机器学习和深度学习是当今科技范畴中最抢手的范畴之一。它们在许多范畴都有广泛的运用，如自然言语处理、计算机视觉、引荐体系、语音辨认等。下面是一些入门攻略，协助你开端学习机器学习和深度学习。

1. 了解基本概念

机器学习：使计算机体系可以从数据中学习，并做出猜测或决议计划。 深度学习：机器学习的一个子集，运用神经网络来学习数据中的杂乱形式。

2. 挑选学习资源

在线课程：如Coursera、edX、Udacity等渠道供给许多关于机器学习和深度学习的课程。 书本：如《Python机器学习根底教程》、《深度学习》（Goodfellow et al.）等。 博客和文章：如Medium、Towards Data Science等网站上有许多关于机器学习和深度学习的文章。

3. 学习编程言语

Python：是现在最盛行的机器学习和深度学习编程言语，由于它有很多的库和结构支撑。 R：另一种盛行的言语，尤其是在数据科学范畴。

4. 学习数学根底

线性代数：了解向量、矩阵和张量的概念。 微积分：了解导数、积分等概念。 概率论和计算学：了解概率散布、假设检验等。

5. 实践项目

小项目：开端时可以从简略的项目开端，如分类、回归等。 大项目：跟着技能的进步，可以测验更杂乱的项目，如图像辨认、自然言语处理等。

6. 参与社区

参与论坛：如Stack Overflow、Reddit的r/MachineLearning等。 参与理应：如Kaggle比赛，可以进步你的技能并与其他学习者竞赛。 参与会议和研讨会：了解最新的研讨和技能。

7. 继续学习

跟进最新研讨：阅览论文、参与研讨会和会议。 实践新技能：不断测验新的算法和东西。

期望这些攻略能协助你开端机器学习和深度学习的旅程。记住，最重要的是不断实践和学习。

机器学习与深度学习入门攻略

一、机器学习概述

机器学习是一种使计算机体系可以从数据中学习并做出决议计划或猜测的技能。它首要分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。

1.1 监督学习

1.2 无监督学习

1.3 强化学习

强化学习是一种经过与环境交互来学习最优战略的机器学习办法。它经过奖赏和赏罚来辅导模型学习，使模型可以在杂乱环境中做出最优决议计划。

二、深度学习概述

深度学习是机器学习的一个分支，它经过构建具有多层非线性改换的神经网络来学习数据中的杂乱特征。深度学习在图像辨认、语音辨认、自然言语处理等范畴获得了明显的效果。

2.1 神经网络

神经网络是深度学习的根底，它由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分输入数据。经过前向传达和反向传达算法，神经网络可以学习输入和输出之间的联系。

2.2 深度学习结构

深度学习结构是用于构建和练习深度学习模型的东西。常见的深度学习结构绵亘TensorFlow、PyTorch和Keras等。

三、机器学习与深度学习入门资源

3.1 书本引荐

1. 《Python编程：从入门到实践》

2. 《人工智能：一种现代办法》

3. 《计算学习办法》

4. 《深度学习》

5. 《神经网络与深度学习》

3.2 在线课程和教程

1. Coursera的《机器学习》课程

2. edX的《人工智能根底》

3. B站上李宏毅的机器学习与深度学习视频教程

3.3 社区和论坛

1. CSDN

2. 知乎

3. GitHub

机器学习和深度学习是人工智能范畴的重要分支，把握这些技能关于从事人工智能相关作业具有重要意义。经过本文的介绍，信任您现已对机器学习和深度学习有了开始的了解。期望您可以经过不断学习和实践，在人工智能范畴获得更好的成果。

机器学习 深度学习 人工智能 神经网络 监督学习 无监督学习 强化学习 TensorFlow PyTorch Keras

未经允许不得转载：全栈博客园 » 机器学习深度学习入门,兑桦櫒b 妯 叿