人还是喜欢从书中学习。迈克尔·尼尔森（Michael Nielsen）撰写的《神经网络与深度学习》由于使用了专为浏览器设计的嵌入式示例，因此并不完全可以作为印刷书籍。但是，这是对机器学习历史以及如何学习神经网络背后的数学的最清晰的书面解释。

这本书遵循了来自的字符识别项目开始完成。它的步调使读者能够了解网络学习的方式和原因，以及他们在建立一个运行正常的神经网络时将面临的决策和挑战。

再次，选择的语言是Python，尽管基本知识在这里已被详尽介绍，因此建议对机器学习感兴趣的任何人阅读。

5。用于机器学习的Udacity纳米学位

在Udacity上有几种用于机器学习的深度“纳米学位"。强烈推荐的“成为机器学习工程师"课程是一门深入的课程，通过项目工作指导学生学习机器学习原理。

每个项目的目的都是模仿工程师在工作中会遇到的事情。报名参加该课程的学生可以访问Amazon Web Services（AWS）来部署他们的项目。

该课程的费用为899美元，按照许多人的标准来说并不便宜，但是与导师建立关系的好处以及该课程提供的工具对许多人来说都是无价的。

6。创建混合课程

尽管到目前为止，此列表中的所有内容对于高级学习都是完美的，但许多人甚至会发现基础知识也很困难。在这种情况下，创建自己的混合课程可能是填补所有空白并确保稳固的知识库向前发展的好方法。

Reddit用户 pk7677 答复为在/ r / MachineLearning上的帖子以及一些明智的建议：

完整的帖子继续建议您创建自己的个人项目。您还应该关注该领域的新领域和发展中领域。

用于机器学习的深度学习

您采用哪种机器学习方法，都要为漫长的旅程做好准备。

机器学习的普及率猛增，这是由于处理能力和计算机科学的改进所致。背后没有通向理论的简单途径。现在是时候掌握面向未来的编程语言了。

如果您是新手，请选择适合初学者的编程语言。继续学习，祝您好运！