江門企業網站制作:高效seo技術之機器學習

2018.12.11 mf_web

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 面向普通人的機器學習引擎優化技術

    

    科技SEO高級SEO

    

    如果你曾經對學習機器學習很好奇,江門企業網站制作但是被很多信息淹沒了,那么你就處于正確的位置了。Alexis Sanders和她分享了一份關于如何學習機器學習的指南,從A的角度解釋了利弊。


    機器學習(ML)在世界范圍內無處不在。它的影響已經從小小的、看似微不足道的勝利擴展到突破性的發現。SEO社區也不例外。理解和直覺的機器學習能夠支持我們理解挑戰和解決方法fa由谷歌工程師CED,以及開放我們的心更廣泛的含義ML。


    獲得機器學習的一般理解的優點包括:


    工程師們共鳴并最終嘗試為用戶創造最好的結果。


    了解機器問題解決能力、當前能力和科學家目標


    了解競爭生態系統和企業如何使用機器學習來驅動結果


    為自己做好準備,為什么許多行業領袖給我們的社會帶來了重大變化(Andrew Ng指的是人工智能作為新的電力)


    理解研究中經常出現的基本概念(這幫助我理解Google Brain Research中出現的一些概念)


    成長為一個人,擴大你的視野(你可能真的喜歡機器學習!)


    當代碼工作并且生成數據時(即使它是一個非常小的結果),這是一種非常令人滿意的、授權的感覺。

    

    

    

    我花了一年的時間學習網絡課程,閱讀書籍和學習(作為一臺機器)。本文是勞動的成果——它涵蓋了17種機器學習資源(包括網絡課程、書籍、指南、會議報告等),包括最便宜和最受歡迎的在線學習。資源(通過一個完整的初學者的鏡頭)。我還添加了一個總結:如果我重新開始,我將如何處理


    這篇文章不是關于學分或學位的,而是關于喬斯和Joannas的。他們對機器學習感興趣。他們想有效地利用他們的學習時間。這些資源中的大部分將消耗50個小時的承諾。沒有人有時間浪費一周的工作(尤其是當你的個人時間完成時)。這里的目標是找到最適合你學習風格的資源。我真誠地希望如此。希望您發現這項研究是有用的,我鼓勵您評論哪些材料已被證明最有用(特別是那些沒有包括在內)!人機學習


    以下是我的建議:


    1開始(估計60小時)


    從給初學者的簡短內容開始。這將允許你承諾在最短的時間內掌握事情的要點。

 

    向Jason Maye的機器提交三個小時來學習101張幻燈片:兩年的敲擊時間,所以你不必這樣做。

    

    播放Juh戈登YouTube播放列表,花兩個小時看谷歌的{ML}配方。


    報名參加Sam DeBrule的機器學習通訊。


    

    通過谷歌的機器學習速成課程。


    開始聽OcDeVIEW的機器學習指南播客(跳過1, 3, 16,21, 26)在你的汽車,鍛煉,和/或其他活動時,使用手和眼睛。


    花兩天學習軌跡通過KGARLE機器第1部分。


    2、準備提交(預計80小時)


    通過這種方式,學習者能夠理解他們的興趣水平。繼續關注于盡快應用相關知識。


    

    每周工作10小時,持續7周。如果你有一個朋友/導師可以幫助你通過AWS進行安裝,那么絕對要依靠安裝過程中的任何支持(這是ML的100%最糟糕的部分)。


    向SCIKIT和TunSoFoo學習:掌握構建智能系統的概念、工具和技術,并立即閱讀前兩章。


    三、拓寬視野(估計115小時)


    如果你已經讀完了最后一節,你還是需要更多的知識,并繼續拓寬你的視野。閱讀的重點是機器學習的廣度——建立直覺(視覺或數學),這是算法試圖實現的。


    開始觀看視頻,并參與烏達城的機器學習介紹(塞巴斯蒂安·特倫和凱蒂·馬龍)。


    通過Andrew Ng的CurSera機器學習課程。


    你的下一步


    到目前為止,您將全面了解AWS運行實例、數學基礎和機器學習。這是您決定做什么的起點。


    

    你應該能夠根據你的興趣確定下一步,不管是去卡格爾賽跑,快點。AI;潛入克里斯托弗主教的數學和模式識別和機器學習;給Andrew Ng的新深度學習。人工智能課程;學習更多關于特定技術堆棧(TensorFlow,ScKIT學習)Keras,Panda,NUMPY等;或者應用機器學習來解決自己的問題。


    為什么我推薦這些步驟和資源


    我沒有資格寫一篇關于機器學習的文章。我沒有博士學位。我在大學里上了統計學課,這標志著我第一次真正理解了打架或逃跑的反應。最重要的是,我的編碼技能很流暢(充其量,它們都是堆棧溢出溢出溢出溢出)。雖然我有很多缺點,這篇文章一定是像我這樣的普通人寫的。


    從統計上來說,我們大多數人都是平均的(AH,bell.Gauss分布總是趕上我們)。因為我不受任何精英情緒的約束,所以我可以和你在一起。以下是我所學的所有課程的高級總結,以及如果我可以開始學習機器學習的計劃從零開始。單擊以擴展每個課程的完整版本,并附有注釋。


    機器學習課程的深入研究:


    出發


    Jason Maye的機器學習101滑板:兩年的頭部沖擊,所以你不必


    {戈登} mL}公式


    谷歌使用TysFrAsAPI API進行機器學習速成課程


    OCDEVEL機器學習指南播客


    KGLE機器學習軌跡(第1課)


    準備提交

    

    

    

    Fast.ai(第2部分1)

    

    

    

    用SCIKIT和TunSoFoo學習:機械智能系統的概念、工具和技術

    

    開闊我們的眼界


    Udacity:機器學習導論(凱特/塞巴斯蒂安)


    吳登達的CurSera機器學習課程

    


    額外的機器學習機會

    

    

    

    IulLRead機器學習指南

    

    

    

    谷歌博士述評

    

    

    

    加州理工大學機器學習iTunes

    

    

    

    Christopher Bishop的模式識別與機器學習

    

    

    

    機器學習:開發人員和技術人員的手

    

    

    

    用Python引入機器學習:數據科學家指南


    Udacity:喬治亞理工大學的機器學習

    


    Wu Enda的斯坦福iTunes機器學習


    動機與啟示


    如果你想知道我為什么要花一年時間做這件事,那我就和你在一起。我真的不確定我為什么要看這個項目,更不用說我為什么要跟蹤它了。我看到邁克金(Mike King)開了一個關于機器學習的會議。江門企業網站制作因為我對這個話題一無所知,所以措手不及。它讓我感到討厭,討厭。貪婪的好奇心。它開始于一個過程,然后逐漸失去控制。最終,它變成了一個想法:網上最便宜和最流行的機器學習資源的評論指南(通過一個完整的初學者的鏡頭)。我希望你發現它有用,或者至少有一點有意思。在評論中分享你的想法或問題!


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