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最值得收藏的机器学习365体育:入门方法,今天统统分享给你
时间:2019-05-31 20:26

摘要:原标题  HOWTOGETSTARTEDWITHMACHINELEARNING!翻译|杨惠淳 

原标题  HOW TO GET STARTED WITH MACHINE LEARNING!

翻译 | 杨惠淳   字幕 | 凡江

一说到机器学习,我被问得最多的问题是:给那些开始学习机器学习的人的最好的建议是什么?

其实说句实话,bet365体育投注,我并不知道怎么回答这个问题。每一个学习者都是独一无二的个体,有自己的学习需求和目的。我所能做的,就是分享一下当初我开始学习机器学习的时候,对我很有用的方法。

我是如何开始接触机器学习的

让时间回到2017年,我看到了SethBling实现机器学习来玩游戏的一个小演示。

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Sethbling-Marl/O-Machine Learing for Video Games

这个小机器人有了自主学习的能力,甚至可以一次又一次地玩马里奥游戏,当时我就震惊了。在那之后,我看到了别的使用神经网络的机器人,被用于各种不同的游戏——

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Ding Nicolas-A genetic algorithm learns how to fight!

从 Caryhk 传统的机器学习项目

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carykh-Neural Networks and Unwanted Pregnancies in Evolv.io!

到星际机器学习项目——

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Youtube Uploaded-AI SC2 FirstSteps

有些人还做了关于侃爷 Rap 的 LSTM 项目

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Rabboie Barrat-Neural Network Generated Rap, V2

还有Dota2的Open AI

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Dota 2 Dendi vs OpenAI(Bot)-1v1-T17

sentdex 制作的 GTA

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sentdex-Stream, FPV, and more dada-Python plays GTA P.15

我知道我必须要去学机器学习,这玩意儿简直太酷了。

我安装了TensorFlow,从syntax上下载了些代码,但是完全不知道代码里是怎么一回事,神经网络的确成功地使用大量的数据集,训练了模型,但我对代码所做的每一次修改都会报错,部分是因为 Python的语法我之前完全没接触过,更为重要的是,我完全不知道该怎么写神经网络。

我先是快速Google了一下“怎样写一个神经网络?”,我发现了一个由完全听不同的数学和符号组成的庞然大物,对我而言看上去就像是外星语,那时我感觉到了强烈的挫败感,但我不达目的誓不罢休。就在那时我接触到了Coursera上吴恩达的机器学习课程,我的天,那个课程同样也是外星语,我能够完成前几章课程完全没有问题,但那之后,吴恩达又开始讲外星语了。

我是如何坚持下去的

同志们,如果像我这样开始机器学习旅程,毫无疑问你会碰到一次巨大的词汇冲击。相信我,你大多数的困惑是因为无法理解提及的单词所引起的。当我意识到这个之后,我改变了我学习方法,转而去学习这个庞大的外星语。在我学习的过程中,有很多术语和符号会反复出现:向量,矩阵,激活函数传播,机器学习等等。我在“向量”这个概念上花了一段时间,感谢 unity3D,每当我觉得理解了机器学习中的一些概念,比如矩阵乘法,我都会回到我最喜欢的机器学习资源,去看看它们对于我来说,是不是变得容易理解了。我很惊讶突然之间,我能够稍微更好地理解这门外星语了。