本文概述了全球多个与机器学习和人工智能相关的在线论坛、社区和平台,包括Reddit的MachineLearningSubreddit、GitHub、DataScienceCentral、Kaggle等,展示了数据科学和AI领域的交流和学习资源丰富多样。
摘要由CSDN通过智能技术生成
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从2021年5月4日起AI
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这里有最优秀的的AI 实践应用、各个大数据方向以及AI方向,为你选择方向作出参考,可能目前不够全面,期待你的反馈,我们理解添加你希望了解的方向板块。
我们还提供竞赛专栏,学习AI的同时,要多多参加竞赛练习,在这里你可以找到志同道合的队友共同分享交流竞赛经验。
在这里还有所有的A
1、大牛Jason Brownlee : https://machinelearningmastery.com/blog/
2、AI趋势: https://www.aitrends.com/
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4、Chatbot https://chatbotslife.com/
5、麻省理工学院新闻: http://news.mit.edu/to...
1. 数学基础:
机器学习
涉及到很多数学知识,例如线性代数、微积分和概率论,对于不擅长数学的人来说可能会有一定的难度。
2. 编程能力:
机器学习
需要运用编程语言进行实现,因此需要掌握一定的编程能力。
3. 大量的数据:
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需要大量的数据进行训练,因此数据的准备和获取是一个重要的挑战。
4. 模型选择:
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有很多不同的模型可以选择,选择合适的模型是一个挑战。
5. 超参数调整: 训练
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模型需要调整超参数,找到最佳超参数需要大量的实验和试错。
6. 可解释性:
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模型的决策可能不易理解,因此可解释性是一个挑战。
7. 避免过拟合: 训练的模型有可能过于适应训练数据,从而导致在新数据上的效果不佳,避免过拟合是一个挑战。
总体而言,学习
机器学习
是一项全面的技能,需要对数学、编程、数据处理和