從數(shù)據(jù)、算力、算法、教學(xué)總結(jié)機器學(xué)習(xí)的民主化

引言

機器學(xué)習(xí)曾是博士和財大氣粗的機構(gòu)才能使用的技術(shù)。但今時今日，太多的工具可以讓任何人開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)。所以別找借口了！

本文將總結(jié)近幾年來機器學(xué)習(xí)四大基石是如何民主化的。

如果你希望了解我最新的AI內(nèi)容，請在YouTube上訂閱我的頻道：https://goo.gl/qzhYkG

機器學(xué)習(xí)的四大基石是數(shù)據(jù)、算力、算法、教學(xué)。

數(shù)據(jù)

GitHub上有一個公開數(shù)據(jù)集的列表：awesomedata/awesome-public-datasets，其中收錄了五百多個公開數(shù)據(jù)集。另外Kaggle上也有大量整理過的數(shù)據(jù)集。當(dāng)然，你也可以用scrapy從網(wǎng)上抓取數(shù)據(jù)。今時今日，每個人都可以獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。

當(dāng)然，技術(shù)巨頭們有自己的未公開數(shù)據(jù)集，但OpenMined這樣的分布式創(chuàng)業(yè)公司正致力于創(chuàng)建允許數(shù)據(jù)科學(xué)家在那些數(shù)據(jù)上訓(xùn)練自己的模型的服務(wù)。

算力

有GPU嗎？機器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)，需要大量昂貴的運算。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要GPU所擅長的大規(guī)模并行運算。

很不幸，GPU很貴。好在Google的CoLab和Kaggle的Kernel這樣的工具提供了免費的（Tesla K80）GPU。

算法

算法已經(jīng)是日常用品。很幸運，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的文化是開放源代碼和分享結(jié)果。不管是在NIPS還是在ICLR，研究人員大多非常樂意分享他們的結(jié)果。

如果你希望追蹤最新的研究進(jìn)展，強烈推薦Arxiv Sanity Preserver，你可以在上面瀏覽最新的論文。當(dāng)然，機器學(xué)習(xí)在Reddit上也有專區(qū)r/MachineLearning。你可以使用現(xiàn)成的代碼，也可以使用免費的Tensorflow庫創(chuàng)建自己的模型。

教學(xué)

能力越強，責(zé)任越大。有了代碼、數(shù)據(jù)、算力，你需要學(xué)習(xí)如何使用它們！

除了我自己的YouTube頻道c/sirajraval，網(wǎng)上有很多免費的教學(xué)資源，可以幫助你學(xué)習(xí)如何使用機器學(xué)習(xí)工具。我制作了一份為期3個月的課程計劃，可以幫助新手入門：https://www.youtube.com/watch?v=Cr6VqTRO1v0

勇往直前

你現(xiàn)在是不是很激動？這是一個美好的時代！有太多變革正在發(fā)生！機器學(xué)習(xí)可以幫助我們以前所未有的方式理解世界，可以幫助我們以前所未有的效率創(chuàng)造和發(fā)現(xiàn)新事物。你獲得了力量，明智地使用它吧。