機器學習工程師自學指南
本文将會介紹機器學習的方方面面，從簡單的線性回歸到最新的神經網絡，你不僅僅能學會如何使用它們，并且還能從零進行建構。
以下内容以計算機視覺為導向，這是學習一般知識的最快方法，并且你從中獲得的經驗可以很容易地遷移到機器學習的其他領域。
本文我們将會使用TensorFlow作為機器學習架構。
學習是一個多元因素作用的結果，是以如果能基于學習資料，理論和實踐并重，學習效果會好很多。另外，還有一個很好的實踐方法是參與Kaggle競賽，通過競賽的形式解決實際生活中的問題，進而鞏固此前所學。
（要求：關于Python，你無需達到專家級别，但要很好地掌握基礎知識）
1.課程
1.1 實用機器學習（約翰霍普金斯大學）
www.coursera.org/learn/pract…
1.2 機器學習（斯坦福大學）
www.coursera.org/learn/machi…
以上兩個課程會教你一些資料科學和機器學習的基礎知識，也有助于你對更有難度知識的學習和掌握。
1.3 CS231n：面向視覺識别的卷積神經網絡 2017 (2016)
cs231n.stanford.edu/
該課程是網上關于ML & CV最好的課程之一，不僅能讓你了解這裡邊的水有多深，還能為你進一步的研究探索打下良好的基礎。
1.4 深度學習（Udacity的課程）
www.udacity.com/course/deep…
1.5 CS224d：面向自然語言處理的深度學習
cs224d.stanford.edu/
1.6 深度學習相關的電子書（涵蓋了ML的方方面面）
leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial-…
2.實戰
以下是課程和項目清單，有助于了解運作原理并找到提升辦法。
2.1. Tensorflow 相關的簡單練習課
www.kadenze.com/courses/cre…
2.2. Tensorflow cookbook
github.com/nfmcclure/t…
2.3. Tensorflow-101教程部分
github.com/lengstrom/f…
2.4. 如何使用神經網絡實作圖像風格遷移。
2.5 圖像分割
github.com/MarvinTeich…
2.6 使用SSD實作物體識别
github.com/balancap/SS…
2.7 面向物體識别和分割的快速掩膜RCNN
github.com/CharlesShan…
2.8 強化學習，對搭建一個機器人或者Dota AI非常有用。
github.com/dennybritz/…
2.9 Google Brain團隊的Magenta項目
github.com/tensorflow/…
2.10 深度度雙邊學習實時圖像增強
groups.csail.mit.edu/graphics/hd…
2.11 自動駕駛汽車項目
github.com/udacity/sel…
3. FAQ
學習過程中遇到困難怎麼辦？
首先，你必須明白機器學習不是100%精确的，大多數情況下隻是一個很好的猜測并且需要大量的調整疊代。是以，在大多數情況下，想出一些獨特的想法是非常困難的，因為你的時間和資源大多會花在訓練模型上。是以不要試圖獨自找出解決方案，你可以搜尋論文、項目以及找可以幫助你的人。可以說，在獲得經驗方面越快越好。
以下這些網站可以幫得到你：
- www.gitxiv.com/
- www.arxiv-sanity.com/
- arxiv.org/, https://s…
為什麼論文不能完全解決問題，或者在一些特定情況下為什麼論文被驗證是錯的？
很遺憾的說，并不是所有的科技人員都願意公開自己的研究成果，但他們需要通過發表論文來獲得收益或者名望。是以他們中的一些人隻公布了一部分材料，或者給出了錯誤的公式。是以我們最好搜尋代碼，而不是論文。論文隻是解決了特定問題的證據或者事實。
從哪裡查找最新的學習資料？
- www.gitxiv.com/，不僅能找到最新論文，還能找到所需要的代碼。
- arxiv.org/
用雲計算還是桌上型電腦/筆記本電腦？
在有大量計算需求的情況下，雲計算是最好的選擇。對于學習和測試，使用帶有支援CUDA的顯示卡的PC/筆記本電腦要便宜得多。當然，如果你有免費雲資源或多餘資金，還是使用雲比較好。
如何提高調超參數技能？
訓練中的主要問題是時間，你不可能一直坐在那裡盯着訓練資料，是以建議你使用Grid Search。隻需要建立一組超參數和模型架構，一個接一個的運作，并儲存結果。這樣你就能晚上訓練，在接下來的一天對比結果，直至找到最有希望的那個。
你可以看看如何在sklearn庫中完成這個操作：
scikit-learn.org/stable/modu…
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