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MIT博士小姐姐的机器学习入门教程开课!碎片时

文章作者:计算机前端 上传时间:2019-10-25

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

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