Peter教你谈情说AI | 01导读

前言

机器学习已经慢慢演变成了根据已知模型 + 框架运用的开发,用不了多久机器学习就会变成像多媒体,图形开发等一样,只要根据已知的 api 开发相应的 AI app 就行了,但是不了解机器学习的根本原理很难优化模型计算,也就很难发挥出 AI 专有场景的性能。

一直想写个 AI 基础课程的系列,针对机器学习初学者,从机器学习,深度学习最基本的原理入手,以模型为驱动,和大家一起吃透几个最经典的机器学习模型——学习这些模型的原理,数据推导,训练过程和优化方法。

本课程旨在为每个模型提供极小数据量的实例,方便公众号的粉丝们从本质上了解模型的运行原理。借助这些实例,大家通过每一步的推导,模拟算法的全过程,进而彻底地理解每个模型的运作方式。

课程介绍

  • 首先介绍 AI 最基本的概念,让大家了解机器学习是什么;什么是有监督学习,无监督学习,深度学习;机器学习中数据,模型,算法之间的关系;数据集应该怎么划分;模型是怎么训练和验证的。
  • 然后介绍有监督学习中的线性回归,朴素贝叶斯,逻辑回归,决策树,向量机,隐马尔科夫等。
  • 接着介绍无监督学习中的聚类,高斯混合等模型。
  • 最终从机器学习到深度学习的演进。

本系列课程虽然是介绍 AI 的原理本质,但也会介绍如何划分数据集,从数据集中提取特征,如何训练模型,测试模型。此外还会尽量为每个实例提供源码和数据,供大家运行体验。希望大家支持和转发。

原文发布于微信公众号 - 人人都是极客(rrgeek)

原文发表时间:2018-09-19

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