MachineLearningAZ真正闪耀的地方在于它的支持和社区功能
2022年2月14日整理发布:首先,如果您是使用 Python 进行机器学习的新手,请知道这一点:教程和教科书很快就会过时。如果您具有标准 C/C++ 库和流行 API(如 Windows 和 Sockets API)的编码背景,您可能习惯于将 20 年前的代码插入到新项目中,并使用这些库的最新版本。
在 Python 中,没有这样的东西。您将使用的机器学习和数据科学库经常发生很大变化。如果你拿起一本 2015 年的 Python 机器学习书籍,如果你尝试在其相应库的最新版本上运行它,代码很可能会出现很多错误。
Udemy 的人员一直注意不断更新说明和代码示例,以确保您始终了解最新版本的机器学习库。在某些视频已经过时的情况下,幻灯片会提供有关如何正确编码的说明。
但是,即使您在尝试运行代码时遇到了新问题,该课程也有一个非常有用的问答部分,您可以在其中看到由讲师回答的社区问题。这是一个非常活跃的社区,每天都会提交数十个问题。在撰写本文时,机器学习 AZ 已经注册了 40,000 多个问题。
我提出了一个关于 CNN 示例训练时间慢的问题。虽然我在前 20 小时内没有收到答案(除了一个机器人说它无法回答这个问题,而教师助理会回复),但社区问答中充满了很多有用的信息。在将问题过滤到我遇到问题的课程后,我能够找到几个有趣的讨论,其中包含潜在的解决方案。
你从这里去哪里?
Udemy 的机器学习 AZ 课程将揭开人工智能的神秘面纱,您将对每天使用的技术有更深入的了解。
但不要停在这里。这只是您的人工智能之旅的开始。本课程中提到的许多主题都有更深入的探索。NLP 和计算机视觉都有自己独立的课程和书籍,它们将教您许多可以构建的令人兴奋的应用程序。
机器学习 AZ 将激起您对更多的兴趣。