一.了解阶段
1.知识交集程度图解
总结:机器学习让计算机能够从数据中学习,并根据学习到的数据进行逻辑判断。
深度学习更多地利用“神经网络”技术,让计算机能够根据学习到的数据,模仿人类的大脑进行分析和判断。
深度学习是机器学习的一种,而二者皆隶属于人工智能技术。深度学习技术是目前为止最接近人类思维的人工智能技术。
2.机器学习
二.入门阶段
1.前置知识及技能:
1、线性代数基础,如果没的话,还是先学了这门课在研究吧,不然会哭的。
2、学会python就行了。R也可以用用。
3、英语。起码能基本的听和读吧,感觉中文的资料还不够多,很难避免要看很多英文资料。建议学习某些教程时看英文版的tutorial,YouTube可以开字幕。
2.课程
1.Machine Learning | Coursera,入门首选,推荐只认识“机器学习”四个字但还不知道它是什么的学习
这些年机器学习的大多数年轻人靠这个入门。具体提纲我就不列了,免得增加篇幅。建议是直接按顺序一课课学,不要着急。在学完这个课程前,不要学后面的。
2.CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Stanford最受欢迎的课之一。做图像识别的,就算不想搞图像识别,也会学到很多有用的通用的东西。
三. 深入阶段:
四. 进阶阶段:
五. 本文引用:
1.《人工智能、机器学习和深度学习的区别?》https://www.zhihu.com/question/57770020/answers/updated
2.《深度学习如何入门?》https://www.zhihu.com/question/26006703/answer/536169538
3.《我的机器学习入门学习清单及路线 》https://zhuanlan.zhihu.com/p/27018536