Я знаю, каково это, когда ты сидишь на берегу реки и думаешь, прыгать или нет. Страшно, когда не умеешь плавать. я был в похожей ситуации. Это было пару лет назад, когда я разговаривал со своими друзьями из IIT, некоторые из которых работали в MSR (Microsoft Research) Бангалор и т. д., и я понял, что мне нужно понимать область глубокого обучения, только тогда мне будет что сказать в их разговоре. . Да, глубокое обучение не было для меня выбором карьеры, это было давление со стороны сверстников. Мои друзья, такие как Асим Унмеш и Джиту Радж, очень помогли мне, когда я решил заняться глубоким обучением.
Теперь я не буду утомлять вас своей историей, давайте перейдем к захватывающей части, как я сам научился глубокому обучению и машинному обучению? Взволнованный?!
Отказ от ответственности. Следующий список содержит ресурсы, которые мне помогли. Я не говорю, что это единственный способ изучить машинное обучение.
Я перечислю ресурсы, за которые я благодарен. Я очень рад, что создатели предоставили эти ресурсы бесплатно онлайн для таких людей, как я.
- Introduction to Machine Learning (Andrew Ng, CS 229 Stanford) — я благодарен, что упомянул эту серию, потому что профессор Нг действительно интуитивно и шаг за шагом углубляет нас в машинное обучение. Убедитесь, что вы также читаете конспекты лекций.
- Введение в глубокое обучение (Андрей Карпати, CS 231 в Стэнфорде) — будучи очень заинтересованным в компьютерном зрении, я хотел узнать больше об этой области. Я хотел знать, как глубокое обучение используется в резюме. Не забывайте просматривать конспекты лекций.
- Книга глубокого обучения — я взял эту книгу после того, как прочитал больше половины лекций CS229. В этой книге также есть введение в базовую математику, которая необходима, в частности, для глубокого обучения.
- Введение в обработку естественного языка (Кристофер Мэннинг, CS 224, Стэнфорд) —я рекомендую эту серию лекций тем, кто интересуется НЛП. Хотя мне все еще нужно закончить эту серию, но я нахожу это забавным, чтобы учиться.
Здорово! Поздравляем! если вы прошли курс и дошли до этого места… Теперь я попытаюсь предоставить некоторые другие ресурсы для чтения, на которые я ссылаюсь.
- Информационный бюллетень Себастьяна Рудера — Пожалуйста, подпишитесь на этот замечательный информационный бюллетень, чтобы быть в курсе последних обновлений из домена НЛП.
- Я постоянно слежу за сайтами ICML, CVPR, NeurIPS и проверяю представленные и отобранные статьи. Это помогает мне быть в курсе последних событий.
- Пожалуйста, подпишитесь на блог OpenAI, Google Brain и DeepMind, информационный бюллетень и аккаунты в Twitter.
Еще немного контента -
Хотите начать обучение с подкреплением? Следующие видео могут стать хорошей отправной точкой:
- Введение в обучение с подкреплением Ричарда Саттона
- Также есть отличная книга, доступная бесплатно!
У меня гораздо больше контента, пожалуйста, не стесняйтесь комментировать, если хотите что-то конкретное.
Есть сомнения? или хотите поболтать о глубоком обучении? тогда не стесняйтесь пинговать меня. Также, пожалуйста, следите, подписывайтесь и делитесь этим блогом!
Удачного кодирования! 🙂
Первоначально опубликовано на сайте vipulvaibhaw.com 5 апреля 2019 г.
