脸书流量--Facebook买观看量
如果你是一个数据科学/机器学习爱好者,甚至是自学入门这个行业,那你一定看了很多教学视频吧?
今天给大家推荐5个油管主播,在数据科学领域,都是一等一的好手!通过这些视频,你可以轻松学到数据科学、机器学习、人工智能、深度学习等相关领域的专业知识,这些油管主播凭借自身的硬实力,收获了一大批粉丝,看过他们的教学视频的人,大家都说好!
接下来给大家来扒一扒这些大神吧~
1.Lex Fridman
Lex Fridman 的 YouTube 频道可以说是迄今为止机器学习从业者最具洞察力的频道。
该频道的视频是与 Lex Fridman 本人和领域大神之间的简单对话,他们是计算机、机器学习、深度学习、人工智能等领域的先驱或顶尖研究人员。
给大家推荐这个频道的主要原因是,Lex Fridman 与机器学习和深度学习领域的著名先驱都进行过交流。
在与Lex Fridman对话的大神中,有深度学习从业者都非常熟悉的存在,其中包括:
- Ian Goodfellow(GANs的创造者):https://www.youtube.com/watch?v=Z6rxFNMGdn0
- Ilya Sustkever(AlexNet的共同发明人):https://www.youtube.com/watch?v=13CZPWmke6A&t=2392s
- Yann LeCun(深度学习先锋):https://www.youtube.com/watch?v=SGSOCuByo24
- Yoshua Bengio(深度学习先锋):https://www.youtube.com/watch?v=azOmzumh0vQ
除了与大神们进行对话,Lex Fridman 频道的还有非常多深度学习内容可以学习,大部分是Lex Fridman在MIT授课时讲授的内容,非常值得大家深入研究!
Lex Fridman 的 YouTube 频道链接:https://www.youtube.com/c/lexfridman/featured
我们的B站也有部分视频可以观看:https//www.bilibili.com/video/BV1qt411c7Na
2.3Blue1Brown
3绿1黄频道在国内也是享誉盛名,YouTube上跟随的粉丝多达323万,即使不是机器学习从业者,也会听说过,无数人的机器学习和神经网络基本知识都是从这里学到的,他们能让学习数学变得非常简单,从十几分钟的视频中,你可以学到相当于大学里几个小时的课程。
在机器学习中,理解诸如线性代数、微积分和偏微分等内容是必不可少的。在研究神经网络时,了解神经网络的基本组成部分是至关重要的。理解反转、梯度下降和神经网络等概念也很重要。
而这些如此重要的内容,3Blue1Brown全部免费讲解,简直太良心了有没有?!
更好的事情是,在国内的B站上,3Blue1Brown也有了官方账号,短短时间就吸引了超过100万人关注,播放量也高达1600万,还在犹豫什么,赶紧入坑啊!
3Blue1Brown油管频道链接:https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAw
3Blue1Brown B站链接:https://space.bilibili.com/88461692
3.Ken Jee
YouTube上最具娱乐性的数据科学名人之一,在数据科学领域拥有五年的经验。
Ken Jee的"从头开始学习数据科学项目"视频系列在Youtube上非常有名气,吸引了一大批爱好者跟着入门数据科学。
此外,Ken Jee还会通过采访数据科学家和机器学习从业者的形式,来分享在数据科学和相关领域的学习和经验。
如果你是数据科学家,那么你真的很应该来看看这个频道的视频,原因如下:
- 学习就职于 FAANG(Facebook、Apple、Amazon、Netflix、Google) 公司的数据科学家的工作经验;
- 学习数据科学界知名人士、四次 Kaggle 大师奖获得者 Abhishek Thakur 的数据科学项目经验和见解;
- 在这个频道里,有大量数据科学从业者必须学习的内容。你可以学习到如何有效地学习数据科学,如何处理冒名顶替,以及你应该学习哪些数据科学项目才能就业等等;
- 仅需五分钟就能看完的短视频,完全不占用时间和精力。
YouTube频道链接:https://www.youtube.com/channel/UCiT9RITQ9PW6BhXK0y2jaeg
目前国内暂时看不到他的视频,有兴趣的同学需要翻墙哈!
4.Yannic Kilcher
Yannic Kilcher 的频道是 YouTube 上为数不多的几个能让你对涵盖最先进的机器学习技术的研究论文进行出色解释的频道之一。
如果你想研究机器学习的相关论文,这是你的不二之选。
下面几个示例视频展示了 Yannic 在解释研究论文时的直观方法:
- OpenAI GPT-3研究论文解读:https://www.youtube.com/watch?v=SY5PvZrJhLE
- 介绍变压器网络的论文说明:https://www.youtube.com/watch?v=iDulhoQ2pro
- 机器学习领域经典研究论文视频系列:https://www.youtube.com/watch?v=rFwQDDbYTm4&list=PL1v8zpldgH3qQB5Pz6ZSTTDLu0BjAJYNf&ab_channel=YannicKilcher
因为并不是所有的机器学习从业者都有硕士或博士学位的经验,通过观看这些视频,你可以获得阅读和理解研究论文所需的相关开发技能。
并且大量的数据科学家和ML工程师都是自学成才,不具备有效分析研究论文所需的学术纪律。
这就是为什么我推荐Yannic 的YouTube频道的原因,数据科学家和ML从业者,都可以从中获得传统和现代机器学习模型和技术应订阅的深入技术信息。
YouTube频道链接:https://www.youtube.com/c/YannicKilcher/videos
B站链接:https://www.bilibili.com/video/BV1yp4y1S7uQ
5.Jordan Harrod
Jordan Harrod是麻省理工学院和哈佛大学的毕业生,从事人工智能相关主题的视频内容创作。
在 Jordan 的频道上,你可以找到大量的视频,解释人工智能技术直接应用于解决现实世界的问题。
Jordan Harrod频道的大部分视频都很简短,长度不到10分钟。但是这些视频都包含了很多相关和最新的信息,机器学习从业者都能从中获益。
Jordan的视频从技术角度探讨了具有高度兴趣价值的话题,比如人工智能如何被用来预测Covid-19,或者人工智能解决方案中的种族偏见等等。
YouTube频道链接:https://www.youtube.com/c/JordanHarrod/featured
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