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平均人类的机器学习指南

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平均人类的机器学习指南

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关闭{显示:块;位置:绝对;右:0;顶部:0;线高:1EM;边境:无;机器学习(ml)在全球普遍存在中一直在增长

它的含义从小,看似无关等程到突破性的发现

SEO社区也不例外

机器学习的理解和直觉可以支持我们对谷歌的工程师的挑战和解决方案的理解,同时也将我们的思想开启到ML的更广泛的含义

越来越多地理解机器学习的优势包括:获得对工程师的同情,最终努力为用户建立最佳效果,以满足机器正在解决的问题,他们目前的能力和科学家的目标理解竞争性生态系统以及公司如何使用机器学习如何为许多行业领导者推动成果准备我们社会的重大转变(Andrew NG指的是AI作为“新电力”)了解经常出现在研究中的基本概念(它帮助我了解谷歌大脑在研究中出现的某些概念)作为个人而发展,并扩大您的视野(您可能真的很喜欢机器学习!)代码工作和数据时是制作的,这是一个非常满足,赋予的感觉(即使这是一个非常谦虚的结果)我花了一年时间乘坐在线课程,阅读书籍和学习学习(

123]。

作为机器)

这篇文章是那些劳动的水果 - 它涵盖了17台机器学习资源(包括在线课程,书籍,指南,会议演示,等

),包括网络上最实惠且流行的机器学习资源(通过完整初学者的镜头)

我还增加了“如果我要再次重新开始,我将如何接近它

”这篇文章不是关于信贷或学位平均人类的机器学习指南
它是关于常规的Joes和Joannas,具有兴趣的机器学习,并希望有效地度过学习时间

大多数这些资源将消耗超过50个小时的承诺

不是没有人有时间为工作周痛苦的浪费(特别是在您的个人时间期间可能完成时)

这里的目标是让您找到最适合您学习风格的资源

我真的希望你发现这项研究很有用,我鼓励关于哪些材料证明最有帮助的评论(特别是不包括在内)! #humanlearningmachinelear innearningexexec use摘要:这是y

你需要在图表中知道:机器学习resourcetime(小时)成本($)成本($)yearcredibilitycodemathenjoyabilityjason maye的机器学习101 slidedeck:2年的头脑,所以你不上当T有TO2 $ 0'17☆☆☆?????? ???????ocdevel机学习指南Podcast30 $ 0'17-☆?????????????机学习轨道(第1部分)6 $ 0'17☆☆☆????? ?快速

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