知乎KOL阿萨姆:机器学习实践经验分享(文末有彩蛋) | 公开课

来源:互联网 发布:什么手套保暖 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 07:32


分享人简介

阿萨姆,普华永道高级数据科学家,负责统计学习模型开发。有丰富的工业及学术经验,擅长将理论知识应用于实践中。曾以第一作者发表过多篇不同领域的学术文章,如人机互动、智能系统等。研究兴趣包括异常检测、集成学习、跨领域机器学习。以笔名“阿萨姆”在知乎上创作了多篇机器学习相关的文章,曾数次被知乎及知乎日报收录。乐于技术分享,近期正在进行机器学习实践书籍创作。

感觉陌生?看几篇文章就知道他是谁啦~

如何用 3 个月零基础入门机器学习?

面试官如何判断面试者的机器学习水平?

未来 3-5 年内,哪个方向的机器学习人才最紧缺?

如何有效处理特征范围差异大且类型不一的数据?

用GPU加速深度学习: Windows安装CUDA+TensorFlow教程

分享主题

机器学习:实践经验分享


分享内容

随着硬件算力的上升、数据积累的加大和各种新算法的浮现,机器学习走到了聚光灯下。不夸张的说,这是机器学习的时代。然而,机器学习虽然能够给出惊艳的结果,但其有限的解释性也常被人戏称为“黑箱”。而实践者在使用机器学习的过程中往往也会面临各种各样的选择。选择什么数据?数据如何清理?使用哪个模型?如何进行评估?如何发现过拟合与欠拟合?

这些问题都还没有准确的答案,往往依赖于使用者的经验与直觉。在今天的分享课中,我们将会集中讨论在机器学习中所面临的选择,并给出一些实用的经验建议。

1.如何将实际问题抽象为机器学习问题?

2.如何选择适合的数据?

3.如何选择适合的模型和有效的评估标准?

4.如何理解欠拟合与过拟合?Bias-Variance分解的意义是什么?

5.机器学习101问

6. 讨论与交流


分享时间

北京时间12月20日(周三)20:00


重点来了

AI研习社很久没做活动了,为了回馈一直以来关注我们的粉丝,社长联合异步社区提供如下图所示的八本在线阅读版电子书,每人限选一本。获取方式如下:

1.在本篇文章留言关于本场公开课你想问嘉宾的一个问题,截止12月20日晚上8点,点赞数量前十名可获得。

2.直播当天提问,嘉宾将会选取二十名提问观众送出。

活动结束社长将会通过私信告知获奖者电子书的兑换方式。

异步社区(www.epubit.com.cn )是人民邮电出版社旗下IT专业图书旗舰社区,也是国内领先的IT专业图书社区,致力于优质学习内容的出版和分享,实现了纸书电子书的同步上架,于2015年8月上线运营。异步社区依托于人民邮电出版社20余年的IT专业优质出版资源和编辑策划团队,打造传统出版与电子出版和自出版结合、纸质书与电子书结合、传统印刷与POD按需印刷结合的出版平台,提供最新技术资讯,为作者和读者打造交流互动的平台。

报名方式

添加社长微信:bajiaojiao-sz,备注「阿萨姆」

               

公开课精彩往期回顾

复旦Ph.D沈志强:用于目标检测的DSOD模型(ICCV 2017)

极限元刘斌:深度学习在语音生成问题上的典型应用

搜狗文仕学:基于深度学习的语音分离

Video ++孙兆民:视频内容识别行业分析

悉尼科大王超岳:基于生成对抗网络的图像编辑方法

达观数据张健:文本分类方法和应用案例

清华Ph.D王书浩:基于深度学习的电商交易欺诈检测系统

Twitter工程师王东:详解YOLO2与YOLO9000目标检测系统

Kaggle比赛金牌团队:图像比赛的通用套路有哪些?

宜远智能刘凯:显著降低模型训练成本的主动增量学习


点击阅读原文,立即报名

  

原创粉丝点击