东莞建网站公司解析普通人的深度学习SEO技术

一般机器人学习搜索引擎优化技术SEO高级搜索引擎优化如果你一直对学习机器学习感到好奇，但是被大量信息所淹没，你就来到了正确的位置。亚历克西斯桑德斯与她分享了如何学习机器学习的指南，并从A的角度解释了利弊。 接下来我们东莞建网站公司研究普通人的深度学习SEO技术，我们一起来看看。

普通人的深度学习SEO技术：

机器学习（ML）在全球无处不在。它的影响力从一个看似微不足道的微小胜利延伸到一个突破性的发现。 SEO社区也不例外。机器学习的理解和直觉可以帮助我们理解Google工程师面临的一种面向普通人的机器学习SEO技术挑战和解决方案，同时也使我们能够开放更广泛的ML意义。

了解机器学习的一般优势包括：

与工程师共振，他们最终努力为用户创造最佳效果。

了解机器，当前能力和科学家目标所解决的问题

了解生态系统和企业如何利用机器学习来推动结果

为自己做好准备为什么许多行业领导者给了我们社会的重大转变（Andrew Ng将AI称为“新力量”）

了解研究中经常出现的基本概念（这有助于我理解Google大脑研究中出现的一些概念）

成长为一个人并扩展你的视野（你可能真的喜欢机器学习！）

当代码工作并生成数据时，它是一种非常令人满意的，赋予权力的感觉（即使它是一个非常微不足道的结果）。

我花了一年的时间学习在线课程，阅读书籍和学习（作为一台机器）。这篇文章是劳动成果——它涵盖了17个机器学习资源（包括在线课程，书籍，指南，会议演示等），包括最便宜和最受欢迎的在线学习资源（通过完整的初学者的镜头））。我还添加了一个摘要：“如果我重新开始，我将如何处理它。”

本文不涉及学分或学位。这是关于Joes和Joannas，他们对机器学习很感兴趣，他们希望有效地利用他们的学习时间。大多数这些资源将耗费超过50小时的承诺。没有人有时间浪费一个星期的工作时间（特别是当你个人完成时）。这里的目标是找到最适合您学习方式的资源。我真诚地希望您发现这项研究有用，我鼓励评论哪些材料最有用（特别是那些未包括在内的材料）！人类学习机器学习

以下是我的建议：

1。出发（估计60小时）

从初学者的简短内容开始。这将允许您在最短的时间内承诺进度。

向Jason Maye的机器学习101幻灯片提交三个小时：2年的点击，所以你没有必要。

使用Juh Gordon YouTube播放列表，花两个小时观看山谷

注册Sam DeBrule的机器学习通讯。

完成Google机器学习速成课程。

在使用手和眼睛时，开始在您的汽车，锻炼和/或其他活动中收听OcDeVIEW的机器学习指南播客（跳过1,3,16,21,26）。

通过KGARLE学习机器的轨迹部分需要两天时间。

2。准备提交（估计80小时）

有了这个，学习者就可以理解他们的兴趣水平。继续专注于尽快应用相关知识。

每周工作10小时，为期7周。如果您有可以帮助您通过AWS安装的朋友/导师，您绝对必须依赖安装中的任何支持（这是ML的100％最差部分）。

使用SCIKIT Learning和TunSoFoo:来掌握构建智能系统的概念，工具和技术，并立即阅读前两章。然后使用它作为FAST.AI课程的补充。

三。开阔视野（估计115小时）

如果您已完成最后一部分，仍然渴望获得更多知识并继续开阔视野。阅读侧重于教学机器学习的广度。——为算法试图实现的直觉（无论是视觉还是数学）建立直觉。

开始观看视频并参与Udacity的机器学习介绍（Sebastian Thrun和Katie Malone）。

使用Andrew Ng的Coursera机器学习课程。

下一步

到目前为止，您将全面了解AWS运行实例，数学基础和机器学习。这是您决定做的起点。

您应该能够根据自己的兴趣确定下一步，无论是进入Kaggle比赛;做fast.ai两部分;潜入数学和模式识别和机器学习Christopher Bishop;给Andrew Ng新的deeplearning。课程Coursera;了解有关特定技术堆栈的更多信息（TensorFlow，ScKIT学习，Keras，Panda，NUMPY等）;或应用机器学习来解决自己的问题。

我为什么要推荐这些步骤和资源？

我没有资格写一篇关于机器学习的文章。我没有博士学位。我在大学上了一个统计课，这标志着我第一次真正理解“战斗或逃脱”的反应。最重要的是，我的编码技术是乏善可陈的（在最好的情况下，它们是反向工程的堆栈溢出块）。虽然我有很多缺点，但这篇文章必须由像我这样的普通人写。

据统计，我们大多数人都是平均水平（AH，钟形曲线/高斯分布总是赶上我们）。因为我不受任何精英情绪的束缚，所以我可以和你在一起。以下是我所研究的所有课程的高级摘要，以及如何从头开始学习机器学习的计划。单击以展开每个课程的完整版本并附注。

深入研究机器学习课程：

出发

Jason Maye的机器学习101滑板：2年的头部撞击，所以你不必

{戈登}的ML}配方

谷歌用TysFraceAPI API的机器学习速成课程

OCDEVEL的机器学习指南播客

KGLE机器学习轨迹（第1课）

准备提交

Fast.ai（2的第1部分）

用SCIKIT学习和TunSoFoo: 机械智能系统的概念、工具和技术

拓宽视野

Udacity：机器学习介绍（凯特/塞巴斯蒂安）

吴恩达的Coursera机器学习课程↓

额外的机器学习机会

IpulLRead机器学习指南

回顾谷歌博士

加州理工学院机器学习iTunes

Christopher Bishop的“模式识别与机器学习”

机器学习：开发人员和技

用Python介绍机器学习：数据科学家指南

Udacity：乔治亚理工大学的机器学习

吴恩达的斯坦福iTunes↓机器学习

动机与启示

如果你想知道为什么我花了一年的时间做这件事，那么我就和你在一起。我真的不确定为什么我把目光放在这个项目上，更不用说为什么我会跟着它。我看到Mike King在机器学习上开了一个会。因为我对这个话题一无所知，所以我措手不及。它给了我一个讨厌的，贪得无厌的好奇心。它从一个过程开始，然后螺旋式失去控制。最终，它变成了一个想法：网络上最便宜和最受欢迎的机器学习资源的评论指南（通过一个完整的初学者的镜头）。希望你发现它有用，或者至少有点有趣。请在评论中分享你的想法或问题！

看过上述，此时大家知道普通人的深度学习SEO技术了吧，东莞建网站公司已经在上文教授了大家，相信各位看完之后一定能够做出正确选择的。