Машинное обучение – это применение искусственного интеллекта (Ai), которое предоставляет системы возможность автоматически изучать и улучшать от опыта, не будучи четко запрограммирован. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ Это может получить доступ к данным и использовать его, чтобы учиться для себя.
Есть много ресурсов, из которых вы можете узнать прямо сейчас, платный или бесплатный, ниже мой список удивительных курсов обучения машин, которые вы можете начать использовать прямо сейчас на YouTube.
Прикладное машинное обучение Лекция видео и материалы из прикладного курса обучения машины на техническом обслуживании Cornell, преподавая осень 2020. Материалы курса на Github: https:///github.com/kuleshov/cornell-c … Начиная с самых оснований, мы охватываем все самые важные алгоритмы ML и как применять их на практике.
Вероятно, изучение машины Этот плейлист собирает лекции по вероятностному изучению машины Филипп Хеннигом в Университете Тюбингена в течение летнего срока 2020 года. Лекции были записаны для онлайн-преподавания во время пандемии COVID 19. Они публично доступны в соответствии с лицензией Creative Commons.
Нью-Йорновое обучение SP21 Глубокое обучение с нуля.
Продвинутый NLP Видео для UMASS CS685: передовая обработка натурального языка (осень 2020)
Глубокое обучение для компьютерного зрения Компьютерное зрение стало повсеместно повсеместно в нашем обществе, с приложениями в поисках, понимании изображений, приложениях, сопоставлении, медицине, беспилотниках и автотранспортных средствах. Ядро для многих из этих приложений – это задачи Visual распознавания, такие как классификация изображения и обнаружение объекта. Недавние события в нейронных сетевых подходах значительно продвинуты эффективность этих современных визуальных систем распознавания. Этот курс является глубоким погружением в подробную информацию о методах глубокого обучения на основе нейронных сетей для компьютерного зрения. Во время этого курса студенты будут научиться реализовывать, поезжать и отладки собственных нейронных сетей и получают подробное понимание передовых исследований в компьютерном видении. Мы рассмотрим алгоритмы обучения, нейронные сетевые архитектуры и практические инженерные трюки для тренировок и тонких сетей для задач визуального распознавания.
Существует много вариантов для учебных тем, связанных с изучением машины, это всего лишь мой список, и я думаю, что вы можете использовать один из этих каналов, чтобы погрузиться в ML, если у вас есть какие-либо другие предложения, пожалуйста, сообщите мне в комментариях.
Спасибо вам всем.
Оригинал: “https://dev.to/stokry/top-5-machine-learning-courses-on-youtube-2g00”