百科问答小站 logo
百科问答小站 font logo



为何中国人迷恋吴恩达的机器学习课? 第1页

  

user avatar   theigrams 网友的相关建议: 
      

如果是Coursera上的课,那确实没什么好上的,视频都是泛泛而谈,我看了一会儿就困了。

cs229的课倒是非常不错,虽然也不推荐看视频,直接看讲义和写习题就好,计算题和编程题都出得非常棒。

至于题主说的搞机器学习不需要数学基础,我想应该是你把「数据分析」和「机器学习」混在一块了。如果是数据分析的话,的确知道调包就行了,这种课讲公式反而不合适。但机器学习本来就是推公式的……

至于为什么吴恩达只教数学不教实战,因为人家师从Jordan,本来就是数学出身,教数学不是很正常么。而且实战项目中80%的工作量都在数据处理上,这种dirty的工作,大师自然不屑去教。而且我记得斯坦福有数据分析的课啊,你去听那个不就行了。

而且就拿《机器学习实战》这本书来说,这才出几年就快沦为淘汰产物了。因为书中的代码是Python2写的,但现在大家都用Python3,于是你懂的……

至于《集体智慧编程》,现在连提的人都没有了……

而反观CS229,PRML,MLAPP都经久不衰。

再比你看 AlexNet 那篇论文,会了解到作者首次将神经网络放在两个 GTX 580 上用cuda进行训练,这在当时是非常大的工程量,可现在的你还会去关心这些吗?

而且对于我这种自视甚高的人来说,数据分析的东西随便抓个会编程的就能做,学这个没有成就感。

你写个200页的数据分析报告我会佩服你的毅力,但如果你能用20页把某个机器学习理论讲清楚,我会尊敬你的能力。

总之,机器学习入门的话,我认为没有比CS229更合适的课程了。对于不喜欢数学的人来说,只调包不想知道理论当然是可以的,你选其它的课就好了。


user avatar   breaknever 网友的相关建议: 
      

大家知不知道特斯拉每次回应说的“后台系统显示一切正常”、“后台显示踏板踩得清”里面所说的“后台系统”是什么意思?

特斯拉的意思是说,你在特斯拉上面的一举一动,从你说的每一句话,你的每一个动作,你的体重身型,你的每一次油门和刹车踩塌,你用特斯拉听的每一首歌,特斯拉车身上每个录像机的内容,全部上传到特斯拉公司,特斯拉公司可以任意调用。

我在美国大科技公司也做了一段时间,这种监视用户一举一动的烂事也被迫做了不少。我跟你保证,美国没有一个科技公司没有在做侵犯用户隐私的事情。对,一个都没有!


而特斯拉和谷歌之类的普通美国科技公司有什么区别呢?特斯拉和普通美国科技公司的区别是,特斯拉老板马斯克非常受美国统治阶级和军工系统的信任。马斯克的另外一个公司SpaceX是美国航空航天局和美国军方的承包商。马斯克可以说是美国第一大军火商。

也就是说每一个特斯拉用户的性格、习惯,都尽在美军掌握。每一台特斯拉,都可能成为美军在中国的全角度监视摄像头。你买的每一台特斯拉,可能都会变成在中国大地上的一台艾布拉姆斯主战坦克。

抵制特斯拉,人人有责。


对了,忘记说一件事。你们知道为什么刹车踏板“踩不下去”吗?因为很可能刹车踩不踩得下去,踩下去了有没有用,甚至油门踩不踩得下去,方向怎么控制,都是特斯拉的程序决定的。到时候要是美国准备向中国突袭,直接让你们车毁人亡再撞死几个行人都可能。

什么,你说美国不会伤害平民?请问你忘了美国是唯一一个使用核武器的国家吗?请问你忘了美国用核武器一次无差别杀害几十万日本平民了吗?请问美国现在忏悔了吗?现在向原子弹受害者道歉了吗?

什么,你说日本是坏的,中国是好的?很可惜在美国统治阶层的洗脑之下,普通美国人不是这么认为的:




  

相关话题

  5-10年后,你觉得哪些科技会让我们“遗忘”现在的生活? 
  如何激怒一位人工智能(机器学习、深度学习、强化学习等)爱好者? 
  有哪些比较好的机器学习、数据挖掘、计算机视觉的订阅号、微博或者是论坛? 
  CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别? 
  在机器学习中,L2正则化为什么能够缓过拟合? 
  如何看待滴滴章文嵩称,滴滴面临的问题比 AlphaGo 复杂 100 倍? 
  如何评价 DeepMind 发表在 Nature 上的使用深度强化学习对托卡马克等离子体进行磁控制? 
  如果人类的意识被科学家证明只是一种物质或者一种活动,那时候我们该怎么安置我们存在的意义? 
  国外AI技术成熟,为什么在AI风控领域中国反超了国外? 
  反馈控制理论在优化、机器学习等领域有哪些应用? 

前一个讨论
中芯国际制造工程师怎么样啊,发展前景如何?
下一个讨论
CPU检测到中断信号时,怎么知道是发给哪个进程的?





© 2024-11-21 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2024-11-21 - tinynew.org. 保留所有权利