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谷歌发布了机器学习深度课程,很难毕业的那种|这不是MLCC

  • 时间:2025-06-04 11:35:25
  • 来源:AI浏览器工具
  • 作者:啊哈哈哈
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    过去几年里,谷歌和Coursera时不时就会拉起小手,为开发者提供一些线上课程。

    如今,以几个月前谷歌的机器学习速成课程 (MLCC) 为基础,两间公司继续联手,发布了一套机器学习专项课程,包含五门课,比以前更加专注于实战了。

    天天小测更健康

    新课程的全称为,Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform (在谷歌云平台上用TensorFlow干机器学习) 。

    五门课分别是:

    · 谷歌是怎样玩机器学习的 (How Google Does Machine Learning)

    · 走进机器学习 (Launching into Machine Learning)

    · TensorFLow概论 (Intro to TensorFlow)

    · 特征工程 (Feature Engineering)

    · 机器学习的奥义 (Art and Science of Machine Learning)

    每一门课的进展,似乎都是以星期为单位,完成了第一周的内容,才能前往第二周。

    我,斗胆解锁了第一门课第一周的任务,发现真的很良心,毕竟按一周五天来算,每天都有一个Quiz。

    另外,一周有三个Lab,且全部要接受打分。不知道企业版是不是也这样,节奏如此明快,哪有时间工作?

    “苦难的行军”

    据Techcrunch报道,这次发布的课程,会要求同学们建造现实世界的机器学习模型——

    从搭建环境,到创建和清理数据集,再到用TensorFlow写分布式模型 (Distributed Models) 。要拿到证书顺利毕业,果然还是不容易。

    △ 给你快乐的一周

    需要注意的是,课程不是面向初学者的,它默认同学们已经有些编程实力了。虽然,有了TensorFlow这样的框架,机器学习已经不像从前那么难入门了,但这依然是一项比较高超的技能,需要艰苦的修行。

    谷歌大数据和机器学习技术负责人Lak Lakshmanan说,他的团队发现,学生和企业都很喜欢之前推出的机器学习速成课,不过还是希望,能把里面的内容再深挖一下。

    大家想知道的,并不只是怎么建立一个基础模型,还有这些模型应该怎么用,怎么为模型建立数据管道,以及怎么调整参数才能得到更好的结果。

    Coursera副总裁Leah Belsky也同意这样的看法,还补充说,注重实战的专项课程,对雇主的吸引力可能更大。

    因为,对企业来说,聘请机器学习专家来指导工作通常是不现实的,而这项课程也许可以帮他们,增补员工的技能。

    前沿的机器学习模型,有很多很多应用案例,但这项课程更看重的是比较平常的模型,看它们怎样才能给现有产品带来一些额外的价值。

    因为课程专注于解决现实世界的问题,Lakshmanan说,这对刚刚毕业的人类更有用,因为他们大多长于理论,短于实战。

    也可以不那么苦?

    他还说,如果是几年前,要学这样的课程可能还很费劲,因为需要很强大的硬件,要有专用的GPU。

    但现在不一样了,各种云平台都提供了GPU的使用机会,甚至是谷歌云TPU,门槛已然降低了很多。

    关于未来,Lakshmanan说,在这次推出的课程基础上,团队还会开发新的课程,重点放在处理非结构化数据上。

    虽然,五门课看上去都很丰满,似乎很难打到最后一关。不过,大家也可以选择其中一门或者几门课来修行,这样可能就不那么容易放弃治疗。

    △ 选课要慎重,退课要果断

    友情提示,第一周是免费的,填个卡号就能上课。不过,如果发现一个疗程坚持不下来,一定要记得退课。不然下周就会扣你49刀。

    没有颜色的彩蛋

    和MLCC不同,这次的课程暂时只有英文,不过其他语种的翻译志愿者也在招募中。

    感觉这是一个不用交钱就能获得教材的好机会。

    五座大山传送门:

    https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-tensorflow-gcp

    MLCC中文版传送门:

    https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/?utm_source=google-ai&utm_medium=card-image&utm_campaign=training-hub&utm_content=ml-crash-course

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