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L'apprendimento automatico è il futuro dell'automazione. Milioni di compiti eseguiti dagli umani su base giornaliera saranno infine sostituiti da reti neurali addestrate. Anche adesso, Gli algoritmi di apprendimento automatico danno forma alla tua vita.
Il mercato del lavoro si sta spostando per accogliere questa nuova tecnologia e coloro che sono in grado di programmare le proprie reti (o integrarsi con quelle esistenti) sono molto richiesti.
Non c'è mai stato un momento migliore per immergersi nell'apprendimento automatico. Ecco sei tutorial e risorse utili per aiutarti a conoscere l'apprendimento automatico.
1. Il treno di codifica
Chiunque abbia familiarità con il canale YouTube di Daniel Shiffman saprà dei suoi eccellenti tutorial sia sull'elaborazione che su p5.js. Il suo divertente stile di insegnamento in tempo reale ha aiutato innumerevoli persone a imparare le basi della programmazione.
Oltre ai suoi numerosi video di sfide di codifica che trattano singoli argomenti, Shiffman ha anche una visione incredibilmente accurata
playlist di apprendimento automatico.Questi video sono particolarmente utili per coloro che desiderano imparare Java o JavaScript come lingua principale. Fortunatamente, i concetti trattati nella serie si applicano a qualsiasi lingua di tua scelta.
La natura del codice, Il libro molto amato di Shiffman, ha dedicato il suo capitolo finale alle reti neurali. Si distingue da solo come un'eccellente introduzione al campo. Il lavoro è proseguito su entrambi Il canale YouTube di Coding Train e il suo personale Pagina GitHub.
La grande forza di apprendere in questo modo è lo stesso Daniel Shiffman. Insegnante naturale, fornisce chiari esempi di come il codice interagisce con gli algoritmi di apprendimento automatico.
2. Corso di crash dell'apprendimento automatico
Google è un grande attore nell'apprendimento automatico. La loro piattaforma open source Tensorflow è progettata per aprire l'argomento a tutti in una varietà di linguaggi di programmazione.
Google ha anche il proprio gratuito Corso di crash dell'apprendimento automatico progettato per insegnare sia i fondamenti dell'apprendimento automatico, sia come utilizzare Tensorflow attraverso le API.
Ogni capitolo del corso ha lezioni video insieme al testo completo per supportare il contenuto. Come previsto, è un curriculum incredibilmente dettagliato. Il corso offre anche pagine interattive di "Sfida di programmazione" in cui il codice è presentato dinamicamente nel browser in cui può essere sia eseguito che modificato, prima di fornire problemi di codifica per aiutarti a capire modulo.
Il curriculum comprende anche "Esercizi per parchi giochi" e possibilità di "Verifica la tua comprensione", comprendente visualizzazioni interattive di principi di machine learning e domande basate sul argomento attuale.
Non sorprende che Google sia un leader in questo campo e, per un corso gratuito, questo copre un sacco di terreno!
3. Siraj Raval
Mentre ci sono molti grandi insegnanti di YouTube là fuori, pochi ottengono l'equilibrio tra una presentazione eccellente, una chiara spiegazione degli argomenti e, soprattutto, meme, oltre a Siraj Raval.
Il suo canale YouTube si concentra principalmente sul linguaggio di programmazione Python insieme a molti principi essenziali per la moderna scienza dei dati e l'apprendimento automatico. Siraj ha un playlist di video facili da seguire in materia di reti neurali e apprendimento automatico. La variazione tra video a soggetto singolo frenetici e il lavoro di progetto più lungo in stile streaming live copre entrambi i fondamenti e come applicarli ai dati.
Il canale di Siraj è particolarmente utile per coloro che stanno già imparando Python e se stai cercando di imparare la lingua, questi esempi di base di Python 10 esempi di base di Python che ti aiuteranno a imparare velocementeQuesto articolo di esempi python di base è per coloro che hanno già qualche esperienza di programmazione e vogliono semplicemente passare a Python il più rapidamente possibile. Leggi di più ti aiuterà a raccogliere i fondamenti.
4. Reti neurali e apprendimento profondo
Mentre i tutorial video sono un ottimo modo per imparare, alcune persone preferiscono imparare da un libro. Reti neurali e apprendimento profondo di Michael Nielsen non si qualifica come un libro di stampa in quanto utilizza esempi incorporati progettati per il browser. È, tuttavia, la spiegazione scritta più chiara non solo della storia dell'apprendimento automatico, ma anche di come apprendere la matematica dietro le reti neurali, che troverai.
Il libro segue un progetto di riconoscimento del personaggio dall'inizio alla fine. La sua stimolazione consente al lettore di capire come e perché apprende la rete, insieme alle decisioni e alle sfide che dovranno affrontare nel mettere insieme una rete neurale funzionante.
Ancora una volta, la lingua prescelta è Python, anche se qui i fondamenti sono così dettagliati che si consiglia di leggere a chiunque abbia interesse nell'apprendimento automatico.
5. Nanodegree Udacity per l'apprendimento automatico
Esistono diversi "Nanodegree" approfonditi su Udacity per l'apprendimento automatico. Altamente raccomandato Diventa un corso di Machine Learning Engineer è un corso approfondito che accompagna lo studente attraverso i principi di apprendimento automatico attraverso il lavoro di progetto.
Ogni progetto è progettato per emulare qualcosa che un ingegnere dovrebbe affrontare nel loro lavoro. Gli studenti iscritti al corso ottengono l'accesso ad Amazon Web Services (AWS) per distribuire i loro progetti.
Il corso costa $ 899 non sarà economico per gli standard di molte persone, ma il vantaggio di avere una relazione con i tutor insieme agli strumenti forniti dal corso sarà prezioso per molti.
6. Crea un curriculum misto
Mentre tutto in questo elenco finora è perfetto per l'apprendimento avanzato, molte persone troveranno difficile persino i fondamenti. In questo caso, la creazione di un proprio curriculum misto può essere un ottimo modo per colmare tutte le lacune e garantire una solida base di conoscenze per il futuro.
Utente Reddit pk7677 ha risposto a un post su /r/MachineLearning con alcuni consigli prudenti:
Il post completo continua a raccomandare di creare i tuoi progetti personali. Dovresti anche tenere d'occhio le aree nuove e in via di sviluppo del campo.
Apprendimento profondo per l'apprendimento automatico
Qualunque metodo segua con l'apprendimento automatico, preparati per un lungo viaggio. Il soggetto è per natura incredibilmente denso.
La popolarità dell'apprendimento automatico è salita alle stelle ed è dovuta ai miglioramenti della potenza di elaborazione e dell'informatica. Non ci sono facili percorsi nella teoria alla base. Ora è il momento di fare i conti linguaggi di programmazione a prova di futuro.
Se sei un principiante, scegli a linguaggio di programmazione adatto ai principianti 6 più semplici linguaggi di programmazione da imparare per i principiantiImparare a programmare significa trovare la lingua giusta tanto quanto il processo di edificazione. Ecco i primi sei linguaggi di programmazione più facili per i principianti. Leggi di più prima di immergersi nell'apprendimento automatico. E non dimenticare di recensire il nostro confronto tra apprendimento profondo, apprendimento automatico e intelligenza artificiale Deep Learning vs. Apprendimento automatico vs. AI: Come vanno insieme?Stai cercando di capire la differenza tra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning? Ecco cosa significano tutti. Leggi di più . Continua ad imparare e buona fortuna!
Ian Buckley è un giornalista freelance, musicista, performer e produttore video che vive a Berlino, in Germania. Quando non sta scrivendo o sul palco, armeggia con l'elettronica fai-da-te o il codice nella speranza di diventare uno scienziato pazzo.
