从 2017 到 2021，这位计算机科学博士花了四年时间整理了一份《机器学习 & 深度学习纲要》，涵盖 500 多个话题和数千条链接。你想要的课程、论文、博客…… 这里应有尽有。
很多有着严格的自我管理意识的人都会问自己这个问题，以色列巴伊兰大学计算机科学博士、New Relic 首席研究员 Ori Cohen 或许可以很好地回答自己，因为他把每天看到、学到的东西都写了下来，四年下来已经可以出一本书了。这本书就是 Ori Cohen 整理的《机器学习 & 深度学习纲要》，足足有 400 多页，涵盖机器学习算法、统计学、特征选择、工程技术、深度学习、NLP、音频、深度 & 经典视觉、时间序列、异常检测、图、实验管理等 500 多个话题。很多话题里都附有丰富的链接，可以帮你找到各种相关论文、博客、课程等资源。
重要的是，这本书是免费开放的，在谷歌文档、GitHub 等平台上都可以找到。
谷歌文档：https://docs.google.com/document/d/1wvtcwc8LOb3PZI9huQOD7UjqUoY98N5r3aQsWKNAlzk/edit#
GitHub：https://github.com/orico/www.mlcompendium.com/
Gitbook：https://book.mlcompendium.com/
以该书第一章——「机器学习的类型」为例，这一章节首先推荐了一篇关于如何针对手头任务选择算法的文章，而且给出了该文章的链接。
接下来，作者又为大家推荐了斯坦福大学的经典 AI 课程：CS221。
再往下是一些关于弱监督、半监督、回归、主动学习、在线学习、在线深度学习、N-SHOT 学习等方面的内容。
虽然已经有 400 多页，但这本书其实还在一直更新。作者表示，初学者其实可以把它当成一本工具书来用：哪个概念不懂就去书里搜索一下，然后读完与此有关的内容再向前推进。
与吴恩达共话ML未来发展，2021亚马逊云科技中国峰会可「玩」可「学」
2021亚马逊云科技中国峰会「第二站」将于9月9日-9月14日全程在线上举办。对于AI开发者来说，9月14日举办的「人工智能和机器学习峰会」最值得关注。
当天上午，亚马逊云科技人工智能与机器学习副总裁Swami Sivasubramanian 博士与 AI 领域著名学者、Landing AI 创始人吴恩达（Andrew Ng ）博士展开一场「炉边谈话」。
不仅如此，「人工智能和机器学习峰会」还设置了四大分论坛，分别为「机器学习科学」、「机器学习的影响」、「无需依赖专业知识的机器学习实践」和「机器学习如何落地」，从技术原理、实际场景中的应用落地以及对行业领域的影响等多个方面详细阐述了机器学习的发展。
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