【回顾】AI小白的机器学习入门之路

2017 年 11 月 16 日 AI研习社 不灵叔

  活动回顾

分享主题:AI小白的机器学习入门之路

分享人:陈丹阳,北京航空航天大学学士,质量与可靠性工程专业。清华大学硕士,自动化展业,目前在商汤实习,主要做服饰的识别检测与分类。

随着机器学习的行业应用越来越广泛,行业前景越来越广阔,越来越多的小伙伴也开始关注这方面的知识学习,不过同时也遇到了很多学习方面的问题。

0基础如何入门机器学习?有哪些学习经验可供借鉴?学习过程中又可能遇到哪些“坑”?

为了帮助大家快速入门,AI研习社邀请硕士在读的清华大学陈丹阳同学介绍她的AI学习之路。作为航天专业的她,当初为何选择机器学习?学习过程中又有哪些经验分享,又是如何加入商汤科技的?关注本次公开课,相信她的分享会让正在学习的你有所收获。

11月10日(周五)晚 20:00 ,AI 研习社微信群


▷ 观看完整回顾大概需要  60  分钟

不要等到算法出现accuracy不好、

loss很高、模型overfitting时,

才后悔没有好好掌握基础数学理论。


走稳机器学习第一步,夯实数学基础


线性代数及矩阵论概率论与统计凸优化

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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