江門企業網站制作：高效seo技術之機器學習

 面向普通人的機器學習引擎優化技術

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    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?。?/p>

    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！