机器学习是自动化的未来。人类每天执行的数以百万计的任务最终将被训练过的神经网络所取代。即使是现在，机器学习算法也会影响你的生活。

为了适应这一新技术，就业市场正在发生变化，那些能够规划自己的网络（或与现有网络集成）的人需求量很大。

现在再也没有比这更好的时间投入机器学习了。这里有六个有用的教程和资源来帮助你学习机器学习。

1编码列车

任何熟悉Daniel Shiffman的YouTube频道的人都会知道他关于processing和p5.js的优秀教程。他有趣的实时教学风格帮助无数人学习了编码的基础知识。

除了他的许多涉及单个主题的编码挑战视频外，Shiffman还有一个非常全面的机器学习播放列表。

这些视频对于那些希望学习Java或JavaScript作为主要语言的人特别有用。令人高兴的是，本系列中涵盖的概念适用于您选择的任何语言。

《代码的本质》（The Nature of Code）是希夫曼非常喜爱的一本书，它的最后一章专门讨论了神经网络。它是对这个领域的一个极好的介绍。这项工作已经在编码火车YouTube频道和他的个人GitHub页面上继续进行。

学习这种方法的最大力量是丹尼尔·希夫曼本人。作为一名天生的教师，他给出了代码如何与机器学习算法交互的清晰示例。

2机器学习速成课程

谷歌是机器学习领域的大玩家。他们的Tensorflow开源平台旨在用各种编程语言向所有人开放这个主题。

谷歌也有自己的免费机器学习速成课程，旨在教授机器学习的基础知识，以及如何通过API使用Tensorflow。

课程的每一章都有视频讲座和全文来支持内容。正如所料，这是一个非常详细的课程。本课程还提供交互式“编程挑战”页面，其中代码在浏览器中动态显示，可以在浏览器中运行和修改，然后提供编码挑战以帮助您理解模块。

课程还包括“操场练习”和“检查你的理解”的机会，包括基于当前主题的机器学习原理和问题的交互式可视化。

谷歌在这一领域处于领先地位也就不足为奇了，免费的课程，这门课程涵盖了很多领域！

三。西拉杰·拉瓦尔

尽管有很多优秀的YouTube老师，但很少有人能像Siraj Raval一样，在出色的演示、清晰的主题解释以及最重要的模因之间取得平衡。

他的YouTube频道主要关注Python编程语言以及现代数据科学和机器学习所必需的许多原则。Siraj有一个播放列表，里面有一些关于神经网络和机器学习的简单视频。快节奏的单主题视频和较长的实时流式项目工作之间的差异涵盖了基础知识以及如何将它们应用于数据。

Siraj的频道对那些已经学习Python的人特别有用，如果您想学习Python语言，这些基本的Python示例将帮助您掌握基本知识。

4神经网络与深度学习

虽然视频教程是一种很好的学习方式，但有些人更喜欢从书中学习。michaelnielsen的《神经网络与深度学习》（neuralnetworksanddeeplearning）并不能完全称得上是一本印刷书，因为它使用的是为浏览器设计的嵌入式示例。然而，这是最清晰的书面解释，不仅是机器学习的历史，而且是如何学习神经网络背后的数学，你会发现。

这本书从头到尾都遵循一个字符识别项目。它的节奏使读者能够理解网络学习的方式和原因，以及他们在构建一个功能强大的神经网络时将面临的决策和挑战。

再说一次，我们选择的语言是Python，尽管这里的基础知识非常全面，建议对机器学习感兴趣的人阅读。

5用于机器学习的纳米度

https://vimeo.com/165054704

Udacity上有几个深入的机器学习“纳米学位”。强烈建议成为一个机器学习工程师课程是一个深入的课程，通过项目工作，通过机器学习原理的学生。

每个项目都是为了模仿工程师在工作中所面临的事情。课程注册的学生可以访问AmazonWeb服务（AWS）来部署他们的项目。

以许多人的标准来看，这门课程的费用899美元并不便宜，但与导师建立关系以及课程提供的工具所带来的好处对许多人来说将是无价的。

6创建混合课程

虽然到目前为止，这张单子上的所有内容都非常适合高级学习，但许多人甚至会发现基础知识也很难掌握。在这种情况下，创建自己的混合课程可以很好地填补所有空白，并确保一个强大的知识库向前发展。

Reddit用户pk7677回复了/r/MachineLearning上的一篇帖子，并给出了一些明智的建议：

完整的文章继续建议创建自己的个人项目。你还应该关注这个领域的新领域和发展中的领域。

机器学习的深度学习

无论你采用哪种机器学习方法，都要为长途旅行做好准备。这个主题本质上是非常密集的。

机器学习的普及率猛增，这是由于加工能力和计算机科学的进步。在这背后，没有一条通往理论的简单途径。现在是时候开始学习未来经过验证的编程语言了。

如果你是新手，在开始机器学习之前，选择一种对初学者友好的编程语言。别忘了回顾一下我们对深度学习、机器学习和人工智能的比较。继续学习，祝你好运！