史上最完整機器學習自學攻略！我不相信有人看完這份不會把它 ...

這部分內容來自Nick McClure的電子書《TensorFlow Machine Learning Cookbook》。

2.3 Tensorflow-101教程部分. 這是一個用Python和Jupyter Notebook編寫 ... Share 【我們為什麼挑選這篇文章】我們知道很多TO的讀者都有相關需求，過去我們分享單堂課程比較多，這次我們看到這篇非常完整的總整理，從上課到作業，還有課外實作全部都包裹了，相信一定會很大程度的幫到大家。

（責任編輯：林子鈞） 問耕／編譯整理 本文經AI新媒體量子位（公眾號ID：QbitAI）授權轉載，轉載請聯繫出處 這篇文章的作者為AndreyNikishaev，他既是一個軟件開發者，也是一個創業者。

如何成長為一名機器學習工程師？ 經常有人這麽問，而這篇文章就嘗試回答這個問題，其中會談到關於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。

你不僅將學習如何使用這些技術，還將學習如何從頭開始構建它們。

這個指南主要面向計算機視覺（CV），這也是掌握一般知識的最快方式，從CV中獲取的經驗可以簡單地應用到機器學習的其他領域。

我們將使用TensorFlow作為框架。

這些課程需要你會Python，雖然不要求你是大師，但至少要懂基本的知識。

（另外，都是英語授課） 溫馨提示，學習知識與動手實踐相結合效果更佳。

1.課程 1.1約翰霍普金斯大學的實用機器學習 課程總共4周，用戶評分：4.4（5分制，下同） 1.2史丹佛大學的機器學習 課程總共11周，用戶評分：4.9。

授課教師是大名鼎鼎的吳恩達。

上面兩節課，會教給你數據科學和機器學習的基本知識，並為下面的學習做好準備。

1.3CS231n：面向視覺識別的卷積神經網絡 總共16個課時，目前已更新為2017春季的最新版本。

李飛飛是這節課程的導師。

現在才算步入正軌。

這是網上最好的機器學習與計算機視覺課程。

1.4Google講深度學習 整個課程大約耗時三個月，導師為Google首席科學家VincentVanhoucke，以及GoogleBrain的技術負責人ArpanChakraborty。

在這個課程中，將會教授深度學習的原理、設計可以從覆雜的大型數據集學習的智能系統、訓練和優化基本的神經網絡、CNN、LSTM等。

選修課。

你可以只看其中練習的部分。

1.5CS224d：面向自然語言處理的深度學習 總共17個小時。

選修課。

推薦給那些需要用到NLP的同學。

課程內容也很棒。

1.6深度學習電子書 LeonardoAraujodosSantos整理的深度學習電子書。

選看。

這是一本涉及諸多機器學習領域的好書。

2.練習 這部分給了一堆教程和項目的清單，你應該逐一嘗試並了解它們的工作原理，以及考慮如何進行改進提升。

這個列表的存在，只是為了增加你對機器學習的興趣，所以遇到一些困難也別氣餒，當你準備好就可以隨時上手練習。

2.1TensorFlow上的簡單練習 Kadenze學院出品，總共5個課時。

2.2Tensorflow菜譜 這部分內容來自NickMcClure的電子書《TensorFlowMachineLearningCookbook》。

2.3Tensorflow-101教程部分 這是一個用Python和JupyterNotebook編寫的教程。

試圖為TensorFlow初學者提供盡可能的詳細解釋，希望對大家有用~ 2.4快速風格遷移網絡 這個教程展示了如何使用神經網絡，將名畫的風格遷移到任何一張照片上。

2.5圖像分割 這是一個使用TensorFlow實現的完全卷積網絡。

作者MarvinTeichmann還提供了如何把這部分代碼集成到你的語義分割管道中的示例。

2.6使用SSD實現物體識別 物體識別最快（也是最簡單）的模型之一 2.7面向物體識別和語義分割的快速掩膜RCNN 2.8強化學習 非常有用，特別是當你想搭建一個機器人或者下一個DotAAI時。

2.9Google大腦團隊的Magenta項目 這個項目旨在通過神經網絡創造出色的藝術和音樂作品。

2.10深度雙邊學習實時圖像增強 一個很棒的圖像增強算法，來自Google。

2.11自動駕駛汽車項目 想造一輛自動駕駛汽車嗎？這是一個很好的入門。

3.FAQ 如果中途卡住了怎麽辦？ 首先，你得明白機器學習不是100%精確的東西，大多數情況下只是一個很好的猜測，並且需要大量的調整疊代。

大多數情況下，想出一個獨特的點子是非常困難的，因為你的時間和資源將耗費在訓練模型上。

所以，不要自己想解決方案。

去搜索論文、項目，以及求助他人，積攢的經驗越多，你會幹的越好。

給幾個可能有用的網站： http://www.gitxiv.com http://www.arxiv-sanity.com https://arxiv.org https://stackoverflow.com 為什麽論文不能完全解決這個問題，為什麽論文有些地方是錯的？ 很遺憾，並不是所有的科技人員都想把他們的成果公之於眾，但他們都需要發表論文來獲得「名」或者「利」。

所以一些人可能只發布部分素材，或者給出錯誤的公式。

所以找到代碼永遠比找到論文更有用。

哪裡可找到最新的資料？ 參考上面推薦過的幾個網站，尤其是gitxiv.com，不僅僅能找到論文，而且還能找到代碼，所以特別實用。

我應該用雲計算還是桌機/筆記本電腦？ 雲更適用於有大量計算需求的情況。

對於學習和測試來說，使用桌機／筆記本電腦要便宜得多，當然前提是配有支持CUDA的顯卡。

比方，我自己就用一個筆記本訓練模型，顯卡是帶有690CUDA核心的GTXGeForce960M。

當然，如果有免費的雲資源可用，當然要用。

如何更好地調整超參數？ 訓練的主要問題是時間。

你不可能一直坐在那看著訓練數據。

因此，我建議你使用GridSearch。

基本上，只需要創建一組超參數和模型架構，然後一個接一個的運行，並保存結果。

這樣就能晚上訓練，白天比較結果，找到最有希望的那個。

詳情可以參考這個網址 【TechOrange徵才：社群編輯＋實習編輯】 你是否常在各類豐富的科技趨勢裡流連忘返？ 你是否常被創業故事弄得熱血沸騰無法成眠？ 我想你大概就是得了TO病，不加入不行了。

準備好你的履歷自傳，寄至 [email protected] 記得標註你要「應徵TO社群編輯」，才不會跑錯棚哦！ >> 詳細職缺訊息 延伸閱讀 Google李飛飛大神圖像識別課免費中文版來啦！一毛錢都不花就學完深度學習精髓 吳恩達人工智慧課程最新評測！帶你一窺上課時數、作業專案內容 中國AI教父吳恩達開課啦！史上「最完整」人工智慧課程，帶你一步步成為頂尖人才 （本文經量子位（公眾號ID：QbitAI）授權轉載，並同意TechOrange編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈想成為機器學習工程師？這份自學指南你值得收藏 〉。

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