作者 | 阿司匹林
喜大普奔！
继今年 2 月 Deep Learning Specialization 最后一课上线之后，吴恩达又捡起了之前荒废已久的项目—— Machine Learning Yearning。
这本书此前已经出到了第 14 章，不过因为 Deep Learning Specialization 课程项目而搁置了一段时间了。
吴恩达在公开信中表示：
这本书的重点不是教你机器学习的算法，而是教会你如何使用这些算法，为己所用。就像一些技术型的人工智能课程会给你一把锤子，但是这本书会教你如何使用这把锤子。如果你渴望成为人工智能领域的技术领导者，并希望学习如何为你的团队设定方向，那么这本书将会有所助益。
感兴趣的读者可以点击 http://www.mlyearning.org/，输入自己的邮箱进行订阅，未来就可以免费收到最新完成的章节。
以下是吴恩达的公开信，AI科技大本营翻译：
人工智能、机器学习和深度学习正在改变数不清的行业。我一直在写一本能够教你如何构造机器学习项目的书——Machine Learning Yearning。
这本书的重点不是教你机器学习的算法，而是教会你如何使用这些算法，为己所用。就像一些技术型的人工智能课程会给你一把锤子，但是这本书会教你如何使用这把锤子。如果你渴望成为人工智能领域的技术领导者，并希望学习如何为你的团队设定方向，那么这本书将会有所助益。
在读完本书之后，你将学会：
为人工智能项目确定最有前景的方向；
诊断机器学习系统中的错误；
在复杂设置（如不匹配的训练/测试集）中构建 ML；
设置一个 ML 项目，与人类的表现相比较；
了解何时以及如何应用端到端学习、迁移学习和多任务学习。
从历史经验来看，在研究生项目或者公司里积累的多年经验，是学习如何做出这些“战略”决定的唯一方法。我正在编写的 Machine Learning Yearning 一书，就是为了帮助你快速获得这一技能，以便你可以更好地搭建人工智能系统。
这本书总共有 100 页左右，其中一些章节只有 1-2 页。如果你想在每一章完稿时都收到成品，请注册邮件列表。
公众号后台回复：吴恩达，下载 Machine Learning Yearning 前 14 章。
