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程序员精选:TensorFlow和ML前5名的课程

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程序员精选:TensorFlow和ML前5名的课程

【方向】 2018-08-25 22:56:20 浏览2016 评论0

摘要: 想学机器学习,没有这些资源怎么能行?(TFboy修炼记)

如果你对人工智能、数据科学和机器学习感到好奇,那么我相信你已经听说过Google的机器学习API ——TensorFlow,他们已经用它来为Google搜索开发Rank Brain算法。TensorFlow是最受欢迎的机器学习API之一,它允许你自动执行多个实际任务。例如,你可以将其用于图像检测。事实上,一位日本农民变成了程序员用它来检测最优质的黄瓜,这种技能通常只有他父亲和母亲在多年的经验中才能做到。这就是机器学习的强大功能,现在每个人都可以使用TensorFlow。如果你还没有读过这个故事,我强烈建议你阅读,事实上,这是促使我学习更多机器学习的少数故事之一。

我在2018年的目标之一是探索机器学习和数据科学,这也是我学习Python的原因。你可能已经看过几篇python帖子,比如在这个博客中学习Python的最佳课程

Python有许多非常有用和流行的机器学习API,例如TensorFlowNumPyPandasSci-Kit等,但由于一个明显的原因,我现在主要关注TensorFlow,因为它真的很好用。

TensorFlow有很多在线资料,我相信它将成为不久的将来的主要技能之一。谷歌现在还发布了TensorFlow.js,这是一个用于培训和部署机器学习模型的JavaScript库。

在本文中,我将分享一些最好的在线课程,以便为程序员学习TensorFlow和机器学习。

5TensorFlow和机器学习课

在不浪费你的时间的情况下,这里是我在线学习TensorFlow和机器学习的一些最佳课程列表。所有这些课程不仅教授理论知识,还教授实际的东西,你需要获得一些实践经验。

所有这些课程也不是很昂贵,你可以在Udemy flash促销中获得大部分不到10美元。完成课程后,你应该可以让自己继续学习。

使用Python进行深度学习的TensorFlow完整指南

这可能是Udemy上最受欢迎的TensorFlow课程,有超过28,268名学生注册,数千人获得4.5分。它涵盖了TensorFlow的大部分内容,即使你不熟悉机器学习,也可以使用它。

前几章将解释机器学习以及TensorFlow如何通过其神经网络解决实际问题。

在该课程中,你将了解神经网络如何工作以及如何使用TensorFlow进行分类和回归任务,例如使用卷积神经网络进行图像分类。

你还将学习如何使用Python从头开始构建自己的神经网络,并使用Recurrent Neural Networks执行时间序列分析。总的来说,使用Python学习TensorFlow的基础知识是一个很好的课程。

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使用TensorFlow +真实商业案例进行机器学习

这是另一个在Udemy上学习TensorFlow的好课程。如果你是初学者,这可能是最好的课程,因为它会引起你对复杂但令人兴奋的数据科学,机器学习和深度学习世界的兴趣。

课程从基础开始,但讲解得非常深。这对Python开发人员来说非常棒,因为课程侧重于使用PythonTenosorFlow。它还教你NumPy,它是另一种流行的机器学习API

本课程的最佳部分是在学习TensorFlow和机器学习的基础知识后,你将创建自己的机器学习算法。

它以业务为中心,这意味着你将学习机器学习与真实场景,例如如何使用机器学习来优化业务绩效,留住客户,改善转换等,所有这些都可以通过利用真实公司获得的真实数据来实现。

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TensorFlow:入门

如果你拥有Pluarlsight会员资格并且正在寻找开始学习TensorFlow的课程,那么“TensorFlowGetting Started”是一个很好的开始。

本课程将教你如何安装和使用来自Google的尖端机器学习库TensorFlow。另外你将学习如何使用TensorFlow创建一系列机器学习模型,从简单的线性回归到复杂的深度神经网络。

这是Pluarlsight会员资格的最大好处,即你可以通过支付名义月费或年费来获得各种课程。我加入Pluarlsight学习SpringJava课程,但现在我也在使用其他技术课程来学习TensorFlow。如果你没有Pluralsight会员资格,你仍然可以通过注册10天免费试用版来访问此课程。

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通过TensorFlow检测欺诈并预测股市

这是一个实用的课程,它将向你展示使用谷歌先进的机器学习库TensorFlow可以实现的目标。对于刚刚开始使用数据科学和机器学习的初学者和程序员来说,它非常棒。

在本课程中,你不仅将学习TensorFlow,还将学习如何使用它来制作Python中的信用卡Froud Detection模型。你还将使用Python制作一个使用数据预测股票市场的应用程序。

我非常喜欢基于项目的课程,因为你通过构建有意义的东西来学习更多知识,而且这门课程非常适合这个标准。如果你也喜欢基于项目的学习,那么这是一个完美的TensorFlow课程。

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TensorFlow中构建神经网络的初学者指南

这是一个非常短的课程,可以在不到3个小时内教你神经网络和TensorFlow。这算得上是TensorFlow和神经网络的速成课程。你将从头开始学习TensorFlow的基本语法,Google的机器学习框架,然后在Python代码中构建神经网络。

本课程的最佳部分是它还解释了如何训练和测试神经网络,这是进行任何深度学习项目中最有趣的部分。

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这就是使用Python学习TensorFlow和机器学习的一些最好的在线课程。TensorFlow是一个非常强大的机器学习API,有几个真实的用法。例如,你可以使用它来检测图像,就像你可以拍摄车牌照片,然后猜测数字并从注册数据库中查找车主详细信息。高速公路上的高速摄像机可安装此程序,以便在超速行驶的车主到达家中之前检测并发送通知。如果你需要更多一般课程,你还关注云栖社区的其他翻译成果:

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以上为译文。

本文由阿里云云栖社区组织翻译。

文章原标题《top-5-tensorflow-and-machine-learning-courses-for》,

作者:Javin Paul译者:虎说八道,审校:。

文章为简译,更为详细的内容,请查看原文

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