本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)“讀芯術(shù)”(ID：AI_Discovery)。

別再看沒完沒了地看油管上的貓咪視頻!是時(shí)候利用它“武裝”自己的大腦了。這5個(gè)油管博主，筆者強(qiáng)烈安利，讓他們帶你去了解如何有效地規(guī)劃數(shù)據(jù)科學(xué)事業(yè)，或者在等待損失收斂的同時(shí)，學(xué)習(xí)如何增強(qiáng)對(duì)人類思想和意識(shí)起源的直覺吧。

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1. 萊克斯·弗里德曼

萊克斯·弗里德曼的油管頻道可以說是迄今為止機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者最具洞察力的頻道。這個(gè)頻道的視頻內(nèi)容是萊克斯·弗里德曼本人與電腦運(yùn)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域的先驅(qū)或頂尖研究人員進(jìn)行的簡(jiǎn)單對(duì)話。

推薦這個(gè)頻道的主要原因是，萊克斯·弗里德曼曾與機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)進(jìn)行過交流。大多數(shù)深度學(xué)習(xí)從業(yè)者多多少少會(huì)熟悉一些下列的深度學(xué)習(xí)先驅(qū)。

• 伊恩·古德費(fèi)洛(生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)發(fā)明人)，
• 伊利亞·薩斯特凱弗(AlexNet的共同發(fā)明人)
• 楊立昆(深度學(xué)習(xí)先驅(qū))
• 約書亞·本吉奧(深度學(xué)習(xí)先驅(qū))

除了萊克斯頻道上與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的視頻，我最喜歡的視頻就是他與約沙·巴赫的對(duì)話，十分引人入勝。約沙能夠快速巧妙地回答圍繞意識(shí)、人類思想和宇宙所提出的問題。不要猶豫，去尋找這個(gè)頻道有約4500萬瀏覽量的原因吧!

2. 肯恩·杰

他是最有趣的數(shù)據(jù)科學(xué)油管人物之一，有五年數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)。

大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家可能已經(jīng)很熟悉肯恩·杰了，也許你看過他簡(jiǎn)歷和作品集中的一個(gè)視頻，也許你看過他的“從零開始的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目”系列視頻。我訂閱了肯恩·杰的視頻，因?yàn)樗稍L的是數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者。這些訪談提供了嘉賓在數(shù)據(jù)科學(xué)和相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)。

我從本頻道的幾位訪談嘉賓那里獲得了豐富的信息，了解如何在人工智能領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行職業(yè)生涯規(guī)劃。如果你是一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，以下是你應(yīng)該訂閱這個(gè)頻道的理由：

• 有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)家的視頻采訪，信息豐富，適用于科技巨頭公司。
• 對(duì)阿布舍克·塔庫爾的采訪卓有見地，他是數(shù)據(jù)科學(xué)界的一位知名人士，四次獲得Kaggle特級(jí)大師稱號(hào)。
• 有大量數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者會(huì)涉及到的內(nèi)容。肯恩有視頻介紹如何有效地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)、處理冒名頂替綜合癥、以及你應(yīng)該從事哪些項(xiàng)目才能被雇傭。
• 等待機(jī)器學(xué)習(xí)模型完成訓(xùn)練時(shí)，你可以觀看五分鐘短視頻。

3. 亞尼克·基爾徹

亞尼克·基爾徹的頻道出色地解讀了有關(guān)最新機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的研究論文。下面是這幾期展示了亞尼克在解釋研究論文時(shí)所采用的直觀和直截了當(dāng)?shù)姆椒ā?/p>

• OpenAI的GPT-3研究論文解讀
• 介紹變壓器網(wǎng)絡(luò)的論文解讀
• 機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典研究論文視頻系列

并不是所有的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐者都有以前的碩士或博士經(jīng)驗(yàn)，這些經(jīng)驗(yàn)使他們具備閱讀和理解研究論文所需的開發(fā)技能。大量的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師是自學(xué)成才的，不具備有效分析研究論文所需的學(xué)術(shù)紀(jì)律。

這就是為什么亞尼克頻道是我最喜歡的5個(gè)油管頻道之一，我將向數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者推薦獲取傳統(tǒng)和現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)模型和技術(shù)的深度技術(shù)信息。

4. 喬丹·哈羅德

喬丹·哈羅德是麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)的畢業(yè)生，他制作人工智能相關(guān)主題的視頻內(nèi)容。在喬丹的頻道上，你可以找到大量視頻解釋基于AI技術(shù)直接應(yīng)用于解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。

喬丹頻道上的視頻大多簡(jiǎn)明扼要，不到10分鐘。然而，它們包含了很多相關(guān)和最新的信息，大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者都能從中受益。

喬丹的視頻從技術(shù)角度探索了有高興趣價(jià)值的話題，比如AI如何用于預(yù)測(cè)新冠病毒，或者AI解決方案內(nèi)部的種族偏見。

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圖源：unsplash

5. 3Blue1Brown

這頻道的創(chuàng)作者是格蘭特·桑德森，他的視頻內(nèi)容爆贊。對(duì)于那些對(duì)頻道背后的面孔和個(gè)性感到好奇的人來說，可以看看萊克斯·弗里德曼對(duì)格蘭特的兩次訪談。熟悉3Blue1Brown的人會(huì)同意我的說法，他用15-20分鐘的短視頻教授大學(xué)講師要花上幾個(gè)小時(shí)的課程。

這個(gè)頻道教會(huì)了我機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)，使數(shù)學(xué)變得簡(jiǎn)單。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，了解諸如線性代數(shù)、微積分和偏微分之類的主題是至關(guān)重要的。在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成部分是至關(guān)重要的。理解反向傳播，梯度下降和一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等概念也是至關(guān)重要的。

油管上的數(shù)據(jù)科學(xué)/機(jī)器學(xué)習(xí)油管博主有太多太多，你可以好好規(guī)劃自己的學(xué)習(xí)觀看列表了。