课程主页: https://www.coursera.org/learn/art-science-ml-es

引言

在当今数据驱动的世界中，机器学习（AA）扮演了越来越重要的角色，掌握机器学习的基础知识不仅有助于职业发展，也使我们能够理解数据背后的潜在价值。今天，我想向大家推荐一个非常棒的课程：《机器学习的艺术与科学（Art and Science of Machine Learning en Español）》。

课程概述

该课程共有六个模块，从基础技能、模型优化到母机学习应有步步深入，毫无疑问，这是一个为热爱机器学习者量身塑造的绝佳学习资源。在课程中，您将会：学习使用正则化技术来提高模型的泛化能力，熟悉超参数调整的重要性，例如批大小和学习率对模型性能的影响，并分析一些最常用的模型优化算法。此外，将通过 TensorFlow 编写代码以实现小到极其复杂的模型运作。

详细介绍课程模块

• 模块一：介绍

  课程的开始部分，我们将会回顾机器学习的基本概念以及如何调查最佳的性能调优和模型优化方法。

• 模块二：AA的艺术

  优化学习过程的关键在于调节批大小及学习速率，课程会高效清晰地教会你如何在 TensorFlow 中实现这一过程。

• 模块三：超参数调整

  我们会探讨参数与超参数的不同，学习如何通过网格搜索和更智能的算法突破传统方法限制，并引入 Cloud ML Engine 来助你实现超参数调整的自动化。

• 模块四：少量的科学

  透彻展现面对正则化及简单模型概念更深入的策划，这部分包括逻辑回归理论，让学生掌握标量间关系得以正确学习。

• 模块五：神经网络的科学

  对于机器学习的另一大热门话题，引导学生理解网络架构方法与复杂度带来的挑战，你绝不可忽视这一部分。

• 模块六：呈现

  课程结束对学习点进行总结概括，相信会帮助档案建立更好的理解与回顾。

总结

总的来说，《机器学习的艺术与科学》是一个亲民的且全面 تقدم您机器学习核心基础与更复杂技巧的框架。该课程具有很高的实用价值，无论您是刚接触机器学习，还是有基础需要提升。强烈推荐学习！

课程主页: https://www.coursera.org/learn/art-science-ml-es