爆款 | Medium上6900个赞的AI学习路线图,让你快速上手机器学习
翻译 | AI科技大本营(rgznai100)
参与 | thinkdeeper
Part 1:为什么机器学习如此重要
- 想要快速提升机器学习能力的技术人员;
- 想要初步了解机器学习,并愿意接触相关概念的非技术人员;
- 任何对机器是如何思考感兴趣的人。
https://medium.com/machine-learning-for-humans/why-machine-learning-matters-6164faf1df12
Part 2.1:监督学习。线性回归,损失函数,过拟合,梯度下降。
https://medium.com/machine-learning-for-humans/supervised-learning-740383a2feab
Part 2.2:监督学习II。两种分类方法:逻辑回归和SVMs。
https://medium.com/machine-learning-for-humans/supervised-learning-2-5c1c23f3560d
Part 2.3:监督学习III.。非参数学习:k最近邻,决策树,随机森林。并介绍交叉验证,如何调参和模型融合。
https://medium.com/machine-learning-for-humans/supervised-learning-3-b1551b9c4930
Part 3:无监督学习。聚类:k-means,层次聚类。降维:主成份分析法(PCA),奇异值分解(SVD)。
https://medium.com/machine-learning-for-humans/unsupervised-learning-f45587588294
Part 4:神经网络。深度学习的工作原理,以及卷积神经网络(CNN),循环神经网络(RNNs)和实际应用。
https://medium.com/machine-learning-for-humans/neural-networks-deep-learning-cdad8aeae49b
Part 5:增强学习。介绍马尔可夫决策过程。Q-learning,策略学习,深层增强学习。价值学习问题。
https://medium.com/machine-learning-for-humans/reinforcement-learning-6eacf258b265
附录:最好的机器学习资源机器学习课程资源列表。
https://medium.com/machine-learning-for-humans/how-to-learn-machine-learning-24d53bb64aa1
在他看来,人们必须深入机器了解世界的内部细节,搞清楚机器到底要什么,它们的偏见和弱点是什么。
人工智能比本世纪的任何其他创新都来得更猛,而它也将更有力地塑造我们的未来。
2015年,Google训练了一个对话机器人(AI),不仅可以作为技术支持与人进行交流,还可以跟人讨论道德问题,表达意见和回答一般性的基于事实的问题。
同年,DeepMind开发出一个程序,仅以像素和游戏得分作为输入,在49局 Atari游戏中超越人的表现。
(小编多一句嘴:作者会在本系列的5个章节中,深入探讨这些技术背后的核心机器学习概念,并教你利用工具构建类似应用程序。)
人工智能主要是研究能感知周围世界、制定计划、并做出决策以实现其目标的机器人。其所需要的基础包括数学、逻辑、哲学、概率、语言学、神经科学和决策理论。许多领域都属于AI,如计算机视觉,机器人,机器学习和自然语言处理。
机器学习则是人工智能的一个子领域。它的目标是让计算机自己学习。机器学习算法使其能够在数据中识别模式,从而构建模型,而不是利用预定义的规则进行预测。
智力大爆炸
其实,上述讨论的例子,尽管会让人一惊,但都属于弱人工智能(ANI),不过它确实能高效解决特定任务。
机器学习——避免机器逆袭的唯一通路
我们如何应对AI 在现有数据集中显而易见的系统性偏见倾向?
世界上最强大的技术人员关于人工智能潜在风险和利益的根本分歧应该如何看待?
在一个没有工作的世界中,人类的使命感如何?
那么讲了这么多,到底如何阅读这个系列文章呢?
你不一定要把整个系列全部读完,这里我有三个建议,具体还得取决于你的兴趣和时间。
参考: Feynman technique
地址:https://mattyford.com/blog/2014/1/23/the-feynman-technique-model
对于80/20法则,可参考:
https://www.thebalance.com/pareto-s-principle-the-80-20-rule-2275148
关于本系列文章作者的简介:
原文地址
https://medium.com/machine-learning-for-humans/why-machine-learning-matters-6164faf1df12
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