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一種普通人的機(jī)器學(xué)習(xí)SEO技術(shù)
一種機(jī)器學(xué)習(xí)SEO技術(shù)普通人的技術(shù)SEO先進(jìn)SEO如果你對(duì)學(xué)習(xí)很好奇機(jī)器學(xué)習(xí),卻被大量信息淹沒,你來到正確的位置AlexisSanders與她分享了一本如何學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的指南,從A的角度解釋了優(yōu)缺點(diǎn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)在世界范圍內(nèi)廣泛存在。它的影響已經(jīng)從看似微不足道的小勝利延伸到突破性發(fā)現(xiàn)SEO社區(qū)也不例外(對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解和直覺可以支持我們對(duì)谷歌工程師所所面臨的挑戰(zhàn)和解決方案的理解,讓我們敞開心扉接受ML更廣泛的含義)。
獲得機(jī)器學(xué)習(xí)一般理解的優(yōu)勢(shì)包括:
它引起了工程師們的共鳴,他們**終試圖為用戶創(chuàng)造**好的結(jié)果。
了解機(jī)器解決的問題、當(dāng)前的能力和科學(xué)家的目標(biāo)
了解競(jìng)爭生態(tài)系統(tǒng)以及企業(yè)如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)業(yè)績
準(zhǔn)備好為什么許多行業(yè)領(lǐng)袖給我們帶來了社會(huì)的重大變革(Andrew Ng指的是AI指的是ldquo);新電力
理解研究中經(jīng)常出現(xiàn)的基本概念(這有助于我理解谷歌大腦研究中出現(xiàn)的一些概念)
作為一個(gè)個(gè)體成長,擴(kuò)展你的視野(你可能真的喜歡機(jī)器學(xué)習(xí)!)
當(dāng)代碼工作并生成數(shù)據(jù)時(shí),這是一種非常令人滿意的感覺(即使這是一個(gè)非常微不足道的結(jié)果)。
我花了一年時(shí)間學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)課程,閱讀書籍和學(xué)習(xí)(就像一臺(tái)機(jī)器)。本文為勞動(dòng)成果mdashmdash;它涵蓋17機(jī)器學(xué)習(xí)種資源(包括在線課程、書籍、指南、會(huì)議演示等),包括**便宜和**流行的在線學(xué)習(xí)資源(通過一個(gè)完整的初學(xué)者視角)。我還添加了一個(gè)摘要:ldquo;如果我重新開始,我將如何處理它。rdquo;
這篇文章不是關(guān)于學(xué)分或?qū)W位的。這是關(guān)于Joes和Joannas,他們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣,他們想有效地利用他們的學(xué)習(xí)時(shí)間。這些資源中的大多數(shù)將消耗超過50個(gè)小時(shí)的承諾。沒有人有時(shí)間浪費(fèi)一周的工作時(shí)間(尤其是在你的私人時(shí)間里)。這里的目標(biāo)是讓你找到**適合你的學(xué)習(xí)風(fēng)格的資源。我真誠地希望你覺得這項(xiàng)研究有用,我鼓勵(lì)你評(píng)論哪些材料證明是**有用的(尤其是那些沒有包括在內(nèi))!人文機(jī)器學(xué)習(xí)
以下是我的建議:
1.出發(fā)(預(yù)計(jì)60小時(shí))
從初學(xué)者的簡短內(nèi)容開始。這將使你能夠承諾用**少的時(shí)間獲得事情的要點(diǎn)。
提交三個(gè)小時(shí)到JasonMaye幻燈片機(jī)器學(xué)習(xí)101:2年的敲門,所以你不必。
使用Juh戈登YouTube觀看谷歌的{ML}配方兩小時(shí)。
注冊(cè)Sam debrule機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)事通訊。
通過機(jī)器學(xué)習(xí)的谷歌加速課程作業(yè)。
開始在車?yán)锫燨cDeVIEW指南播客(跳過1、3、16、21、26),用手和眼睛進(jìn)行鍛煉和/或其他活動(dòng)。
用兩天時(shí)間通過KGARLE的機(jī)器學(xué)習(xí)軌跡的第1部分。
2.準(zhǔn)備提交(估計(jì)80小時(shí))
通過這一點(diǎn),學(xué)習(xí)者可以了解他們的興趣水平。繼續(xù)專注于盡快應(yīng)用相關(guān)知識(shí)。
每周工作10小時(shí),連續(xù)工作7周。如果你有一個(gè)朋友/導(dǎo)師可以通過AWS幫助你安裝,絕對(duì)要依賴安裝中的任何支持(這是ML中100%**差的部分)。
使用SCIKITlearning and tunsofoo:掌握構(gòu)建智能系統(tǒng)的概念、工具和技術(shù),并立即閱讀前兩章。然后將此作為FAST的補(bǔ)充AI當(dāng)然。
三個(gè)。開闊視野(估計(jì)115小時(shí))
如果你已經(jīng)完成了**后一部分,仍然渴望獲得更多的知識(shí),那么繼續(xù)拓寬你的視野。閱讀內(nèi)容側(cè)重于教學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)和廣度mdashmdash;為算法試圖實(shí)現(xiàn)的直覺(無論是視覺的還是數(shù)學(xué)的)建立直覺。
開始觀看視頻并參加udacity的機(jī)器學(xué)習(xí)介紹(Sebastian Thrun和Katie Malone)。
通過Andrew Ng的Coursera機(jī)器學(xué)習(xí)課程。
你的下一步
到目前為止,您將擁有AWS運(yùn)行示例、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的總體視圖。這是你決定做什么的起點(diǎn)。
你應(yīng)該能夠根據(jù)你的興趣來確定你的下一步,無論是進(jìn)入卡格爾游戲;DoFASTAI兩部分;深入研究數(shù)學(xué)和模式識(shí)別以及Christopher Bishop的機(jī)器學(xué)習(xí);Andrew Ng的新deeplearning,AI課程Coursera;了解有關(guān)特定技術(shù)堆棧的更多信息(TensorFlow,ScKITlearning,Keras,panda,NUMPY等);或申請(qǐng)機(jī)器學(xué)習(xí)自行解決問題。
為什么我要推薦這些步驟和資源
我沒有資格寫一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的文章。我沒有博士學(xué)位。我在大學(xué)里上了一堂統(tǒng)計(jì)學(xué)課,這是我**次真正理解ldquo;打架或逃跑;這是一種反應(yīng)。**重要的是,我的編碼技能被玷污了(在**好的情況下,它們是堆棧溢出反向工程塊)。雖然我有很多缺點(diǎn),但這篇文章一定是像我這樣的普通人寫的。
從統(tǒng)計(jì)學(xué)上講,我們大多數(shù)人都是平均水平(AH,鐘形曲線/高斯分布總是趕上我們)。因?yàn)槲也皇苋魏尉⑶榫w的束縛,所以我可以和你在一起。以下是我所學(xué)的所有課程的概要,以及如何開始學(xué)習(xí)的計(jì)劃機(jī)器學(xué)習(xí),如果我能從頭開始的話。單擊此處可使用注釋擴(kuò)展每個(gè)課程的完整版本。
深度研究機(jī)器學(xué)習(xí)課程:
出發(fā)
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準(zhǔn)備提交
FAST. AI(第1部分,共2部分)
與SCIKIT和tunsofoo一起學(xué)習(xí):機(jī)械智能系統(tǒng)的概念、工具和技術(shù)
開闊你的視野
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Coursera機(jī)器學(xué)習(xí)課程標(biāo)準(zhǔn)吳恩達(dá);
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IpulLRead機(jī)器學(xué)習(xí)指南
復(fù)核谷歌Dr
加州理工學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)iTunes
Christopher Bishop的ldquo;模式識(shí)別與識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)rdquo;
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用Python介紹機(jī)器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)科學(xué)家指南
第機(jī)器學(xué)習(xí)頁,共喬治亞理工大學(xué)頁
斯坦福iTunes第吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)頁
動(dòng)機(jī)與啟示
如果你想知道為什么我花了一年的時(shí)間,那我就和你在一起。我真的不知道我為什么要關(guān)注這個(gè)項(xiàng)目,更不用說我為什么要關(guān)注它了。我看到Mike King在機(jī)器學(xué)習(xí)開會(huì)。我措手不及,因?yàn)槲覍?duì)這個(gè)話題一無所知。這讓我產(chǎn)生了一種討厭的、貪得無厭的好奇心。它從從一進(jìn)程開始,然后螺旋式地失控。**后,它變成了一個(gè)想法:一個(gè)評(píng)論指南,以**便宜和**流行的機(jī)器學(xué)習(xí)資源在網(wǎng)上(通過一個(gè)完整的初學(xué)者拍攝)。我希望你覺得它有用,或者至少有趣。請(qǐng)?jiān)谠u(píng)論中分享您的想法或問題!
http://www.dgzxsm168.com/jianzhanzhishi/852.html 一種普通人的機(jī)器學(xué)習(xí)SEO技術(shù)