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机器之心报道 编辑:小舟
我如何开始机器学习?
我如何免费学习?
什么是人工智能?我怎样才能学会它?
人工智能是如何工作的?我该从何学起?
如果我没有开发人员背景,该如何开始?
......
面对这些问题,油管博主 What's AI——Louis Bouchard 撰写了一份关于「如何在 2021 年零基础开始机器学习」的完整指南,整合了大量学习资源,而且大部分是免费的。![](https://filescdn.proginn.com/b2fe5a7eee4d8b7c89eb104496711f8b/ee8399c123d023f4586ebd078517cdf6.webp)
项目地址:https://github.com/louisfb01/start-machine-learning该资源现已获得 1.6K star 量,并且仍在持续更新中。我们来看一下这份指南的具体内容。![](https://filescdn.proginn.com/9c37411673acd2a4e34d9d3b79607ca4/d7e43ead53f6f2982a4fa45ee48837d4.webp)
1. 首先 Bouchard 列出了一些初步了解机器学习领域及其术语的视频,并整理好了 免费链接,包括 What's AI 的 Learn the basics in a minute、Welch Labs 的 Neural Networks Demystified 和 3Blue1Brown 的 Neural networks。
![](https://filescdn.proginn.com/e37e8bf9bb6c5f30c329274a1fb61120/4213646dd2afa89c4a00a32ae586d4e7.webp)
Welch Labs 的 Neural Networks Demystified
2. 第二部分 Bouchard 进一步列出了一些更系统的机器学习入门课程,包括 AI 大牛吴恩达的斯坦福 CS229。![](https://filescdn.proginn.com/3a192cd5b74c07fc0264cc34cf60190e/71d51a8b79df49f1b19885922f795b1c.webp)
3. 阅读一些优秀的线上文章,线上文章大多是被多次浏览的,优秀的技术文章能够脱颖而出说明它们受到许多人认可。目前 Bouchard 列出的文章包括:![](https://filescdn.proginn.com/863a8d3ac97a77a1b05d86c2a08a8c16/e1ad0bfb23948739fa927b0b9f0b00b8.webp)
4. 除了文章,一些体系完整的书籍也是可以阅读学习的,Bouchard 给大家整理了一些书目的在线版:5. 入门机器学习没有相关的数学知识怎么办?这让许多初学者望而却步。在这份指南中,Bouchard 给大家推荐了可汗学院的 3 门数学课程:线性代数、统计与概率、多元微积分。此外,他还推荐了一些与数学相关的书和视频,供大家进行更结构化的学习。![](https://filescdn.proginn.com/3971bc8ae93083966a7bf6634b79ee90/75318bd250f5a69503789ce790d9069b.webp)
6. 除了数学基础,一些跨专业学习的初学者可能缺乏编程的基础知识。Bouchard 主要为大家整理了一些学习 Python 的课程资源:![](https://filescdn.proginn.com/7141d6c2a49c4b33a1e008813753aa76/c22586bad66b955da91619b816d30ae6.webp)
7. 与其他领域一样,名校以及领域内大牛的课程是含金量非常高的,例如图灵奖得主 Yann LeCun、吴恩达等都有自己的线上课程,Bouchard 的指南中目前整理了如下内容![](https://filescdn.proginn.com/0bf0aeed3d961fb7d55edde729c31d3f/758393abdaf9c6bdaabeb81cc432d8f6.webp)
8. 掌握理论知识后,实践也是非常重要的。Bouchard 在指南中推荐了数据建模和数据分析竞赛平台 Kaggle,在 Kaggle 上完成相应题目的编码和测试是机器学习社区常见的实践学习方式。![](https://filescdn.proginn.com/f1820a38425b1aa4fcee32193a389b93/70fc450e4da6286c31207be8814d6a7e.webp)
Kaggle 平台地址:https://www.kaggle.com/9. 此外,Bouchard 还为大家整理了一些提供领域新闻和资讯的社区平台或网站。借助这些平台,研究者们能够查阅最新的研究进展和论文等,包括 reddit、Medium 等。![](https://filescdn.proginn.com/23e62de5994ff5b7a9a880401766f697/0d4734d533767b082b00351376218f38.webp)
最后,Bouchard 整理了 AI 领域目前面临的重要问题——伦理道德与可信 AI 的相关信息,还在个人博客中总结了一些机器学习工作面试的小技巧:https://www.louisbouchard.ai/learnai/#how-to-find-a-job![](https://filescdn.proginn.com/4a3748f86a826b79d4d0375b10d5150b/f0fff5c153c31f8bbe461c2b28070e40.webp)
如此完备的机器学习入门指南,感兴趣的同学快去查看原项目的丰富资源吧。
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