吳恩達太老派了？這套所有程序員適用的機器學習課火速躥紅

銅靈 發自 凹非寺

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

在一片「Amazing」的讚歎聲中，被稱為「適合所有程序員的機器學習入門課」來了。

一時間，課程的主講人、推特機器學習界的網紅Jeremy Howard的推特也引來了高額點贊與轉發，看樣子，這氣勢直逼昨天吳恩達老師剛完稿的新書《Machine Learning Yearning》。

這套名為Introduction to Machine Learning for Coders（《程序員機器學習入門》）的網課，據說涵蓋了現代機器學習最重要的實踐基礎內容，走「代碼優先」而非「數學優先」的實用派路線。

按照慣例，在安利自己課程前講師們總前讚揚一下網課界的開路人吳恩達老師，Jeremy覺得前輩的課確實精彩，但吳恩達Coursera的課需要用Matlab完成學習，未免有些「老派」了。

Jeremy說，這套《程序員機器學習入門》不太一樣。

課程介紹

這套課程的內容基於下月開課的舊金山大學研究生課程改編而來，校內學生也可以自由申請在校上課。和以往的課不同，《程序員機器學習入門》課程主要有三個特點：

一是課程輕量，共分為12節課，每節課約兩個小時，24小時從無到有入門機器學習。

二是，和吳老師用Matlab完成的課程不同，這套課程用到的工具和庫年輕一些，包括Python、Pandas、Scikit-learn和Pytorch，

最後，考慮到程序員們更在意的是代碼怎麼寫而非數學理論，因此課程設置也以實操為主，對每種模型並不會詳盡介紹，而是更專註與實踐中用得到的。

也是基於上述三個特點，課程內容也和其他的課不太一樣。

據項目主頁介紹，課程內主要涵蓋了兩種模型：基於決策樹的模型和基於梯度下降的模型。

12節課目前都已開放，用戶可免費學習，課程目錄如下：

隨機森林簡介

深入了解隨機森林

性能、驗證和模型解釋

特徵的重要性、樹解釋器

推理與隨機森林

數據產品

cython與隨機森林

梯度下降和邏輯回歸

正則化、學習率和NLP

NLP與柱狀數據

嵌入

Rossmann問題與道德問題

（用德國零售商Rossmann的數據集，構建模型預測銷量）

每一節課都配備了油管視頻與文字介紹，還可以用油管自帶的字幕功能自動生成英文字幕，可以稍微挽救一下聽力不好的同學們。

出自Kaggle首席科學家

看到自己的課程被推特眾多網友喜歡，一向以推廣機器學習為己任的Jeremy老師一定樂開了花。

可能你此前沒有聽說過這套課的主講人Jeremy Howard，不過你肯定聽說過由20多萬數據科學家組成的社區和競賽平台Kaggle。此前，Jeremy曾擔任過Kaggle的總裁和首席科學家，想把數據科學的精神發揚光大。

你以為數據科學家就是Jeremy的全部了？非也。如今的深度學習研究機構Fast.ai也是他的傑作，作為創始研究員的Jeremy也負責部分管理工作，他還創建了加州機器學習公司Enlitic，擔任CEO一職。

免費獲取

目前，這套課程可以在Fast.ai上獲取全套。課程總體介紹：

http://www.fast.ai/2018/09/26/ml-launch/

每一章包含文字介紹和視頻，記得科學前往~

—完—

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