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2025年想学会机器学习,必须掌握这6个关键步骤!
在线学习:
第一阶段:基础知识准备
数学基础:线性代数(矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等)、概率统计(随机变量、概率分布、贝叶斯定理等)、微积分(梯度、偏导数、积分等)。推荐学习资料有Gilbert Strang的《线性代数及其应用》、Sheldon Ross的《概率论与随机过程》以及Khan Academy的线性代数和微积分课程。
编程基础:Python(基本数据结构、控制流以及函数式编程)、NumPy(数组操作和数学函数)、Matplotlib(绘制图表)。推荐学习资料有Mark Lutz的《Learning Python》以及Codecademy的Python课程、Udacity的“Intro to Programming”和“Intro to NumPy”。
第二阶段:机器学习基础
机器学习理论:监督学习(线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等)、无监督学习(聚类算法、降维方法如PCA、t-SNE等)、评估指标(准确率、召回率、F1分数等)。推荐学习资料有Christopher M. Bishop的《Pattern Recognition and Machine Learning》、Trevor Hastie等人的《The Elements of Statistical Learning》以及Andrew Ng在Coursera上的“Machine Learning”课程、Udacity的“Intro to Machine Learning with PyTorch”。
第三阶段:深度学习入门
深度学习基础:神经网络(前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等)、训练技巧(反向传播、梯度下降、正则化等)。推荐学习资料有Ian Goodfellow等人的《Deep Learning》以及deeplearning.ai的“Deep Learning Specialization”、fast.ai的“Practical Deep Learning for Coders”。
深度学习框架:PyTorch(动态计算图、自动微分等)、TensorFlow(静态计算图、Keras API等)。推荐学习资料有Francois Chollet的《Deep Learning with Python》以及Udacity的“Intro to Deep Learning with PyTorch”、TensorFlow官方文档。
第四阶段:自然语言处理基础
NLP基础:词嵌入(Word2Vec、GloVe等)、序列模型(RNN、LSTM、GRU等)。推荐学习资料有Jurafsky & Martin的《Speech and Language Processing》以及Coursera的“Natural Language Processing with Deep Learning”。
第五阶段:大规模语言模型
Transformer架构:自注意力机制(自我注意层、多头注意力等)、Transformer模型(编码器、解码器等)。推荐学习资料有论文“Attention Is All You Need”以及Hugging Face的“Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing”。
预训练模型:BERT(双向编码器表示)、GPT(生成式预训练变换器)、T5(基于Transformer的文本到文本预训练模型)。推荐学习资料有相关论文以及Hugging Face的“State-of-the-Art Natural Language Processing”。
第六阶段:大规模模型的应用
应用实例:文本生成(生成连贯的文章、诗歌等)、对话系统(构建聊天机器人)、机器翻译(实现高质量的自动翻译系统)。推荐学习资料有Alex Johnson的《Large-Scale Language Models: Theory and Applications》以及Hugging Face的“Build Your Own AI Assistant”。
第七阶段:持续学习与进阶
进阶主题:多模态学习(结合视觉、听觉等多种信息源)、模型优化(模型压缩、量化等)、伦理和社会影响(AI的公平性、隐私保护等)。推荐学习资料有相关论文以及MIT的“6.S191 Deep Learning”课程、Stanford的“CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning”。
2025年学习机器学习的最佳组合和顺序||如果你想在2025年学习人工智能/机器学习,但不知道如何开始,这个视频将为你提供帮助。 |
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