基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(01-03讲)

【导读】前些日子,大家都知道,Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程,它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。 



本课程是机器学习热爱者的自学指南,且课程资料都是中文书写,课程视频都由机器学习技术转述为中文音频。这对于中文读者来说将会有很大的帮助,我们也能选择英文语音以更精确地学习内容。这曾是 Google 内部培训工程师的课程,有近万名 Google 员工参与并将学到的东西用在产品的优化和增强上。



课程网址:

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course

注:最低下角可点击切换到中文版


课程目录

机器学习概念

01-03讲:机器学习简介、框架处理、深入了解ML

04-06讲:降低损失、使用TF的基本步骤、泛化

07-09讲:训练集和测试集、验证、表示法

10-12讲:特征组合、简单正则化、逻辑回归

13-15讲:分类、稀疏性正则化、神经网络简介

16-18讲:训练神经网络、多类别神经网络、嵌套

机器学习工程

19-20讲:生产环境机器学习系统、静态与动态训练

21-22讲:静态与动态推理、数据依赖关系

应用示例

23-25讲:癌症预测、18世纪文字、应用准则

第一讲:机器学习简介

本单元将为您介绍机器学习 (ML)。

预计用时:3 分钟

学习目标

  • 了解掌握机器学习技术的实际优势

  • 理解机器学习技术背后的理念


第二讲:问题构建

本单元探讨了如何将某个任务构建为机器学习问题,并介绍了各种机器学习方法中通用的很多基本词汇术语。

预计用时:2 分钟

学习目标

  • 复习机器学习基本术语。

  • 了解机器学习的各种用途。



第三讲:深入了解机器学习

线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法。本模块会先直观介绍线性回归,为介绍线性回归的机器学习方法奠定基础。

预计用时:3 分钟

学习目标

  • 复习前面学过的直线拟合知识。

  • 将机器学习中的权重和偏差与直线拟合中的斜率和偏移关联起来。

  • 大致了解“损失”,详细了解平方损失。

明天更新4~6讲,继续关注!


https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course

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