
MLNLP(机器学习算法与自然语言处理)是国内外知名自然语言处理社区,受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。
社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步。知乎新用户吴恩达,第一件事儿竟是回答如何系统学习机器学习。

嗯,果然随时都自带老师属性。
结果短短不到12个小时,就已经收获了两千多个赞同,关注者也达到了四千五百人。
底下评论几乎全是这种画风~




三个系统学习机器学习的步骤
来康康吴恩达老师的知乎首答。
首先他就强调,想要成为一名人工智能从业者,系统学习机器学习是重点。
机器学习是一门不需要进行明确编程,就能使计算机发挥作用的科学。
接着,他就给出了三个系统学习机器学习的步骤。
学习基础编码知识。
学习机器学习及深度学习。
专注于一个角色。
具体而言,在实践简单的ML算法之前,需要具备编写简单的计算机程序的能力。
比如,函数调用,for loops,条件语句,基本的数学操作等。
除此之外,他还建议不必将精力过多投入到诸如线性代数、概率和统计这样的数学基础上。
掌握了基础编码知识后,就可以开始学习机器学习了。
这时候他就开始带货模式了。
他推荐的是
斯坦福大学机器学习课程,主要内容包括了监督学习、无监督学习和机器学习的最佳实践。
还有深度学习也需要涉猎。
他pick的是DeepLearning.AI开发的深度学习专业课,当中包括包含了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域构建应用程序所需的知识,以及学习到各个行业实际应用案例。
下一步,就是专注于一个角色,比如成为数据科学家、机器学习工程师或机器学习研究员等,将所学技能与真正实践、工作相结合。
最后,他也嘱咐大家。
要保持自律,不断学习。
ps,他还透露了个消息,他的深度学习相关课程也将在近期登录知乎。
以后又有一种方式学习吴恩达老师的课程了。
参考链接:
https://www.zhihu.com/people/wu-en-da-89
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