Machine Learning Yearning. 全新版本
本书作者是Andrew NG
此处为20-22章
以下是Machine Learning Yearning的后续篇章。连同下周的章节，将会教你如何使用偏差和方差来优化你的ML项目。偏差/方差存在着一些旧的观念，例如“偏差/方差权衡的问题”，在深度学习的时代已经变得不那么有用了，而现代的ML需要新的指导方针。你可以通过阅读这些章节了解更多!
昨天是我离开百度的一周年纪念日，之后我创建了deeplearning.ai, Landing.AI和AI Fund。我花了很多时间在Landing.AI上。Landing.AI致力于使用人工智能帮助企业跨多个行业。
《财富》杂志的亚当·拉辛斯基(Adam Lashinsky)对我们在制造业的工作做了一个简短的总结，我们把ML放到了很多工厂里，基本都是Machine Learning Yearning中的原理。为了使人工智能充分发挥其潜力，它不仅需要在像谷歌和百度这样的大型互联网公司工作，还需要在其他行业工作。稍后我将分享一些关于制造业的故事。
更多“AI是新能源”的双关语：
问:AI研究者在思考的时候最应该想到谁?
答:欧姆(OHM)
更多关于偏差/方差的章节即将到来!
贴上原文：
《Machine Learning Yearning》Part1. (1-14) Download:
https://img.yingjoy.cn/attachment/MLY/Ng_MLY01.pdf
《Machine Learning Yearning》Part2. (15-19) Download:
https://img.yingjoy.cn/attachment/MLY/Ng_MLY02.pdf
《Machine Learning Yearning》Part3. (20-22) Download:
https://img.yingjoy.cn/attachment/MLY/Ng_MLY03.pdf
翻译同步至Github: https://github.com/yingzk/Machine-Learning-Yearning
Part1 中文版下载： https://img.yingjoy.cn/attachment/MLY/CN_Ng_MLY01.pdf
Part2 中文版下载： https://img.yingjoy.cn/attachment/MLY/CN_Ng_MLY02.pdf
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本站正在对本书进行翻译。:-)
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