6 utili esercitazioni di apprendimento automatico e corsi per cogliere l'essenziale

L'apprendimento automatico è il futuro dell'automazione. Milioni di compiti svolti dall'uomo su base giornaliera verranno infine sostituiti da reti neurali addestrate. Anche ora, gli algoritmi di apprendimento automatico modellano la tua vita.

Il mercato del lavoro si sta spostando per accogliere questa nuova tecnologia e coloro che sono in grado di programmare le proprie reti (o di integrarsi con quelle esistenti) sono molto richiesti.

Non c'è mai stato un momento migliore per immergersi nell'apprendimento automatico. Ecco sei utili tutorial e risorse per aiutarti a conoscere l'apprendimento automatico.

1. Il treno di codifica

Chiunque abbia familiarità con il canale YouTube di Daniel Shiffman conoscerà i suoi eccellenti tutorial sia sull'elaborazione che su p5.js. Il suo divertente stile di insegnamento in tempo reale ha aiutato moltissime persone a imparare le basi della programmazione.

Oltre ai suoi numerosi video sulle sfide di codifica che riguardano singoli argomenti, Shiffman ha anche una playlist di apprendimento automatico incredibilmente completa.

Questi video sono particolarmente utili per coloro che desiderano imparare Java o JavaScript come lingua principale. Fortunatamente, i concetti trattati nella serie si applicano a qualsiasi lingua di tua scelta.

The Nature of Code, il libro amato da Shiffman, ha dedicato il suo capitolo finale alle reti neurali. Si trova da solo come un'ottima introduzione sul campo. Il lavoro è stato continuato sia sul canale YouTube Coding Train che sulla sua pagina personale su GitHub.

La grande forza di imparare in questo modo è Daniel Shiffman stesso. Insegnante naturale, fornisce chiari esempi di come il codice interagisce con gli algoritmi di apprendimento automatico.

2. Corso di apprendimento automatico

Google è un grande giocatore nell'apprendimento automatico. La loro piattaforma open source Tensorflow è progettata per aprire il tema a tutti in una varietà di linguaggi di programmazione.

Google ha anche il suo corso gratuito Machine Learning Crash progettato per insegnare sia i fondamenti dell'apprendimento automatico che come utilizzare Tensorflow attraverso le API.

Ogni capitolo del corso prevede lezioni video e il testo completo per supportare il contenuto. Come previsto, è un curriculum incredibilmente dettagliato. Il corso offre anche interattivo “Sfida di programmazione” pagine in cui il codice viene presentato dinamicamente nel browser in cui può essere sia eseguito sia modificato, prima di fornire le sfide di codifica per aiutarti a capire il modulo.

Il curriculum include anche “Esercizi per il parco giochi” e possibilità di “Controlla la tua comprensione”, comprendente visualizzazioni interattive di principi di apprendimento automatico e domande basate sull'argomento corrente.

Non sorprende che Google sia un leader in questo campo, e per un corso gratuito, questo copre molto terreno!

3. Siraj Raval

Mentre ci sono molti grandi insegnanti di YouTube là fuori, pochi riescono a trovare il giusto equilibrio tra presentazione eccellente, spiegazione chiara degli argomenti e, soprattutto, memi, così come Siraj Raval.

Il suo canale YouTube si concentra principalmente sul linguaggio di programmazione Python insieme a molti principi essenziali per la moderna scienza dei dati e l'apprendimento automatico. Siraj ha una playlist di video facili da seguire sul tema delle reti neurali e dell'apprendimento automatico. La variazione tra video a soggetto singolo a ritmi incalzanti e il progetto di stile live in streaming più lungo coprono entrambi i fondamentali e come applicarli ai dati.

Il canale di Siraj è particolarmente utile per chi sta già imparando Python, e se stai cercando di imparare la lingua, questi esempi di base di Python 10 esempi Python di base che ti aiuteranno ad imparare velocemente 10 esempi Python di base che ti aiuteranno ad imparare velocemente Questo articolo di base di python gli esempi sono per coloro che hanno già un'esperienza di programmazione e vogliono semplicemente passare a Python il più rapidamente possibile. Leggi altro ti aiuterà a raccogliere le basi.

4. Reti neurali e apprendimento profondo

Mentre i video tutorial sono un ottimo modo per imparare, alcune persone preferiscono imparare da un libro. Neural Networks e Deep Learning di Michael Nielsen non si qualificano come un libro di stampa in quanto utilizza esempi incorporati progettati per il browser. È, tuttavia, la spiegazione scritta più chiara non solo della storia dell'apprendimento automatico, ma anche di come imparare la matematica dietro le reti neurali, che troverai.

Il libro segue un progetto di riconoscimento dei caratteri dall'inizio alla fine. Il suo ritmo consente al lettore di capire sia come e perché la rete apprende, insieme alle decisioni e alle sfide che dovranno affrontare nel mettere insieme una rete neurale funzionante.

Ancora una volta, il linguaggio scelto è Python, anche se qui i fondamenti sono così dettagliati che è consigliabile leggere per chiunque sia interessato all'apprendimento automatico.

5. Udacity Nanodegrees per Machine Learning

Ci sono diversi approfondimenti “Nanodegrees” disponibile su Udacity per l'apprendimento automatico. Il corso altamente consigliato per diventare un ingegnere dell'apprendimento automatico è un corso approfondito che accompagna lo studente attraverso i principi dell'apprendimento automatico tramite il lavoro del progetto.

Ogni progetto è progettato per emulare qualcosa che un ingegnere dovrebbe affrontare nel proprio lavoro. Gli studenti iscritti al corso ottengono l'accesso ad Amazon Web Services (AWS) per implementare i loro progetti.

Il corso costa $ 899 non sarà economico per gli standard di molte persone, ma il vantaggio di avere una relazione con i tuoi tutor e gli strumenti forniti dal corso sarà inestimabile per molti.

6. Creare un curriculum misto

Mentre tutto questo elenco è perfetto per l'apprendimento avanzato, molte persone troveranno difficile anche i fondamentali. In questo caso, la creazione di un curriculum misto può essere un ottimo modo per colmare tutte le lacune e assicurare che una robusta base di conoscenze avanzi.

Utente Reddit pk7677 ha risposto a un post su / r / MachineLearning con alcuni consigli di saggi:

Il post completo continua a consigliare la creazione di progetti personali. Dovresti anche tenere d'occhio le aree nuove e in via di sviluppo del campo.

Apprendimento profondo per l'apprendimento automatico

Qualunque sia il metodo che utilizzi con l'apprendimento automatico, preparati per un lungo viaggio. Il soggetto è incredibilmente denso per natura.

La popolarità dell'apprendimento automatico è salito alle stelle, ed è dovuta a miglioramenti nella potenza di elaborazione e nell'informatica. Non ci sono percorsi facili nella teoria alla base. Ora è il momento di fare i conti con linguaggi di programmazione a prova di futuro.

Se sei un principiante, scegli un linguaggio di programmazione adatto ai principianti 6 I linguaggi di programmazione più semplici da imparare per principianti 6 Linguaggi di programmazione più semplici da imparare per principianti Imparare a programmare significa trovare la lingua giusta tanto quanto il processo di edificazione. Ecco i primi sei linguaggi di programmazione più facili per i principianti. Leggi di più prima di immergerti nell'apprendimento automatico. E non dimenticare di rivedere il nostro confronto tra apprendimento profondo, apprendimento automatico e AI Apprendimento profondo vs Machine Learning vs. AI: come vanno insieme? Apprendimento profondo vs Machine Learning vs. AI: come vanno insieme? Stai cercando di capire la differenza tra intelligenza artificiale, apprendimento automatico e apprendimento approfondito? Ecco cosa significano tutti. Leggi di più . Continuate ad imparare e buona fortuna!

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