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人工智能的课程 如何自学人工智能( 三 )

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全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化 。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐 。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等 。
如果你想将你的能力在深度和广度上进行拓展，《百面机器学习》和《百面深度学习》这两本书可能会对你很有帮助 。
这两本“面试宝典”由Hulu公司富有经验的算法工程师团队编写，其中《百面机器学习》梳理了机器学习的基础概念、方法和经典模型，可以帮你巩固基础，建立自己作为算法工程师的知识网络 。《百面深度学习》进一步着眼于深度学习这个子领域，在算法和模型以外，还对推荐系统、计算广告等多个业务场景中遇到的实际问题进行分析解答 。
《百面深度学习》仍然采用知识点问答的形式来组织内容，每个问题都给出了难度级和相关知识点，以督促读者进行自我检查和主动思考 。
程序员面试宝典：百面机器学习 百面深度学习 算法工程
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  • 收集数据，预处理和清理数据，搭建模型，训练和调试模型，评估模型 。
  • 思考什么样的数据适合用什么类型的模型，逐渐建立这方面的判断能力 。
  • 将不同类型的算法应用在数据集中，看看哪个效果最好 。
这个部分更多地通过实践查漏补缺了解自己的知识盲点进行补齐 。
本文从学习的逻辑出发，给想要自学人工智能的同学了一些建议，希望对想进入人工智能领域的同学有所帮助 。

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