机器学习教程总结

灵魂追问 | 教程那么多,你……看完了吗?

 

机器之心整理

参与:路雪、蒋思源


2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的……


教程那么多,你……看完了吗?

本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下:

What

  • 概念

  • 机器学习基础

  • 深度模型基础

  • 强化学习基础

  • 数学

How

  • 致初学者

  • 课程

  • 算法实现

  • 机器学习基础实现

  • 深度网络基础实现

  • 计算机视觉实现

  • 自然语言处理实现

  • 强化学习实现

  • 深度学习框架

  • 工具方法

  • 云端

  • 边缘设备

  • 硬件

  • 吃喝玩乐撸撸猫

  • Money, Money, Money


What


概念


1. 机器学习基础

  • 一文读懂机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别

  • 人人都能读懂的无监督学习:什么是聚类和降维?

  • 如何解读决策树和随机森林的内部工作机制?

  • 教程 | 拟合目标函数后验分布的调参利器:贝叶斯优化

  • 入门 | 区分识别机器学习中的分类与回归

  • 深度 | 思考VC维与PAC:如何理解深度神经网络中的泛化理论?

  • 教程 | 理解XGBoost机器学习模型的决策过程

  • 业界 | 似乎没区别,但你混淆过验证集和测试集吗?

  • 教程 | 初学者如何学习机器学习中的L1和L2正则化

  • 机器学习算法集锦:从贝叶斯到深度学习及各自优缺点

  • 入门 | 机器学习新手必看10大算法

  • 教程 | 详解支持向量机SVM:快速可靠的分类算法

  • 干货 | 详解支持向量机(附学习资源)

  • 教程 | 遗传算法的基本概念和实现(附Java实现案例)

  • 教程 | 利用达尔文的理论学习遗传算法

  • 深度 | 详解可视化利器t-SNE算法:数无形时少直觉

  • 入门 | 如何构建稳固的机器学习算法:Boosting&Bagging

  • 资源 | 神经网络调试手册:从数据集与神经网络说起

  • 观点 | 三大特征选择策略,有效提升你的机器学习水准

  • 教程 | 如何为单变量模型选择最佳的回归函数

  • 机器学习老中医:利用学习曲线诊断模型的偏差和方差

  • 教程 | 如何为时间序列数据优化K-均值聚类速度?

  • 入门 | 将应用机器学习转化为求解搜索问题

  • 从重采样到数据合成:如何处理机器学习中的不平衡分类问题?


2. 深度模型基础

  • 从零开始:教你如何训练神经网络

  • 教程 | 深度学习初学者必读:张量究竟是什么?

  • 解读 | 通过拳击学习生成对抗网络(GAN)的基本原理

  • 干货 | 直观理解GAN背后的原理:以人脸图像生成为例

  • 教程 | 从基本概念到实现,全卷积网络实现更简洁的图像识别

  • 资源 | 初学者指南:神经网络在自然语言处理中的应用

  • 教程 | 深度学习:自动编码器基础和类型

  • 入门 | 请注意,我们要谈谈神经网络的注意机制和使用方法

  • 教程 | 经典必读:门控循环单元(GRU)的基本概念与原理

  • 入门 | 迁移学习在图像分类中的简单应用策略

  • 解读 | 如何从信号分析角度理解卷积神经网络的复杂机制?

  • 教程 | 无监督学习中的两个非概率模型:稀疏编码与自编码器

  • 深度 | 从任务到可视化,如何理解LSTM网络中的神经元

  • 教程 | 将注意力机制引入RNN,解决5大应用领域的序列预测问题

  • 教程 | 听说你了解深度学习最常用的学习算法:Adam优化算法?

  • 教程 | 如何解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题

  • 教程 | 一个基于TensorFlow的简单故事生成案例:带你了解LSTM

  • 教程 | 如何判断LSTM模型中的过拟合与欠拟合

  • 教程 | 如何估算深度神经网络的最优学习率

  • 教程 | 如何为神经机器翻译配置编码器-解码器模型?

  • 教程 | 如何用深度学习处理结构化数据?

  • 改进卷积神经网络,你需要这14种设计模式


3. 强化学习基础

  • 从强化学习基本概念到Q学习的实现,打造自己的迷宫智能体

  • 教程 | Keras+OpenAI强化学习实践:深度Q网络

  • 一份数学小白也能读懂的「马尔可夫链蒙特卡洛方法」入门指南

  • 入门 | 蒙特卡洛树搜索是什么?如何将其用于规划星际飞行?

  • 教程 | Keras+OpenAI强化学习实践:行为-评判模型

  • 从贝叶斯定理到概率分布:综述概率论基本定义

  • 想了解概率图模型?你要先理解图论的基本定义与形式


数学


  • 干货 | 机器学习需要哪些数学基础?

  • 深度神经网络中的数学,对你来说会不会太难?

  • 观点 | Reddit 热门话题:如何阅读并理解论文中的数学内容?

  • 教程 | 基础入门:深度学习矩阵运算的概念和代码实现

  • 从概率论到多分类问题:综述贝叶斯统计分类

  • 机器之心最干的文章:机器学习中的矩阵、向量求导


How


致初学者


  • 教程 | Kaggle CTO Ben Hamner :机器学习的八个步骤

  • 教程 | Kaggle初学者五步入门指南,七大诀窍助你享受竞赛

  • 从零开始,教初学者如何征战Kaggle竞赛

  • 只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源)

  • 如何从初入行者进阶为人工智能先锋青年?

  • 观点 | 如何从一名软件工程师转行做人工智能?

  • 教程 | 如何转行成为一名数据科学家?

  • 初学者怎么选择神经网络环境?对比MATLAB、Torch和TensorFlow

  • 教程 | 初学者如何选择合适的机器学习算法(附速查表)

  • 经验之谈:如何为你的机器学习问题选择合适的算法?

  • 资源 | 企业应该怎样选择数据科学&机器学习平台?

  • 实验研究工作流程详解:如何把你的机器学习想法变成现实

  • 观点 | 机器学习新手工程师常犯的6大错误

  • 教程 | 如何用Docker成为更高效的数据科学家?

  • 从标题到写作流程:写好一篇论文的十条基本原则

  • 论文格式排版你真的做对了吗? 常用格式及其LaTeX书写方法介绍


课程


  • 蒙特利尔大学开放MILA 2017夏季深度学习与强化学习课程视频(附完整PPT)

  • 斯坦福CS231n Spring 2017开放全部课程视频(附大纲)

  • 斯坦福大学秋季课程《深度学习理论》STATS 385开讲

  • 资源 | CMU统计机器学习2017春季课程:研究生水平

  • 教程 | 斯坦福CS231n 2017最新课程:李飞飞详解深度学习的框架实现与对比

  • 三天速成!香港科技大学TensorFlow课件分享

  • 四天速成!香港科技大学 PyTorch 课件分享

  • 吴恩达Deeplearning.ai课程学习全体验:深度学习必备课程(已获证书)


算法实现


1. 机器学习基础实现

  • 教程 | 从头开始:用Python实现带随机梯度下降的线性回归

  • 初学TensorFlow机器学习:如何实现线性回归?(附练习题)

  • 教程 | 从头开始:用Python实现带随机梯度下降的Logistic回归

  • 教程 | 从头开始:用Python实现随机森林算法

  • 教程 | 从头开始:用Python实现基线机器学习算法

  • 教程 | 从头开始:用Python实现决策树算法

  • 听说你用JavaScript写代码?本文是你的机器学习指南

  • 教程 | 如何使用JavaScript构建机器学习模型

  • 教程 | 初学文本分析:用Python和scikit-learn实现垃圾邮件过滤器

  • 教程 | 如何通过牛顿法解决Logistic回归问题

  • 每个Kaggle冠军的获胜法门:揭秘Python中的模型集成

  • 教程 | 如何在Python中快速进行语料库搜索:近似最近邻算法


2. 深度网络基础实现

  • 教程 | 初学者入门:如何用Python和SciKit Learn 0.18实现神经网络?

  • 教程 | 如何用30行JavaScript代码编写神经网络异或运算器

  • 教程 | 使用MNIST数据集,在TensorFlow上实现基础LSTM网络

  • 教程 | 如何使用Keras集成多个卷积网络并实现共同预测

  • 教程 | 在Python和TensorFlow上构建Word2Vec词嵌入模型

  • 教程 | 详解如何使用Keras实现Wassertein GAN

  • 机器之心GitHub项目:从零开始用TensorFlow搭建卷积神经网络

  • 教程 | 如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务

  • 作为TensorFlow的底层语言,你会用C++构建深度神经网络吗?

  • 入门 | 十分钟搞定Keras序列到序列学习(附代码实现)

  • 入门 | 想实现DCGAN?从制作一张门票谈起!

  • 教程 | 通过PyTorch实现对抗自编码器

  • 教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测


3. 计算机视觉实现

  • 教程 | TensorFlow从基础到实战:一步步教你创建交通标志分类神经网络

  • 教程 | 如何使用TensorFlow和自编码器模型生成手写数字

  • 教程 | 无需复杂深度学习算法,基于计算机视觉使用Python和OpenCV计算道路交通

  • 教程 | 深度学习 + OpenCV,Python实现实时视频目标检测

  • 教程 | 如何通过57行代码复制价值8600万澳元的车牌识别项目

  • 教程 | 百行代码构建神经网络黑白图片自动上色系统

  • 教程 | 盯住梅西:TensorFlow目标检测实战

  • 深度 | 从数据结构到Python实现:如何使用深度学习分析医学影像

  • 仅需15分钟,使用OpenCV+Keras轻松破解验证码

  • 教程 | 如何使用TensorFlow API构建视频物体识别系统

  • 教程 | 经得住考验的「假图片」:用TensorFlow为神经网络生成对抗样本

  • 先读懂CapsNet架构然后用TensorFlow实现,这应该是最详细的教程了

  • 教程 | 如何使用深度学习去除人物图像背景

  • 资源 | 如何通过CRF-RNN模型实现图像语义分割任务


4. 自然语言处理实现

  • 如何解决90%的自然语言处理问题:分步指南奉上

  • 资源 | Github项目:斯坦福大学CS-224n课程中深度NLP模型的PyTorch实现

  • 谷歌开放GNMT教程:如何使用TensorFlow构建自己的神经机器翻译系统

  • 教程 | 从头开始在Python中开发深度学习字幕生成模型

  • 资源 | 谷歌全attention机器翻译模型Transformer的TensorFlow实现

  • 教程 | 如何使用TensorFlow构建、训练和改进循环神经网络

  • 教程 | Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测

  • 教程 | 用于金融时序预测的神经网络:可改善移动平均线经典策略

  • 教程 | 如何用PyTorch实现递归神经网络?

  • 教程 | 用数据玩点花样!如何构建skip-gram模型来训练和可视化词向量

  • 教程 | 利用TensorFlow和神经网络来处理文本分类问题


5. 强化学习实现

  • 教程 | 深度强化学习入门:用TensorFlow构建你的第一个游戏AI

  • 资源 | 价值迭代网络的PyTorch实现与Visdom可视化

  • 解读 | 如何使用深度强化学习帮助自动驾驶汽车通过交叉路口?


6. 深度学习框架

  • 分布式TensorFlow入坑指南:从实例到代码带你玩转多机器深度学习

  • 教程 | 从零开始:TensorFlow机器学习模型快速部署指南

  • 资源 | TensorFlow极简教程:创建、保存和恢复机器学习模型

  • 快速开启你的第一个项目:TensorFlow项目架构模板

  • TensorFlow初学者指南:如何为机器学习项目创建合适的文件架构

  • 教程 | 七个小贴士,顺利提升TensorFlow模型训练表现

  • 教程 | 如何从TensorFlow转入PyTorch

  • 教程 | 如何利用C++搭建个人专属的TensorFlow

  • 谷歌云大会教程:没有博士学位如何玩转TensorFlow和深度学习(附资源)

  • 教程 | 维度、广播操作与可视化:如何高效使用TensorFlow

  • 教程 | PyTorch内部机制解析:如何通过PyTorch实现Tensor

  • 贾扬清撰文详解Caffe2:从强大的新能力到入门上手教程

  • 教程 | TensorFlow 官方解读:如何在多系统和网络拓扑中构建高性能模型

  • 教程 | 如何使用TensorFlow中的高级API:Estimator、Experiment和Dataset

  • 教程 | Docker Compose + GPU + TensorFlow 所产生的奇妙火花


工具方法


  • 教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化

  • 教程 | 如何用百度深度学习框架PaddlePaddle做数据预处理

  • 教程 | 一文入门Python数据分析库Pandas

  • 代码优化指南:人生苦短,我用Python

  • 资源 | 从数组到矩阵的迹,NumPy常见使用大总结

  • 教程 | Python代码优化指南:从环境设置到内存分析(一)

  • 资源 | 如何利用VGG-16等模型在CPU上测评各深度学习框架

  • 教程 | 手把手教你可视化交叉验证代码,提高模型预测能力

  • 教程 | 如何使用Kubernetes GPU集群自动训练和加速深度学习?

  • 教程 | Prophet:教你如何用加法模型探索时间序列数据

  • 初学机器学习的你,是否掌握了这样的Linux技巧?


云端


  • 教程 | 新手指南:如何在AWS GPU上运行Jupyter noterbook?

  • 教程 | 只需15分钟,使用谷歌云平台运行Jupyter Notebook

  • 入门 | 完全云端运行:使用谷歌CoLaboratory训练神经网络


边缘设备


  • 教程 | BerryNet:如何在树莓派上实现深度学习智能网关

  • 机器之心实操 | 亚马逊详解如何使用MXNet在树莓派上搭建实时目标识别系统

  • 手把手教你为iOS系统开发TensorFlow应用(附开源代码)

  • 教程 | 如何使用Swift在iOS 11中加入原生机器学习视觉模型

  • 教程 | 如何使用谷歌Mobile Vision API 开发手机应用

  • 开源 | 深度安卓恶意软件检测系统:用卷积神经网络保护你的手机

  • 专栏 | 手机端运行卷积神经网络实践:基于TensorFlow和OpenCV实现文档检测功能

  • 资源 | 用苹果Core ML实现谷歌移动端神经网络MobileNet

  • 教程 | 如何用TensorFlow在安卓设备上实现深度学习推断

  • 深度 | 向手机端神经网络进发:MobileNet压缩指南


硬件


  • 成本14,000元,如何自己动手搭建深度学习服务器?

  • 资源 | 只需1200美元,打造家用型深度学习配置(CPU+GTX 1080)

  • 教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试,1700美元深度学习机器构建指南

  • 从硬件配置到框架选择,请以这种姿势入坑深度学习

  • 从零开始:深度学习软件环境安装指南

  • 这是一份你们需要的Windows版深度学习软件安装指南

  • 教程 | 一步步从零开始:使用PyCharm和SSH搭建远程TensorFlow开发环境

  • 实用指南:如何为你的深度学习任务挑选最合适的 GPU?(最新版)

  • 深度 | 英伟达Titan Xp出现后,如何为深度学习挑选合适的GPU?这里有份性价比指南

  • Titan XP值不值?一文教你如何挑选深度学习GPU


吃喝玩乐撸撸猫


  • 教程 | 你来手绘涂鸦,人工智能生成「猫片」:edges2cats图像转换详解

  • 教程 | 萌物生成器:如何使用四种GAN制造猫图

  • 学界 | 宅男的福音:用GAN自动生成二次元萌妹子

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Money, Money, Money


  • 教程 | 从零开始:如何使用LSTM预测汇率变化趋势

  • 自创数据集,使用TensorFlow预测股票入门

  • 资源 | 利用深度强化学习框架解决金融投资组合管理问题(附 GitHub 实现)

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