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学习机器学习和数据科学必看的十个资源2018-11-09 09:55:38 | 编辑:hely | 查看: | 评论:0

本文总结了一系列免费的机器学习和数据科学课程,方便读者在这个冬天及行业冬天里补充和提升自己。课程范围涵盖入门机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)及自然语言处理(NLP)等。

秋招已进入尾声,互联网行业也逐渐进入冬天,很多大厂都传来了缩招或停止招聘的讯息。但由一些岗位仍然是求贤若渴,即人工智能、大数据行业。

在近日的世界互联网大会上,这两个也是热门话题,可以预见到,这些行业在未来的十年里都是比较热门的。可以说,谁掌握了数据和人工智能,它就掌握了未来。因此,对于那些还在犹豫是否进入这一领域的人来说,在掌握一门傍身技能的同时,如果不想在之后的时代里落伍,那就赶紧补充这方面的技能吧。网上关于这方面的学习资源有很多,让人无从下手。

本文总结了一系列免费的机器学习数据科学课程,方便读者在这个冬天及行业冬天里补充和提升自己。课程范围涵盖入门机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)及自然语言处理(NLP)等。

 

 

1. 计算思维和数据科学简介|MIT

https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-0002-introduction-to-computational-thinking-and-data-science-fall-2016/

6.0002是6.0001计算机科学和Python编程简介的延续,适用于编程经验很少或没有编程经验的学生。它旨在让学生了解计算在解决问题方面可以发挥的作用,并让其对自己有所帮助。无论属于什么专业,他们都有理由相信他们能够编写出一些小程序,使其能够实现一些有用的目标。本教程使用Python3.5。

2. 机器学习|Stanford

http://cs229.stanford.edu/

本课程提供机器学习和统计模式识别的基础介绍。主要主题包括:监督学习(生成/判别学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机); 无监督学习(聚类、降维、核方法); 学习理论(偏差/方差权衡、VC理论、最大边缘); 强化学习和自适应控制。本课程还将讨论机器学习的最新应用,例如机器人控制、数据挖掘、自主导航、生物信息学、语音识别以及文本和网页数据处理。

3. 针对编程者的机器学习简介|fast.ai

https://course.fast.ai/ml

本课程有大约24小时学时,但如果你想完成所有的学习素材,你应该计划每周花大约8小时,为期12周。该课程是以旧金山大学数据科学硕士课程记录的笔记为基础。学习之前,本教程假设学习者具备至少一年的编码经验,如果你没有达到这个要求,那么需要复习一些高数中学到的知识,以及做一些额外的学习来更新掌握的知识。

4. 机器学习速成课程|Google

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

准备好开始实战机器学习了吗?通过速成课程的学习和应用一些基本的机器学习概念,以及在Kaggle竞赛中获得的真实的体验,或者访问Google AI学习来主页探索完整的学习资源库来进行机器学习实战。

5. 深度学习简介|MIT

http://introtodeeplearning.com/

本课程是一门深度学习方法入门课程,教程中涵盖机器翻译、图像识别、游戏、图像生成等应用场景。此外,本教程也是一个TensorFlow实验室和同行合作的课程,课程结束时可以提供一些项目建议,你回得到工作人员和行业赞助商小组的反馈。

6. 针对编程者的深度学习实战(part I)|fast.ai

https://course.fast.ai/

欢迎阅读2018年版fast.ai的为期7周的课程,深度学习实战第1部分。该教程是由Enlitic的创始人杰里米·霍华德(Jeremy Howard)讲授。学习如何在不需要研究生水平数学知识的情况下建立最先进的模型,同时也不会疏忽任何事情,并且该学习社区有成千上万的其他学习者,在整个学习过程中,如果你有任何学习的问题需要帮助时,请前往forums.fast.ai,相信你的小伙伴们能够给予及时且准确的回答。请注意,本课程还有第二部分:针对编程者的深度学习实战(part II)。

7. 自然语言处理 |Yandex

https://github.com/yandexdataschool/nlp_course

 

 

该课程为期七周,分别讲述词嵌入、文本分类、语言模型、注意机制、最大期望以及机器翻译。

8. 从语言到信息|Stanford

https://web.stanford.edu/class/cs124/

在线世界以语言和社交网络的形式提供大量非结构化信息。本课程将教你学习如何理解它以及如何通过语言与人类互动,互动的形式不局限于回答,还包括提供建议等。

9. 实用强化学习|Yandex

https://github.com/yandexdataschool/Practical_RL

出于好奇心:对于未详细介绍的所有材料,可以链接到更多相关信息和材料(D.Silver / Sutton / blogs / whatever)。如果你想深入挖掘,完成作业将将会有部分奖励。

出于实用性:解决强化学习问题所必需的知识都是值得一提。本课程不会避免涉及技巧和启发式。对于每个主要的想法,都应该有一次试验,通过实践让你在实际问题上“感受”它。

10. 针对编程者的计算线性代数| fast.ai

https://github.com/fastai/numerical-linear-algebra/blob/master/README.md

本课程的重点是以下问题:如何以可接受的速度和可接受的准确度进行矩阵计算?

本课程于2017年夏季在旧金山大学的分析科学硕士课程中讲授。本课程使用Jupyter笔记本进行Python教学,使用Scikit-Learn和Numpy等大多数扩展库,以及Numba(将Python编译为C以获得更快性能的库)和PyTorch(GPU替代Numpy)。

作者:Matthew Mayo,机器学习和数据科学

文章原标题《10 Free Must-See Courses for Machine Learning and Data Science》,译者:海棠,审校:Uncle_LLD。

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