機(jī)器學(xué)習(xí)的初學(xué)者如何在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中完成他們的MOOC，將它提升到一個(gè)新的水平，并且能夠閱讀研究論文并在一個(gè)行業(yè)中有效地做出貢獻(xiàn)？

課程是一種非常有效的學(xué)習(xí)方式，所以從那里開始肯定是有道理的。完成ML MOOC后（ml-class.org）和深度學(xué)習(xí)專業(yè)化（http://deeplearning.ai），這里有一些額外的步驟：

1. 在Twitter上關(guān)注ML的領(lǐng)導(dǎo)者，看看哪些研究論文/博客文章等。他們很興奮，也去讀它們。
2. 復(fù)制其他人發(fā)布的結(jié)果。這是一種非常有效但高度低估的擅長(zhǎng)ML的方式?？吹胶芏嘈碌乃固垢４髮W(xué)博士生成長(zhǎng)為優(yōu)秀的研究人員，我可以自信地說(shuō)復(fù)制他人的結(jié)果（不僅僅是閱讀論文）是最有效的方法之一，可以看到并確保你了解最新的細(xì)節(jié)。算法。許多人跳得太快，試圖發(fā)明新東西，這也值得做，但實(shí)際上是一種學(xué)習(xí)和建立知識(shí)基礎(chǔ)的較慢方式。
3. 當(dāng)你閱讀了足夠的論文/博客/等。并且復(fù)制了足夠的結(jié)果，幾乎神奇地你會(huì)開始有自己的意見和自己的想法。當(dāng)您構(gòu)建新內(nèi)容時(shí)，將其發(fā)布在論文或博客文章中，并考慮開源代碼，并與社區(qū)分享！希望這將有助于您從社區(qū)獲得更多反饋，并進(jìn)一步加快您的學(xué)習(xí)。
4. 參加任何其他豐富活動(dòng)，幫助您學(xué)習(xí)，如在線比賽，聚會(huì)，參加（或觀看在線視頻）良好的AI / ML /視力/ NLP /演講/等。ICML，NIPS和ICLR等會(huì)議。
5. 找朋友來(lái)做這件事。你可以自己取得很多進(jìn)步，但讓朋友反復(fù)思考將??有助于你的學(xué)習(xí)，也會(huì)讓它變得更有趣。如果您可以訪問教授，博士生或優(yōu)秀研究人員等AI專家，請(qǐng)與他們聯(lián)系。有時(shí)我和Geoff Hinton，Yoshua Bengio，Yann LeCun等人進(jìn)行了5分鐘的談話，從中學(xué)到了很多東西。還有來(lái)自斯坦福大學(xué)的博士生，團(tuán)隊(duì)成員deeplearning.ai，或者我有時(shí)會(huì)訪問的各個(gè)公司的工程師。
6. 盡管有朋友與之合作的重要性，如果你的朋友不同意你的想法，有時(shí)你仍然應(yīng)該實(shí)施它并嘗試自己去看看。Geoff Hinton在他的“深度學(xué)習(xí)英雄”采訪中也說(shuō)過(guò)類似的話。

我所知道的每一位世界級(jí)ML研究員都花了很多時(shí)間來(lái)實(shí)現(xiàn)算法，調(diào)整超參數(shù)，閱讀論文，并自己弄清楚什么有效，哪些無(wú)效。我仍然覺得這種工作很有趣，希望你也能。

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