伯克利2019三月份開設了《全棧深度學習訓練營》課程，由伯克利Pieter Abbeel, Sergey Karayev, Josh Tobin等教授講解，專門為熟悉深度學習基礎的開發人員提供的實踐訓練，學術工業界硬貨，包含15次課程，非常值得學習。
課程地址：
//fullstackdeeplearning.com/march2019
訓練模型只是深度學習項目的一部分。在本課程中，我們教授全棧生產深度學習:
- 確定問題并估算項目成本
- 查找、清理、標記和擴充數據
- 選擇正確的框架和計算基礎設設施
- 進行故障排除培訓，確保重現性
- 按規模部署模型
課件下載鏈接：
提取碼: nnya
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“機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓
可以自動“
”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律，并利用規律對未知數據進行預測的算法。因為學習算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與統計推斷學聯系尤為密切，也被稱為統計學習理論。算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習算法。很多
問題屬于
，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似算法。”
——中文維基百科
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