2021年に機械学習を始めるためのガイド

この質問は、機械学習コミュニティのソーシャル メディアでよく聞かれます。

• 機械学習を始めるにはどうすればいいですか?
• 無料で学ぶにはどうすればいいですか?
• 人工知能とは何ですか? どうすれば学べますか?
• 人工知能はどのように機能しますか? どこから学習を始めればよいですか?
• 開発者の経験がない場合、どのように始めればよいですか?
• ......

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こうした問題に直面して、YouTube ブロガーの What's AI-Louis Bouchard 氏は、「2021 年に機械学習をゼロから始める方法」に関する完全なガイドを書き、その多くが無料の多数の学習リソースを統合しました。

プロジェクトアドレス: https://github.com/louisfb01/start-machine-learning

このリソースは現在 1.6K 個の星を獲得しており、現在も更新中です。このガイドの具体的な内容を見てみましょう。

1. まず、Bouchard 氏は、機械学習の分野とその用語についての基礎的な理解を深めるのに役立つビデオをいくつか挙げ、What's AI の「Learn the basics in a minute」、Welch Labs の「Neural Networks Demystified」、3Blue1Brown の「Neural networks」などの無料リンクを整理しています。

ウェルチラボのニューラルネットワークの謎を解明

2. パート 2 では、Bouchard 氏はさらに、AI 界の巨人 Andrew Ng 氏によるスタンフォード CS229 など、機械学習に関するより体系的な入門コースをいくつか挙げています。

3. 優れたオンライン記事をいくつか読んでください。ほとんどのオンライン記事は何度も閲覧されています。優れた技術記事が目立つということは、多くの人に認められているということです。現在、Bouchard がリストしている記事には次のものが含まれます。

4. 記事に加えて、完全な本も読んで勉強することができます。Bouchard は、すべての人のために本のオンライン版をいくつかまとめました。

5. 機械学習を始める際に関連する数学の知識がない場合はどうすればいいでしょうか? これは多くの初心者を落胆させます。このガイドでは、Bouchard は Khan Academy の 3 つの数学コース、線形代数、統計と確率、多変量微積分を推奨しています。さらに、より体系的な学習のために、数学関連の本やビデオもいくつか勧めてくれました。

カーンアカデミーの線形代数オンラインコース

6. 数学の基礎に加えて、さまざまな分野を学ぶ初心者の中には、プログラミングの基礎知識が不足している人もいるかもしれません。 Bouchard は主に Python を学習するためのコース リソースをいくつかまとめました。

7. 他の分野と同様に、有名な大学やその分野の専門家によるコースは価値が高い。例えば、チューリング賞受賞者のヤン・ルカンとアンドリュー・ンには独自のオンラインコースがある。ブシャールのガイドは現在、以下の内容をまとめている。

8. 理論的な知識を習得した後は、実践も非常に重要です。ガイドの中で、ブシャール氏はデータモデリングとデータ分析のコンペティションプラットフォームであるKaggleを推奨しています。Kaggleで対応する問題のコーディングとテストを完了することは、機械学習コミュニティでは一般的な実践的な学習方法です。

Kaggle プラットフォーム アドレス: https://www.kaggle.com/

9. さらに、Bouchard は、この分野のニュースや情報を提供するコミュニティ プラットフォームや Web サイトをいくつかまとめています。これらのプラットフォームの助けを借りて、研究者はreddit、Mediumなどの最新の研究の進捗状況や論文を確認できます。

最後に、Bouchard 氏は、現在 AI 分野が直面している重要な問題、つまり倫理と信頼できる AI に関する関連情報を整理し、機械学習の就職面接に関するヒントも個人ブログにまとめました。

https://www.louisbouchard.ai/learnai/#仕事を見つける方法

これは機械学習を始めるための完全なガイドです。ご興味があれば、元のプロジェクトの豊富なリソースをぜひご覧ください。

[この記事は51CTOコラム「Machine Heart」、WeChatパブリックアカウント「Machine Heart（id:almosthuman2014）」によるオリジナル翻訳です]

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