成为机器学习工程师要知道的多种学习路径(附图)
如果你决心成为一名机器学习工程师的话,在这篇文章中,我们将从简单的线性回归到最新的神经网络,让你了解机器学习的所有方面,你不仅可以学习如何使用它们,还将学习如何从头开始构建它们。 本文的学习路径大部分基于计算机视觉(CV),因为它是获得各方面知识的最快途径,而从CV中获得的经验可以简单地转移到机器学习的任何一个领域。 我们将使用TensorFlow作为一个机器学习框架,因为它非常好用。TesnorFlow官方地址:https://www.tensorflow.org/ 如果你同时学习了理论和实践材料,那么将会得到更好的学习结果和实用的学习材料。 前提要求:Python,你不需要在这方面是专家级别,只要懂得基本知识就好。 1.课程 1.1 约翰霍普金斯大学的实用机器学习;地址:https://www.coursera.org/learn/practical-machine-learning 1.2 斯坦福大学的机器学习;地址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning这两个课程将教给你关于数据科学和机器学习的基本知识。 1.3 CS23...