6個有用的機器學習教程和課程，掌握要點

現在再也沒有比這更好的時間投入機器學習了。這裡有六個有用的資源來幫助你學習機器學習。...

機器學習是自動化的未來。人類每天執行的數以百萬計的任務最終將被訓練過的神經網絡所取代。即使是現在，機器學習算法也會影響你的生活。

為了適應這一新技術，就業市場正在發生變化，那些能夠規劃自己的網絡（或與現有網絡集成）的人需求量很大。

現在再也沒有比這更好的時間投入機器學習了。這裡有六個有用的教程和資源來幫助你學習機器學習。

1編碼列車

任何熟悉Daniel Shiffman的YouTube頻道的人都會知道他關於processing和p5.js的優秀教程。他有趣的實時教學風格幫助無數人學習了編碼的基礎知識。

除了他的許多涉及單個主題的編碼挑戰視頻外，Shiffman還有一個非常全面的機器學習播放列表。

這些視頻對於那些希望學習Java或JavaScript作為主要語言的人特別有用。令人高興的是，本系列中涵蓋的概念適用於您選擇的任何語言。

《代碼的本質》（The Nature of Code）是希夫曼非常喜愛的一本書，它的最後一章專門討論了神經網絡。它是對這個領域的一個極好的介紹。這項工作已經在編碼火車YouTube頻道和他的個人GitHub頁面上繼續進行。

學習這種方法的最大力量是丹尼爾·希夫曼本人。作為一名天生的教師，他給出了代碼如何與機器學習算法交互的清晰示例。

2機器學習速成課程

谷歌是機器學習領域的大玩家。他們的Tensorflow開源平臺旨在用各種編程語言向所有人開放這個主題。

谷歌也有自己的免費機器學習速成課程，旨在教授機器學習的基礎知識，以及如何通過API使用Tensorflow。

課程的每一章都有視頻講座和全文來支持內容。正如所料，這是一個非常詳細的課程。本課程還提供交互式“編程挑戰”頁面，其中代碼在瀏覽器中動態顯示，可以在瀏覽器中運行和修改，然後提供編碼挑戰以幫助您理解模塊。

課程還包括“操場練習”和“檢查你的理解”的機會，包括基於當前主題的機器學習原理和問題的交互式可視化。

谷歌在這一領域處於領先地位也就不足為奇了，免費的課程，這門課程涵蓋了很多領域！

三。西拉傑·拉瓦爾

儘管有很多優秀的YouTube老師，但很少有人能像Siraj Raval一樣，在出色的演示、清晰的主題解釋以及最重要的模因之間取得平衡。

他的YouTube頻道主要關注Python編程語言以及現代數據科學和機器學習所必需的許多原則。Siraj有一個播放列表，裡面有一些關於神經網絡和機器學習的簡單視頻。快節奏的單主題視頻和較長的實時流式項目工作之間的差異涵蓋了基礎知識以及如何將它們應用於數據。

Siraj的頻道對那些已經學習Python的人特別有用，如果您想學習Python語言，這些基本的Python示例將幫助您掌握基本知識。

4神經網絡與深度學習

雖然視頻教程是一種很好的學習方式，但有些人更喜歡從書中學習。michaelnielsen的《神經網絡與深度學習》（neuralnetworksanddeeplearning）並不能完全稱得上是一本印刷書，因為它使用的是為瀏覽器設計的嵌入式示例。然而，這是最清晰的書面解釋，不僅是機器學習的歷史，而且是如何學習神經網絡背後的數學，你會發現。

這本書從頭到尾都遵循一個字符識別項目。它的節奏使讀者能夠理解網絡學習的方式和原因，以及他們在構建一個功能強大的神經網絡時將面臨的決策和挑戰。

再說一次，我們選擇的語言是Python，儘管這裡的基礎知識非常全面，建議對機器學習感興趣的人閱讀。