铜灵 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

在一片“Amazing”的赞叹声中,被称为“适合所有程序员的机器学习入门课”来了。

一时间,课程的主讲人、推特机器学习界的网红Jeremy Howard的推特也引来了高额点赞与转发,看样子,这气势直逼昨天吴恩达老师刚完稿的新书《Machine Learning Yearning》。

吴恩达太老派了?这套所有程序员适用的机器学习课火了 | 资源-深度学习中文社区

这套名为Introduction to Machine Learning for Coders(《程序员机器学习入门》)的网课,据说涵盖了现代机器学习最重要的实践基础内容,走“代码优先”而非“数学优先”的实用派路线。

按照惯例,在安利自己课程前讲师们总前赞扬一下网课界的开路人吴恩达老师,Jeremy觉得前辈的课确实精彩,但吴恩达Coursera的课需要用Matlab完成学习,未免有些“老派”了

Jeremy说,这套《程序员机器学习入门》不太一样。

课程介绍

这套课程的内容基于下月开课的旧金山大学研究生课程改编而来,校内学生也可以自由申请在校上课。和以往的课不同,《程序员机器学习入门》课程主要有三个特点:

一是课程轻量,共分为12节课,每节课约两个小时,24小时从无到有入门机器学习。

二是,和吴老师用Matlab完成的课程不同,这套课程用到的工具和库年轻一些,包括Python、Pandas、Scikit-learn和Pytorch,

最后,考虑到程序员们更在意的是代码怎么写而非数学理论,因此课程设置也以实操为主,对每种模型并不会详尽介绍,而是更专注与实践中用得到的。

也是基于上述三个特点,课程内容也和其他的课不太一样。

据项目主页介绍,课程内主要涵盖了两种模型:基于决策树的模型和基于梯度下降的模型。

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12节课目前都已开放,用户可免费学习,课程目录如下:

  1. 随机森林简介
  2. 深入了解随机森林
  3. 性能、验证和模型解释
  4. 特征的重要性、树解释器
  5. 推理与随机森林
  6. 数据产品
  7. cython与随机森林
  8. 梯度下降和逻辑回归
  9. 正则化、学习率和NLP
  10. NLP与柱状数据
  11. 嵌入
  12. Rossmann问题与道德问题

(用德国零售商Rossmann的数据集,构建模型预测销量)

每一节课都配备了油管视频与文字介绍,还可以用油管自带的字幕功能自动生成英文字幕,可以稍微挽救一下听力不好的同学们。

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出自Kaggle首席科学家

看到自己的课程被推特众多网友喜欢,一向以推广机器学习为己任的Jeremy老师一定乐开了花。

可能你此前没有听说过这套课的主讲人Jeremy Howard,不过你肯定听说过由20多万数据科学家组成的社区和竞赛平台Kaggle。此前,Jeremy曾担任过Kaggle的总裁和首席科学家,想把数据科学的精神发扬光大。

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你以为数据科学家就是Jeremy的全部了?非也。如今的深度学习研究机构Fast.ai也是他的杰作,作为创始研究员的Jeremy也负责部分管理工作,他还创建了加州机器学习公司Enlitic,担任CEO一职。

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免费获取

目前,这套课程可以在Fast.ai上获取全套。课程总体介绍:

fast.ai/2018/09/26/ml-l

课程学习地址:

course.fast.ai/ml

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