Huyenさんの投稿の意訳です。Howardさんは最初の2つは理論よりなので、ある程度、学習が軌道に乗ってからの方が良いのではないかとの意見でした。Huyenさんは最後のオチとして順番を強調していたのではないかと思います。このスレッドは、私にとって最も役に立った機械学習に関する10の無料オンラインコースを組み合わせたものです。順番に習得する必要があります。(1)スタンフォード大学オンライン講座の確率と統計この自習型コースでは、機械学習の4つの基本的な側面(探索的データ分析、データの生成、確率、推論)にまたがる確率と統計の基本概念を扱っています。Strang教授が私が見た中で最高の線形代数コースを伝授してくれます。(3)CS231N:スタンフォード大学の視覚認識のための畳み込みニューラルネットワーク理論と実践のバランスが取れています。メモは、難しい概念を説明する視覚化でうまく書かれています。バックプロパゲーション、損失、正則化、ドロップアウト、バッチノルム(4)fastaiによるコーダー向けの実用的なディープラーニングこのハンズオンコースでは、物事を作って実行することに焦点を当てています。MLの@jeremyphowardおよび@math_rachelによる最新のベストプラクティスに関する有益な議論のフォーラムもあります。(5)CS224N:スタンフォード大学の深層学習による自然言語処理NLPに興味がある人のための必修コース。このコースは良く考えられた構成で、上手な教え方で、最新の研究で更新されています。Ngのコースは、おそらく世界で最も人気のある機械学習コースです。そのCourseraバージョンは、執筆時点で250万人以上が登録しています。小規模なコンセプトを1つずつ紹介するほとんどのAIコースとは異なり、このコースはAIにトップダウンアプローチで取り組みます。それはあなたに、何をやるためにMLを学ぶのかを改めて考えさせます。Silverが助けに来てくれています。このコースでは、世界有数の専門家の1人が指導する直感的な説明と楽しい例を使用して、RLの優れた紹介を行います。(9)フルスタックディープラーニングブートキャンプほとんどのコースは、モデルのトレーニングと調整の方法のみを教えています。これは、モデルをAからZに設計、トレーニング、展開する方法を示す唯一の例です。(10)データサイエンスコンペティションに勝つ方法:Courseraのトップカグラーから学ぶ十分機械学習を習得したらKaggleに戻って履歴書のために機械学習の実績と経験を積んで、お金を稼ぐ。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。科学の世界では、脳と体を健康にし、幸福になるには、精力的に有酸素運動をするのがいちばんだという証拠が続々と集まっている。WordPress.。