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boobo
V2EX  ›  机器学习

想开始学习人工智能这块的知识,求大佬指导

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  •   boobo · 2021-03-30 23:16:51 +08:00 · 2379 次点击
    这是一个创建于 1094 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    想学习人工智能这块 像是信息提取、推荐之类的。 自己萌新不知道怎么入手,所以来此求助各位大神. 感谢各路大神

    7 条回复    2021-03-31 14:46:34 +08:00
    TimePPT
        1
    TimePPT  
       2021-03-30 23:36:14 +08:00 via Android
    这个话题就大了,就你说的这俩都不是一个方向。
    Jooooooooo
        2
    Jooooooooo  
       2021-03-30 23:43:01 +08:00
    买一本周志华的西瓜书看看先.
    ufan0
        3
    ufan0  
       2021-03-31 00:33:14 +08:00 via Android   ❤️ 2
    @Jooooooooo 你这有点太坏了。

    买了一本西瓜书,看了一个月后。
    开始重新学习高数,学了两个月数学,回来花了半年把西瓜书看了两遍,味同嚼蜡……

    直到我看到那本《动手深度学习》,好像是这个名字,Github 有开源版本,才开始能入门,知道能干什么,怎么干。
    alalida
        4
    alalida  
       2021-03-31 02:20:51 +08:00 via Android
    要我说,自学人工智能也没什么用,好比自学量化交易。

    搞机器学习,就是训练模型。你就要选训练方法,训练目标,训练模型。如果想直接调包,那 keras 看一下他几个 demo 即可,如果想自己搞懂原理,还是得学数学。









    随便拿起哪本书,全是证明和推导,一个个矩阵,微分方程的,回头还是得回去抱高数。
    lostberryzz
        5
    lostberryzz  
       2021-03-31 02:26:34 +08:00
    Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & Tensorflow
    outtime
        6
    outtime  
       2021-03-31 09:59:25 +08:00
    可以看看回形针的基本操作
    julyedu
        7
    julyedu  
       2021-03-31 14:46:34 +08:00   ❤️ 5
    人工智能编程的学习成长无外乎这 6 步:数学-》 python 编程-》算法、数据结构-》机器学习-》深度学习-》算法实战应用领域,数学、算法这部分是基础,不管你们在哪个领域做编程想往高深了做,数学基础一定要打牢,不然很难走得远,做得深,时间会证明一切。

    我来分步骤大概说一下人工智能学习进阶的路线:

    第一步:基础类:数学和 Python 基础
    主要为微积分、概率统计、矩阵、凸优化

    Python 基础,

    第二步:Python 数据分析 掌握 Python 这门语言、和基本的数据分析、数据处理知识,可以先接触一下特征工程


    第三步:数据结构 /算法
    常见经典数据结构(比如字符串、数组、链表、树、图等)、算法(比如查找、排序)
    同时,辅助刷 leetcode,提高编码 coding 能力


    第四步:机器学习
    掌握常见经典的模型 /算法(比如回归、决策树、SVM 、EM 、K 近邻、贝叶斯、主题模型、概率图模型,及特征处理、模型选择、模型选择等等)
    同时,辅助刷 kaggle,培养对数据、特征的敏锐

    第五步:深度学习
    掌握神经网络、CNN 、RNN 、LSTM 等常见经典模型、以及三大 DL 框架

    同时,配套课程利用 TensorFlow 等开源框架做做 DL 等相关实验:

    NLP 、CV 、DM 、量化、spark 等应用方向任选其一

    把 ML 和 DL 图列一起了,这一整块是数据建模


    一言以蔽之:五个必修(数学、Python 数据分析、数据结构、ML 、DL ) + 五个选修( NLP 、CV 、DM 、量化、Spark ),此外,配套课程刷 leetcode 、kaggle,最后做相关 DL 开源实验。再往后呢?实际操作,练练练
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