公众号【DASOU】原创三个月从零入门深度学习路线图

优质博客搬运 NLP
深度学习
Eric-Pk
发布日期:   2022-05-02
文章字数:   2k
阅读次数:  

​ 最近对于怎么学NLP比较confused，在B站看到up“NLP从入门到放弃”的路线梳理，顿时清晰了很多，在这里搬运他总结的学习路线供大家参考。

基础知识

数学

  • 线性代数

    • 向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值

  • 高数

    • 导数/微分/积分

    • 梯度

    • 泰勒展开公式

    • 概率论

      • 条件概率，期望等等

        随便在B站找一个几个小时快速回顾概率论的课程就可以，不收费的那种。

  • 时间安排：一周

Python

整个时间安排：三周理论+一周实战

机器学习理论入门

李航老师-统计学习

  • 三个准则

      1. 作为入门选手，不要每章都看
      1. 不要从零造轮子去实现算法，太浪费时间
      1. 必须能手推公式

  • 章节目录

      1. 统计学习概论
      • 必看
      1. 感知机
      • 必看
      1. K近邻
      • 可以不看

    • 4.朴素贝叶斯

      • 必看

    • 5.决策树

      • 必看
      1. 逻辑回归和最大熵
      • 必看
      1. 支持向量机
      • 可以不看

    • 8.提升树

      • 必看

    • 9.EM算法

      • 可以不看

    • 10.隐马尔科夫

      • 可以不看

    • 11.条件随机场

      • 可以不看

    • 题外：xgboost

      看我的博客：

      Xgboost完全详细解读（原理+代码） - DASOU的文章 - 知乎
      https://zhuanlan.zhihu.com/p/290964953

      • 必看

刘建平博客

https://www.cnblogs.com/pinard/category/894692.html?page=4

https://github.com/ljpzzz/machinelearning

学习注意事项

​ 比如说，你看完逻辑回归，没看懂，来博客，找到逻辑回归的博客，看一遍，然后同样用他的博客里面代码，实现一遍；

​ 代码这里，在github上也有；https://github.com/ljpzzz/machinelearning

​ 在这个过程中，你要去搞清楚这个算法输入数据，输出数据，每个参数的含义是什么；可以自己自己调一下参数，
​ 看看不同参数下最终效果有什么不同；但是在这里不要花费太大精力在调参上，因为你现在代码实现的是一个demo，数据量很小，调参没什么意义；什么时候调参呢？我一会会讲到；

时间安排：一共六章内容，三周

机器学习实战入门

阿里云天池大赛赛题解析（机器学习篇）

  • 要不要买

    • 看自己，代码有开源

  • 四个任务

    • 工业蒸汽预测
    • 天猫用户重复购买预测
    • O2O优惠券预测
    • 阿里云安全恶意程序检测

  • 怎么看

    有四个任务是吧，你挑其中的一个或者两个，不需要都看，没必要；

    怎么确定把这一个或者两个任务吃透呢？

    七个步骤：赛题理解、数据探索、特征工程、模型训练、模型验证、特征优化、模型融合7个步骤

    四个任务中挑一个或者两个，在一周，七天的话，三天看一个，七天看两个，或者七天你就看一个，比如第一个，把它吃透就够了；

  • 开源代码

    https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/bookcode

  • 时间安排：一周

深度学习理论入门

很多朋友会推荐李沐老师【动手深度学习】

  • 这个课程先放一放，入门之后看更好

深度学习

  • NLP

    • 文本分类
    • 文本匹配
    • 序列标注
    • 文本生成

  • CV

    • 图像理解

      • 分类
      • 检测
      • 分割
      • 追踪

    • 图像生成

      • GAN模型

计算机视觉

自然语言处理

必看的一本书：邱锡鹏

​ 举个例子，比如说看完网络优化和正则化了视频讲解没有搞定；找到这本书对应的章节，比如第七章看一遍，邱老师是怎么讲解的；

https://nndl.github.io/

Pytorch框架学习

时间安排

  • CV和NLP各两周，共计一个月

深度学习实战入门

两个学习曲线非常平滑的项目

​ 但是要记住，我们学习深度学习是为了实战：我给大家准备了两个学习曲线非常平滑的实战项目；
​ 一个是新闻分类项目，一个是街景字符识别，也就是图片分类项目，有的人可能会认为这两个项目非常简单，但是我认为千万不要小瞧这两个项目，扎扎实实做完这两个项目，对你的帮助绝对比你想象的要大；

面试题

百面机器学习

文章作者: Eric-Pk
文章链接: http://Eric-Pk.github.io/2022/05/02/NLP%E5%85%A5%E9%97%A8%E8%B7%AF%E7%BA%BF/
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