入門機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程，優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)資源和科學(xué)的學(xué)習(xí)路線缺一不可。在本文中，來自英偉達(dá)人工智能應(yīng)用團(tuán)隊(duì)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Chip Huyen 不僅列出了十大優(yōu)質(zhì)的免費(fèi)機(jī)器學(xué)習(xí)課程資源，還將其串成了一條高效的學(xué)習(xí)路線
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Chip Huyen 是一位來自越南的作家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家，現(xiàn)居于美國(guó)硅谷，就職于英偉達(dá)人工智能應(yīng)用團(tuán)隊(duì)。
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Chip Huyen
她本科和碩士均就讀于斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)，曾開設(shè)和講授課程《TensorFlow for Deep Learning Research》。
該課程鏈接：http://web.stanford.edu/class/cs20si/
她還曾協(xié)助推出越南第二受歡迎的網(wǎng)絡(luò)瀏覽器 Coc Coc，每月活躍用戶數(shù)量達(dá) 2000 萬以上。
她目前正在進(jìn)行的一些項(xiàng)目包括 SOTAWHAT(查詢和總結(jié) SOTA 人工智能研究成果)、OpenSeq2Seq(利用語音識(shí)別、Text2Speech 和 NLP 進(jìn)行高效實(shí)驗(yàn)的工具包)以及 Free Hugs Vietnam(為越南青少年提供軟技能的非盈利項(xiàng)目)等。
以下是她給出的《機(jī)器學(xué)習(xí)》資源清單和路線：
1. 斯坦福《概率與統(tǒng)計(jì)(Probability and Statistics)》
鏈接：https://online.stanford.edu/courses/gse-yprobstat-probability-and-statistics
簡(jiǎn)介：這門課程涵蓋了概率和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)的四個(gè)基本方面：探索性數(shù)據(jù)分析、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、概率和推理。
2.MIT《線性代數(shù)(Linear Algebra)》
鏈接：https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/
簡(jiǎn)介：這門課程的授課教師為《線性代數(shù)導(dǎo)論》、《線性代數(shù)與數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)》的作者 Gilbert Strang。該課程與《線性代數(shù)導(dǎo)論》中的理論和應(yīng)用知識(shí)相輔相成，挑選了書中四個(gè)關(guān)鍵的應(yīng)用：圖和網(wǎng)絡(luò);微分方程組;最小二乘與投影;傅里葉級(jí)數(shù)和快速傅里葉變換。作者表示，這是自己見過的最好的線性代數(shù)課程。
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Gilbert Strang3. 斯坦福 CS231N《用于視覺識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)》
鏈接：https://www.youtube.com/playlist?list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq
簡(jiǎn)介：這門課程的特點(diǎn)是理論與實(shí)踐并重。課程 PPT 用了可視化的方式解釋反向傳播、損失、正則化、dropout、batchnorm 等比較難以理解的概念。
4.fastai《程序員深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(Practical Deep Learning for Coders)》
鏈接：https://course.fast.ai/
簡(jiǎn)介：這門實(shí)踐課程是面向新手的，不要求參與者擁有大學(xué)水平的數(shù)學(xué)知識(shí)，也不要求參與者有很多的數(shù)據(jù)，但需要一年的編程經(jīng)驗(yàn)，還需要配備一塊 GPU。此外，該課程還有一個(gè)論壇，專門用來討論 ML 的最佳實(shí)踐。
5. 斯坦福 CS224N《深度學(xué)習(xí)自然語言處理(Natural Language Processing with Deep Learning)》
鏈接：https://www.youtube.com/playlist?list=PLU40WL8Ol94IJzQtileLTqGZuXtGlLMP_
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簡(jiǎn)介：對(duì)于對(duì) NLP 感興趣的同學(xué)來說，這是一門不容錯(cuò)過的課程，被稱為入門自然語言處理(NLP)的「標(biāo)配」公開課。它和計(jì)算機(jī)視覺方面的課程 CS231n 堪稱絕配。該課程組織嚴(yán)密、教法得當(dāng)、緊跟前沿研究趨勢(shì)。這門課的授課者是斯坦福 AI 實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人 Christopher Manning。
6.Coursera 上的斯坦福《機(jī)器學(xué)習(xí)》。
鏈接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning
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簡(jiǎn)介：這門課授課者是吳恩達(dá)，在 Coursera 上的注冊(cè)人數(shù)已達(dá)到 244 萬。它廣泛介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別等方面的內(nèi)容，包含監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐等主題。此外，課程中還包含大量的應(yīng)用案例。
7. 斯坦福《概率圖模型專項(xiàng)課程(Probabilistic Graphical Models Specialization)》
鏈接：https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models
簡(jiǎn)介：概率圖模型是一個(gè)豐富的框架，用于編碼復(fù)雜領(lǐng)域的概率分布。本課程包含三部分內(nèi)容：《概率圖模型 1：表征》、《概率圖模型 2：推理》和《概率圖模型 3：學(xué)習(xí)》。授課者為斯坦福大學(xué)工程學(xué)院講師 Daphne Koller。
8. DeepMind《強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門課程(Introduction to Reinforcement Learning)》
鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=2pWv7GOvuf0&list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQ
簡(jiǎn)介：本課程借助于一些生動(dòng)直觀的解讀和有趣易懂的示例，為學(xué)生提供了有關(guān)強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)的全面介紹。授課者為世界頂級(jí)專家 David Silver。
9. Full Stack Deep Learning《全棧深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練營(yíng)(Full Stack Deep Learning Bootcamp)》
鏈接：https://fullstackdeeplearning.com/march2019
簡(jiǎn)介：這是為熟悉深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的開發(fā)人員提供的實(shí)踐項(xiàng)目。除了學(xué)習(xí)訓(xùn)練和調(diào)整模型之外，學(xué)生還可以學(xué)習(xí)到如何制定問題和預(yù)估項(xiàng)目成本、選擇正確框架和計(jì)算基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)以及訓(xùn)練中的故障排查和確保復(fù)現(xiàn)性等其他技能。
10. Coursera《如何贏得數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽：向頂尖 Kaggler 學(xué)習(xí)(How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers)》
鏈接：https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science
簡(jiǎn)介：如果你想要參加競(jìng)爭(zhēng)激烈的數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽并希望在競(jìng)賽中取得好成績(jī)，本課程不失為最好的選擇。你將會(huì)學(xué)習(xí)到如何在數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽中分析和解決預(yù)測(cè)建模任務(wù)。
