MIT博士小姐姐的机器学习入门教程开课!碎片时间服用,每周一更 | 资源

铜灵 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

厌倦了千篇一律的机器学习教学课程怎么办?没有太多时间预算怎么学?

来点不一样的。

现在,两位MIT博士小姐姐搞了一套机器学习入门教程ML Tidbits,以短视频的方式,讲解机器学习中的单个知识点,解释具体的一个问题。

画风是这样的:

也是这样的:

小姐姐席地而坐,如同讲故事般把晦涩的监督学习和无监督学习的区别娓娓道来,10分钟的碎片时间,你也能掌握一个新知识。

这份教程发出才半天,Reddit上的热度达到300,网友赞不绝口,表示很多人在学习机器学习时存在错误观念,这个教程很有意义。

视频×2

这套课程目前更新了2集,小姐姐表示,以后将维持周更的频率。所以现在上车再合适不过了。

现在已经更新的两节课分别是:机器学习的过程和机器学习类型:监督学习和无监督学习。

两节课程都不超过11分钟,但内容很丰富,且从身边的生活出发解释机器学习问题。

在第一节介绍机器学习的课程中,小姐姐从一个具体例子开讲:

假设你想构建一个APP,它能通过识别好友发布的照片判断他们的心情,并能建议你否给她打个电话,或者发送一张开心的照片。

要用机器学习的方法解决这个问题,首先需要定义问题。小姐姐将这个问题定义为一个二进制分类问题,也就是系统能根据图片将朋友的情绪分类为开心或难过。

OK问题明确,那可以开始构建系统就需要进行数据收集过程了。

小姐姐提示,用于模型训练的数据集要特别注意样本多样性及数量,不同肤色地区的人类对情绪的表达不同。

随后,需要从数据集中提取特特征,比如年龄、地区、性别等,并对数据集进行标注。

然后进入训练模型环节,用数据集中的训练集训练,用验证集初步检测效果,然后,用测试集进一步检测效果。

最后,将训练好的模型进行部署,看看实际应用的效果如何吧。这样下来,用机器学习的方法去解决任务的流程也就出来了,无论多么复杂的项目,流程都是下面这样的:

这样听下来,是不是在轻松愉快的漫画风视频中对机器学习过程有了大致的了解。

多样化

视频中的两位小姐姐是这套课程的策划者,亚裔面孔的是Natalie,另一位是Harini,两人MIT的在读博士生。

在项目主页上,小姐姐们自述创办初衷,就是想让大众了解和使用机器学习,让每个人都可以参与到机器学习产品的使用中。

小姐姐表示,虽然机器学习在各个领域中的应用发展迅速,但英国皇家学会的一项调查显示,大多数人对此毫无了解,甚至部分从业人员也对此存在误解。

此外,她们表示目前机器学习的研究人员以白人和男性群体居多,去年的21个国际主流机器学习会议中,只有18%的论文一作是女性,谷歌员工中只有2.5%是黑人。

机器学习的研究和AI系统的构建难道不是需要多样性的公众去参与吗?

小姐姐们觉得,是时候应该做一个不需要技术术语就能向公众解释清楚的课程了,于是这套ML Tidbits就问世了。

所以……每周一更进行时,快上车吧:

传送门

官网地址: https://mltidbits.github.io/index.html

YouTube视频主页(需科学前往): https://www.youtube.com/channel/UCD7qIRMUvUJQzbTXaMaNO2Q

最后,附上第一节《机器学习的过程》课视频:

也附上第二节课《机器学习类型:监督学习和无监督学习》课程视频:

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2019-05-01

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券