台大李宏毅老师的机器学习课程可以说是最具代表性的中文公开课之一,已成为大量国内初学者的首选。由于最近新冠疫情爆发,台大的课程也全面转为线上,今年的《机器学习》有了不小的变化。

《机器学习 2020》学习路径

与其它只教授机器学习基础内容不同,按照惯例,李宏毅老师还会特别讲解当前最新的算法,并将其作为补充视频上传到网上。而且,李宏毅老师的课程涉及领域非常完整,从有监督、半监督、无监督到强化学习,都会有介绍。在最新的 2020 ML 课程中,他展示了完整的学习路径。

从这一路径来看,李教授对于各类知识点的难易程度、学生投入等都有了大概的估计,并根据从易到难的原则,让学生们沿着路径进行学习。除了机器学习的基本概念外,这期课程还额外新增了一些 ML 的前沿研究,如 AI 的可解释性,恶意攻击以及模型压缩等等。

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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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