GitHub上,有个新发布的深度学习教程,叫PracticalAI,今天刚刚被PyTorch官方推荐,已经收获2600多标星。项目基于PyTorch,是从萌新到老司机的一条进阶之路。这条路上每走一步,都有算法示例可以直接运行。
新手可以从基础的基础开始学起,不止线性规划和随机森林,连笔记本怎么用,NumPy等重要的Python库怎么用,都有手把手教程。
到中后期,可以学着搭高级的RNN,厉害的GAN,这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟,这是一个注重实践的项目。
这里的算法示例,可以用Google Colab来跑,免费借用云端TPU/GPU,只要有个Chrome就够了。没梯子的话,就用Jupyter Notebook来跑咯。
内容友好,持续更新
PracticalAI里面的内容,分为四个部分,并将持续更新:
基础(Basics),深度学习入门(Deep Learning) ,深度学习高阶(Advanced) ,以及具体应用(Topics) 。注:此处非直译。
· 基础部分,除了有Python指南、笔记本用法,以及Numpy、Pandas这些库的用法,还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。
有了这些,可以走进深度学习的世界了。
· 深度学习入门,包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (CNN) 、嵌入,以及递归神经网络 (RNN) 。
· 深度学习高阶,会涉及更高级的RNN、自编码器、生成对抗网络 (GAN) ,以及空间变换网络 (Spatial Transformer Networks) 等等。
·最后是应用。计算机视觉是个重要的方向。除此之外,还会涉及时间序列分析 (Time Series Analysis) ,商品推荐系统,预训练语言模型,多任务学习,强化学习等等示例可以运行。也可以修改示例,写出自己的应用。
细心的小伙伴大概发现了,表格里的有些话题还没有加链接 (如上图) 。项目作者表示,这些部分很快就会更新了。
另外,表上还有没填满的格子,作者也欢迎大家前去添砖加瓦。
食用说明,无微不至
项目作者用了三点来描述这个项目:
一是,可以用PyTorch来实现基础的机器学习